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Enregistrement W2000888517 · doi:10.1049/el.2014.1847

Direction‐of‐arrival estimation for far‐field acoustic signal in presence of near‐field interferences

2014· article· en· W2000888517 sur OpenAlexaff
Liang Zhang, Jidan Mei, A. Zieliński, Ping Cai

Notice bibliographique

RevueElectronics Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNear and far fieldAcousticsDirection of arrivalSIGNAL (programming language)Interference (communication)Field (mathematics)BeamformingComputationComputer sciencePhysicsOpticsTelecommunicationsMathematicsAlgorithmAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The far‐field acoustic signal received by an acoustic array is frequently affected by near‐field interferences. This causes deterioration of the direction‐of‐arrival (DOA) estimate for the far‐field signal. To enhance the DOA estimate, the novel near‐field/far‐field (NFFF) beamformer is proposed. Such a beamformer optimises the beam pattern for far‐field detection by maximising the beamformer output in the direction of the far‐field target signal with the imposed condition to eliminate interfering signals from near‐field locations. As the interference suppression only occurs at specific positions of near‐field interferences, a blind zone in the far‐field direction present in conventional methods will not be introduced. The NFFF beamformer is also applicable for coherent signals and for multi‐interferers. For a stationary situation where interferers’ locations are fixed, the NFFF beamformer computations do not require time updates and the computational load is similar to that of the conventional beamformer. The method can be extended to several situations such as acoustic monitoring performed from a stationary platform subjected to water currents, waves, winds and other variables, all of them generating nearby interferences, and also to different array configurations including two‐dimensional (2D) and 3D arrays.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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