Notice bibliographique
Résumé
To improve the convergence speed and reduce the mean-square error (MSE) of the gradient based adaptive algorithms in colored environments, such as acoustic echo cancellation, a pre-filter-bank (PFB) adaptive algorithm is proposed by minimizing a weighted criterion of squared errors in subbands. The optimal solution obtained by minimizing this criterion is the Wiener filter, independent of the weights. However, these weights have a strong impact on the behavior of the algorithm and have relations with the subband step-sizes. In particular, the optimal weights, which are derived for a random walk time-varying plant in this paper, depend on the spectra of the input signal and the additive noise. Without a priori knowledge of the spectra, for faster initial convergence and better tracking performance in nonstationary environments, a simple variable step-size (VS) algorithm is introduced to the PFB algorithm in each subband for adjusting the subband step-sizes. This new multistep-size algorithm, which is called the variable step-size pre-filter-bank (VSP) algorithm, improves significantly over the traditional full-band VS algorithms in colored environments. The more colored the noise and the input signal, the more significant the improvement. The drawback of this algorithm is the increase of the computational complexity. As the filters in the filter bank are commonly narrow-band; the nondecimated outputs of these filters are highly correlated. This correlation permits us to approximate the subband autocorrelation matrices by single rank matrices to reduce the computational complexity of the algorithm. The simplified version has almost the same performance as the original VSP algorithm. Simulations show that the proposed algorithms are more efficient than LMS in terms of tracking capabilities for colored environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».