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Enregistrement W2033284186 · doi:10.1121/1.4783960

Measurement of diffuse sound reflection from an impedance surfaces using one microphone by bayesian inversion.

2009· article· en· W2033284186 sur OpenAlexaff
Gavin Steininger, Murray Hodgson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsAcoustic impedanceMathematical analysisElectrical impedanceAnechoic chamberDiffusion equationMicrophoneMathematicsPhysicsSound pressureMaterials scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the use of inverse methods to find the absorption and diffusion characteristics of surfaces. An impedance surface in an anechoic chamber is excited by a pure tone source above it. The steady-state sound level is measured at n points above the impedance surface. The distribution of the n steady-state sound-pressure levels is assumed to be Gaussian. The set of mean or predicted values for this distribution is generated by finding the modulus of a modified Sommerfeld boundary element solution to the Helmholtz equation. The modification is to add multiple diffusely reflected waves each of which is additionally attenuated by a distribution that is proportional to sin(2θ)×G(θ)Dθ×H(φ)Dφ, where G(θ) is the piecewise function [G(θ)=θ/θSpec, θ⩽θSpec, and [(π/2)−θ]/[(π/2)−θ]Spec otherwise] and H(φ)=|(1−φ)/π|. The system of equations is then optimized for the specific impedance of the surface, the normal diffusion coefficient, and the azimuth diffusion coefficient (Z, Dθ, and Dφ) using Bayesian inversion. This process is repeated for two surfaces (painted plywood over 16 inch studs and painted plywood over 16 inch studs with randomly placed wooden blocks) at six frequencies (250, 500, 1000, 2000, 4000, and 8000 Hz).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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