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Enregistrement W4239632224 · doi:10.1121/1.4799926

Upgrade of a multi-channel active noise control system for an industrial stack

2013· article· en· W4239632224 sur OpenAlexaff
André L’Espérance, Louis-Alexis Boudreault, Alex Boudreau

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Adaptive Filtering Techniques
Établissements canadiensSoft dB (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive noise controlUpgradeNoise reductionNoise (video)Noise controlComputer scienceController (irrigation)HeadphonesDigital signal processingChannel (broadcasting)Electronic engineeringControl systemStack (abstract data type)EngineeringEmbedded systemComputer hardwareElectrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active Noise Control (ANC) has been studied in the 90s as an innovative way to reduce the noise in specific situations. Some applications are well known today and found commercial success such as noise-cancelling headphones. However, the use of ANC in industrial applications is more complex, thus being an uncommon solution in this field. The use of ANC for industrial stack noise is one of these applications. One of the first large-scale implementation has been set up at the end of the 90s. This system was a 10-Channel ANC system installed on a 1.8 m wide chimney to attenuate a 320 Hz pure tone. At that time an 8 dB noise reduction was achieved at error microphones. In 2011, it has been decided to upgrade the system with the latest generation of Digital Signal Processor (DSP) allowing a real-time optimization and a better tracking speed. This paper describes the overall system and the updated multi-channel controller developed for this application. It also presents the improvements, the achieved noise reduction and the associated environmental benefits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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