A Z-Test-Based Evaluation of a Least Mean Square Filter for Noise Reduction
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.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».