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Enregistrement W2590774400 · doi:10.1121/1.4976072

Time domain nearfield acoustical holography without wrap-around error and spectral leakage for forward propagation

2017· article· en· W2590774400 sur OpenAlexafffund
Jean-Michel Attendu, Annie Ross

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpectral leakageAcousticsLeakage (economics)Acoustic holographySound propagationPropagation of uncertaintyPiston (optics)MicrophoneMicrophone arrayPhysicsHolographyMathematicsOpticsSound pressureFast Fourier transformWavefrontAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearfield acoustical holography can be used to visualize time domain evolution of non-stationary sound fields. It requires sampling of the pressure field with a microphone array to calculate the sound field on other parallel surfaces, either toward the source or farther away from it. This paper focuses on forward propagation of fields sampled with a planar array. Several formulations exist to perform such calculation; however, despite being mathematically well-posed, they generate significant errors, especially for larger propagation distances. These errors are mainly due to wrap-around and spectral leakage. It is shown in this paper that generation of leakage can be avoided by sampling the analytical Green's function in the time and space domains. Such formulation allows the application of linear convolution, which completely suppresses wrap-around errors. The results obtained from the proposed formulation are compared to the analytical solution of a baffled piston with transient displacement. The average discrepancy is below 3.5% for propagation distances of 5 to 55 cm. In comparison, the relative error obtained with other propagators varies from 6% to 73%, depending on the propagation distance and method used. Finally, the proposed formulation is applied to experimental data obtained from an impacted plate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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