Extending the analysis and synthesis approach to classes of nonlinear systems
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the properties of an analysis and re-synthesis methodof a class of nonlinear systems, with an application to audio effects for guitar. Thegoal of this work is to develop a straightforward method to characterize certaintypes of nonlinear systems (the analysis), and subsequently use this characterizationto create a generic structure for the model of the system. The model imitatesthe nonlinear system's behaviour such that the output of the model to a giveninput signal is the same as the output of the actual nonlinear system under study(the synthesis). A method for system identification of linear systems is first presented,and then the method is extended to analyze nonlinear systems as well.An in-depth presentation of how the method works is presented. The informationextracted by the analysis is then used as parameters in a synthesis modelto emulate a particular nonlinear system under study. The analysis/synthesismethod is then tested on some simple memoryless nonlinear systems with simpleinputs. Finally, three âreal-world' nonlinear systems are then used to validate theanalysis/synthesis method developed in this work. The nonlinear systems areall distortion effects intended for electric guitar. Outputs of the model agreedwell with the actual system output when the input was a simple sinusoid. Themodel's performance did however suffer when a wide-bandwidth musical signal wasused as input. Outputs were lacking in higher harmonic content and overall gain.This is thought to be due to the limited bandwidth of the chirp used as well as alimitation on the number of harmonics that can be modeled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».