Adaptive filtering with decorrelation for coloured AR environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to improve the convergence speed and steady state error of LMS-type adaptive algorithms for coloured and nonstationary signals such as in acoustic echo cancellation. The performance of these algorithms is limited by the eigenvalue spread of the correlation matrix of the input signal and also by the power of the additive noise. In this paper, the decorrelating adaptive algorithms are classified into four types: input-decorrelating, error-decorrelating, joint-prefiltering and a combination of joint-prefiltering and input-decorrelating. The last two types of algorithms are studied and guidelines are given to choose the proper algorithms based on the power spectral densities of the input signal and noise. For a prefiltering structure, it is proven that if the adaptive filter operates on any prefiltered pair of input and desired signal the optimal solution will remain unchanged. It is suggested that a new adaptive decorrelation prefilter be included that is designed to achieve two objectives simultaneously: to increase the speed of convergence by reducing the correlation between the prefiltered samples of the input; and to improve the tracking and the steady state performance by reducing the noise power in the prefiltered domain. Simulations and theoretical results confirm that the introduced auxiliary whitening processes improve the performance of the adaptive algorithms by jointly whitening the input and the error signal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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