Comparative study for Active Noise Cancellation using Adaptive filtering and Standing wave pattern
Notice bibliographique
Résumé
Noise pollution is one of the most fundamental challenges facing our environment, causes health problem, communication inefficiency and degrade the performance of works due to lack of concentration, thus, mitigating this impact becomes an unavoidable requirement of time to protect people's health and the environment. This noise may originate from several sources including industrial machinery, system parts wear out, and adjacent environmental acoustics. To mitigate this noise effect, an Active Noise Cancellation (ANC) headphone is achieved by two effective techniques; Adaptive filtering and Standing wave phenomenon. In this work, an ANC system is designed using both adaptive filtering and standing wave techniques, the former one basically utilizes single-channel feedforward whereas the latter one utilizes both single-channel feedforward and feedback control. LMS adaptive filter algorithm is the basic component of the designed ANC headphone. For simulation, a noise-free signal will be used as the desired audio signal and a gaussian distributed noise as the unwanted noise signal, these are combined to form noise corrupted speech signal. Propose algorithms performance were evaluated based on the ability to mitigate effects of different frequency broad-band noise signals and of different Noise to Signal ratio. Evaluation measures used are; convergence rate and noise reduction in dB. Result reveals ANC headphone using standing wave technique has better performance at mitigating noise frequency below 800Hz, with low SNR than Adaptive filtering. However, at higher frequencies above 1000Hz, ANC headphone using Adaptive filtering has good performance of masking high frequencies up to 22dB.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».