A New Hybrid Active Noise Control System With Input-Power-Controlled Online Secondary-Path Modeling
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
A new hybrid active noise control (ANC, HANC) system is proposed in this paper that is equipped with an input-power-controlled online secondary-path modeling (OSPM) subsystem. An FIR linear prediction filter (LPF) is newly included that takes the FIR supporting filter (SF) error as its desired signal and separates the remaining target narrowband noise component from all the other broadband noise components. Placed right after the LPF is the OSPM subsystem. The SF and LPF output signals, namely the target broadband and narrowband components that remain in the residual error are not only used to update the feedforward and feedback ANC (FFANC, FBANC) subcontroller, respectively, but are also adopted to control the power of the OSPM-exclusive auxiliary white Gaussian noise (AWGN) to pursue a trade-off between the OSPM quality and the AWGN contribution to the residual error. The OSPM error is utilized to simultaneously update not only the OSPM subsystem but also the SF and the LPF. Due to inclusion of the LPF, the adverse coupling effects among the FFANC, the FBANC and the OSPM is reduced substantially, leaving a possibility for improving the HANC overall convergence and noise reduction performance (NRP). Furthermore, preliminary steady-state analysis of the LPF is also conducted to reveal its properties and effectiveness. Extensive simulations with both synthetical and real settings are provided and conducted to verify that the proposed HANC system is superior to existing solutions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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