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使用...对轻型飞机客舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假定的波形开始（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号，甚至低通滤波的参考噪声信号）。在测试单通道系统后，通过额外的模拟验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号在经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过适当的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
使用多通道相干方法对轻型飞机客舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形开始（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号，甚至低通滤波的参考噪声信号）。在测试单通道系统后，通过额外的模拟验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号在经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
FM 32 位微控制器系列硬件设计注意事项
影响 R 1 、R 2 和 R clamp 值的另一个因素与电流消耗预算和输入信号噪声抑制有关。这里更详细地讨论了第二个因素。来自传感器的信号可能有噪声。噪声的时间常数小于采样时间 T 采样 ，对 ADC 来说是透明的，导致输出失真。在这种情况下，额外的专用旁路电容器与钳位电阻器和电阻分压器一起用作低通滤波器。较大的电容器会降低交流阻抗，并且更有效地分流噪声信号。通常，此低通滤波器的时间常数 (R clamp + R 1 || R 2 ) x C noise 应选择为远大于采样时间（根据经验法则，大 5 到 10 倍）。
无人机惯性在线测量...
动力学模型及其参数的辨识是机器人技术和系统动力学建模领域的基本问题之一。对于物体具有六个自由度 (6-DOF) 的一般情况，例如无人机 (UAV) 的情况，关键物理参数是飞行器质量和转动惯量。尽管无人机质量及其几何/拓扑结构很容易获得，但考虑到惯性张量无法通过静态试验测量，因此很难辨识。本文介绍了一种基于双线摆和机载集成传感器系统的简单有效的刚体惯性在线估计方法。其中，测试对象（即无人机）由两根细平行线悬挂，形成绕垂直轴的双线扭摆。使用无人机飞行控制器 (FC) 单元的机载传感器记录和处理摆锤振动，以获得用于最终惯性估计阶段的无趋势和无噪声信号。针对与无人机控制箱和完整无人机配置相关的两个典型悬浮物体案例，通过实验验证了所提出的识别算法。
关于预测人类语音误解的自我监督的学习语音表征的好处
深度神经网络（DNNS）最近已证明接受自我监督的学习（SSL）训练，可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误？旨在阐明这个问题，我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式，这是一种用于语音的SSL架构，并使用它们来计算特征作为模型，以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验，英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能，并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明，从适当的层中提取SSL表示的支撑性，进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语：语音感知，可理解性预测，次级清晰度，自我监督的学习，语音中的语音
便携式 fMRI 兼容机器人腕部接口的评估
触觉接口可与功能性磁共振成像 (fMRI) 结合使用，使神经科学家和临床医生能够研究执行任意动态任务所涉及的大脑机制 [1]。新型材料和新技术的应用以及 MR 技术的进步使得机电一体化系统能够部署在 MR 环境中 [2]，[3]，[4]，[5]。具有不同驱动原理和设计配置的 fMRI 兼容触觉接口用于人体运动控制实验，主要用于上肢运动。研究具有多自由度 (DoF) 的运动控制可以提供有关神经系统如何协调涉及多个关节的运动并处理耦合和非线性动力学的重要信息 [6]，[7]。然而，肢体节段之间的动态相互作用通常会引起头部运动，从而导致脑部 MR 图像上的运动伪影 [8]，[9]，[10]。此外，每增加一个 DoF，对运动和肌肉活动的分析就会变得更加复杂。这表明，只有当目标神经过程需要时，才可以研究多关节运动 [11]，[12]。虽然脑成像是观察整个大脑感觉运动控制神经过程的极少数非侵入性窗口之一，但它会产生噪声信号。传统上，由于安全和成本限制，