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Enregistrement W2083835430 · doi:10.1109/taslp.2015.2410139

Combined Beamformers for Robust Broadband Regularized Superdirective Beamforming

2015· article· en· W2083835430 sur OpenAlexaff
Reuven Berkun, Israel Cohen, Jacob Benesty

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDirection-of-Arrival Estimation Techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAcademia RomânaIsrael Science Foundation
Mots-clésDirectivityBeamformingBroadbandAdaptive beamformerWhite noiseComputer scienceNoise (video)AcousticsArray gainTelecommunicationsPhysicsAntenna arrayAntenna (radio)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superdirective fixed beamformers are known to attain high directivity factors, but are extremely sensitive to uncorrelated noise and slight errors in the array elements, which are modeled by the beamformer white noise gain measure. The delay-and-sum beamformer, on the other hand, manages to maximize the white noise gain, but suffers from a very low directivity factor. In this paper, we discuss the design of a broadband beamformer which controls both the directivity factor and the white noise gain. We combine a regularized version of the superdirective beamformer together with the delay-and-sum beamformer to create a robust regularized superdirective beamformer. We derive analytic closed-form expressions of the beamformer gain responses, and extend them to derive a beamformer with full control of the desired white noise gain or the directivity factor. The proposed approach offers a simple and robust broadband beamformer with controllable characteristics, shown here through persuasive simulation results.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations55
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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