Design of Optimal Linear Differential Microphone Arrays Based Array Geometry Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a method to design optimal linear differential microphone arrays (DMAs) by optimizing the array geometry. By constraining the DMA beamformer to achieve a given target value of the directivity factor (DF) with a specified target frequency-invariant beampattern while achieving also the highest possible white noise gain (WNG), an optimization algorithm is developed, which consists of the following two steps. 1) The full frequency band of interest is divided into a few subbands. At every subband, the entire linear array is divided into subarrays and the number of subarrays depends on the total number of the sensors and the order of the DMA. A cost function is then defined, which is minimized to determine what subarray produces the optimal performance. 2) The subband optimal subarrays are then combined across the entire frequency band to form a fullband cost function, from which the geometry of the entire array is optimized. These two steps are repeated with the particle swarm optimization (PSO) algorithm until the desired array performance is reached. Simulation results demonstrate that the proposed method can obtain the target DF with a frequency-invariant beampattern over a wide band of frequencies while maintaining a reasonable level of WNG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».