Comparison of the LMS, NLMS, RLS, and QR-RLS algorithms for vehicle noise suppression
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F18%3A10241633" target="_blank" >RIV/61989100:27240/18:10241633 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.researchgate.net/publication/325751314_Comparison_of_the_LMS_NLMS_RLS_and_QR-RLS_algorithms_for_vehicle_noise_suppression" target="_blank" >https://www.researchgate.net/publication/325751314_Comparison_of_the_LMS_NLMS_RLS_and_QR-RLS_algorithms_for_vehicle_noise_suppression</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3177457.3177502" target="_blank" >10.1145/3177457.3177502</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparison of the LMS, NLMS, RLS, and QR-RLS algorithms for vehicle noise suppression
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with the speech processing and adaptive filtration. For the analysis we used application implemented in both online and offline mode in LabVIEW. The experiments included comparison of the noise caused by electric car and diesel car which was measured and analyzed by means of Microphones NI 9234 and our application. We tested four different adaptive filters to cancel the noise and compared their efficiency. The criterion for comparing the efficiency of individual algorithms is primarily to increase the global signal to noise ratio (GSNR). (C) 2018 Association for Computing Machinery.
Název v anglickém jazyce
Comparison of the LMS, NLMS, RLS, and QR-RLS algorithms for vehicle noise suppression
Popis výsledku anglicky
The paper deals with the speech processing and adaptive filtration. For the analysis we used application implemented in both online and offline mode in LabVIEW. The experiments included comparison of the noise caused by electric car and diesel car which was measured and analyzed by means of Microphones NI 9234 and our application. We tested four different adaptive filters to cancel the noise and compared their efficiency. The criterion for comparing the efficiency of individual algorithms is primarily to increase the global signal to noise ratio (GSNR). (C) 2018 Association for Computing Machinery.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20201 - Electrical and electronic engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ACM International Conference Proceeding Series 2018
ISBN
978-1-4503-6339-6
ISSN
—
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
23-27
Název nakladatele
Association for Computing Machinery
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Sydney
Datum konání akce
8. 1. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—