On Differential Beamforming With Nonuniform Linear Microphone Arrays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While differential beamforming with uniform linear arrays (ULAs) has been widely studied, there is little work so far regarding the design of differential beamformers with nonuniform linear arrays (NULAs). This paper attempts to shed some light on the principles of differential beamforming with NULAs. We define spatial difference operators with NULAs, where any order of the spatial difference of the observation signals can be represented as the product of a nonuniform spatial difference operator matrix and the observation vector. Consequently, the design of differential beamformers is performed in two stages. In the first one, a nonuniform spatial difference operator matrix is applied to the array observations, thereby yielding differential signals. In the second stage, beamformers are designed and applied to the obtained differential signals to optimize the array performance. Based on the defined spatial difference operators, we derive from some performance metrics a family of differential beamformers with NULAs, which include the maximum directivity factor (DF), the maximum white noise gain (WNG), and the maximum front-to-back ratio (FBR) differential beamformers. To compromise between the DF and array robustness, we also derive the parameterized maximum DF and parameterized maximum FBR differential beamformers. The null-constraint maximum DF and WNG differential beamformers are also developed so that some nulls can be placed in specified directions for interference suppression. Simulation results validate the theoretical analysis and justify the properties of the proposed methods.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle