A Z-Test-Based Evaluation of a Least Mean Square Filter for Noise Reduction
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
This paper presents a comprehensive evaluation using a Z-test to assess the effectiveness of an adaptive Least Mean Squares (LMS) filter driven by the Steepest Descent Method (SDM). The study utilizes a male voice recording, captured in a controlled studio environment, to which persistent Gaussian noise was intentionally introduced, simulating real-world interference. All signal processing methods were implemented accordingly in MATLAB.version: 9.13.0 (R2022b), Natick, MA, USA: The MathWorks Inc.; 2022. The adaptive filter demonstrated a significant improvement of 20 dB in Signal-to-Noise Ratio (SNR) following the initial optimization of the filter parameter μ. To further assess the LMS filter’s performance, an empirical experiment was conducted with 30 young adults, aged between 20 and 30 years, who were tasked with qualitatively distinguishing between the clean and noise-corrupted signals (blind test). The quantitative analysis and statistical evaluation of the participants’ responses revealed that a significant majority, specifically 80%, were able to reliably identify the noise-affected and filtered signals. This outcome highlights the LMS filter’s potential—despite the slow convergence of the SDM—for enhancing signal clarity in noise-contaminated environments, thus validating its practical application in speech processing and noise reduction.
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.
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 découle