MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2154620976 · doi:10.1109/icassp.2003.1199900

Wideband array signal processing using MCMC methods

2004· article· en· W2154620976 sur OpenAlexaff
William Ng, J.P. Reilly, T. Kirubarajan

Notice bibliographique

Revue2003 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2003. Proceedings. (ICASSP '03). · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDirection-of-Arrival Estimation Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximum a posteriori estimationMarkov chain Monte CarloReversible-jump Markov chain Monte CarloRobustness (evolution)Computer scienceWidebandCramér–Rao boundAlgorithmBayesian probabilityMonte Carlo methodArray processingA priori and a posterioriSignal processingEstimation theoryMaximum likelihoodMathematicsArtificial intelligenceStatisticsElectronic engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel wideband structure for array signal processing. The method lends itself well to a Bayesian approach for jointly estimating the model order (number of sources) and the DOA through a reversible jump Markov chain Monte Carlo (MCMC) procedure. The source amplitudes are estimated through a maximum a posteriori (MAP) procedure. Advantages of the proposed method include joint detection of model order and estimation of the DOA parameters, and the fact that meaningful results can be obtained using fewer observations than previous methods. The DOA estimation performance of the proposed method is compared with the theoretical Cramer-Rao lower bound (CRLB) for this problem. Simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the method.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,287 · 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
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2003 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2003. Proceedings. (ICASSP '03).Même sujetDirection-of-Arrival Estimation TechniquesTravaux en français237 207