Recent techniques that allow compar

Recent techniques that allow comparison between time-resolved predicted and recorded sound
fields include time-resolved comparisons of acoustic analogies with DNS calculations [1], semi-empirical sound calculations from time-resolved PIV data [2,3],Kirchhoff surfacem projection methods [4], and real-time projections to simplified source model swith analy ticalsolutions [5,6]. Ultimately,the comparisons are made between either spectral or time-domain signal shapes,
finding the maximum deviation or determining qualitatively if they are ‘similar’. A quantitative similarity metric would be helpful in evaluating these techniques, and an optimal metric would be sensitive to errors indicating poor model agreement,while remaining relatively invariant to random noise and small errors arising from unmodelled phenomena.This work considers four metrics from this perspective.A Structural Similarity Metric(SSIM) originating from image compression
analysis has been success fully applied recently to time–frequency representations of biological neurogram signals [7] and speech signals [8]'prompting the current study in to its use for aeracoustics. For images,the optimal compression stores an acceptable representation of the image as compactly as possible,ignoring extraneous detail and retaining only the information most important for human interpretation (i.e.structuralinformation). The aeroacoustic analogue is that sound predictions cannot be expected to predict all the rich detail of the sound
emissions,but they must capture the mechanics of the dominant sound emissions to be useful.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคนิคล่าสุดที่ให้เปรียบเทียบระหว่างแก้ไขเวลาทำนาย และบันทึกเสียง ฟิลด์รวมแก้ไขเวลาเปรียบเทียบของระดับ analogies DNS คำนวณ [1] ประจักษ์กึ่งเสียงคำนวณจากเวลาแก้ไข PIV ข้อมูล [2,3], วิธีฉาย surfacem Kirchhoff [4], และแบบเรียลไทม์ประมาณ ticalsolutions analy swith รุ่นแหล่งแชร์ [5,6] ที่สุด ทำการเปรียบเทียบระหว่างรูปร่างสัญญาณสเปกตรัม หรือโด เมนเวลาใดหาค่าเบี่ยงเบนสูงสุด หรือกำหนด qualitatively ถ้าพวกเขาจะ 'เหมือน' การวัดเชิงปริมาณคล้ายจะเป็นประโยชน์ในการประเมินเทคนิคเหล่านี้ และการวัดที่เหมาะสมจะมีความไวต่อข้อผิดพลาดที่ระบุข้อตกลงแบบไม่ดี ขณะที่เหลือการบล็อกค่อนข้างสุ่มเสียงและข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ที่เกิดจากปรากฏการณ์ unmodelledงานนี้พิจารณา 4 วัดจากมุมมองนี้Metric(SSIM) คล้ายโครงสร้างที่เกิดจากการบีบอัดภาพวิเคราะห์ได้ถูกใช้อย่างเต็มล่าสุดที่นำเสนอเวลาความถี่ของสัญญาณชีวภาพ neurogram [7] และสัญญาณเสียง [8] ความสำเร็จ ' พร้อมท์การศึกษาปัจจุบันในการใช้สำหรับ aeracoustics สำหรับภาพ การบีบอัดดีที่สุดเก็บภาพการแสดงการยอมรับ compactly สุด ละเว้นรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้อง และการเก็บรักษาเฉพาะข้อมูลที่สำคัญที่สุดสำหรับมนุษย์ตี (i.e.structuralinformation) อนาล็อก aeroacoustic เป็นที่คาดคะเนเสียงไม่คาดว่าจะทายผลทั้งหมดอุดมไปด้วยรายละเอียดเสียงปล่อย แต่พวกเขาต้องเก็บรายละเอียดของการปล่อยเสียงหลักให้เป็นประโยชน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคล่าสุดที่ช่วยให้การเปรียบเทียบระหว่างเวลาการแก้ไขการคาดการณ์และการบันทึกเสียง
สาขารวมถึงการเปรียบเทียบเวลาการแก้ไขของอุปมาอะคูสติกกับการคำนวณ DNS [1] การคำนวณเสียงกึ่งเชิงประจักษ์จากการแก้ไขเวลาข้อมูล PIV [2,3], Kirchhoff surfacem วิธีการประมาณการ [4] และประมาณการเวลาจริงกับรูปแบบที่มาง่ายคุณภาพชั้นหนึ่ง ticalsolutions analy [5,6] ในท้ายที่สุดการเปรียบเทียบจะทำอย่างใดอย่างหนึ่งระหว่างสเปกตรัมหรือโดเมนเวลารูปร่างสัญญาณ
การหาค่าความเบี่ยงเบนสูงสุดหรือการกำหนดคุณภาพหากพวกเขาเป็น 'คล้าย' ความคล้ายคลึงกันในเชิงปริมาณตัวชี้วัดที่จะเป็นประโยชน์ในการประเมินเทคนิคเหล่านี้และตัวชี้วัดที่ดีที่สุดจะมีความไวต่อความผิดพลาดที่ระบุในข้อตกลงแบบที่ไม่ดีในขณะที่เหลือค่อนข้างคงที่ในการสุ่มเสียงและข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ที่เกิดขึ้นจากการทำงาน unmodelled phenomena.This พิจารณาสี่ตัวชี้วัดจากมุมมองนี้ คล้ายคลึงโครงสร้างเมตริก (SSIM) เกิดจากการบีบอัดภาพ
การวิเคราะห์ที่ได้รับการประสบความสำเร็จนำมาใช้อย่างเต็มที่เมื่อเร็ว ๆ นี้การแสดงเวลาความถี่ของสัญญาณ neurogram ชีวภาพ [7] และสัญญาณเสียงพูด [8] 'กระตุ้นการศึกษาในปัจจุบันในการใช้งานสำหรับ aeracoustics สำหรับภาพเก็บบีบอัดที่ดีที่สุดที่ยอมรับได้ของการแสดงภาพเป็นดานที่เป็นไปได้โดยไม่สนใจรายละเอียดภายนอกและการรักษาเฉพาะข้อมูลที่สำคัญที่สุดสำหรับการตีความของมนุษย์ (iestructuralinformation) อนาล็อก aeroacoustic คือการคาดการณ์เสียงไม่สามารถคาดหวังที่จะทำนายทุกรายละเอียดที่อุดมไปด้วยเสียงที่
ปล่อยก๊าซเรือนกระจก แต่พวกเขาต้องจับกลไกของการปล่อยเสียงที่โดดเด่นที่จะเป็นประโยชน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ล่าสุด เทคนิคที่ช่วยให้เปรียบเทียบระหว่าง time-resolved คาดการณ์และบันทึกเสียง
สาขารวม time-resolved เปรียบเทียบใช้อะคูสติกกับ DNS การคำนวณ [ 1 ] กึ่งเสียงเชิงประจักษ์จากการ time-resolved piv ข้อมูล [ 2 ] , surfacem ฉายเคอร์ชอฟฟ์วิธี [ 4 ] และเรียลไทม์การประยุกต์แบบจำลองคุณภาพชั้นหนึ่งส่วนประมาณการแหล่ง ticalsolutions [ 5 , 6 ] ในที่สุดทําการเปรียบเทียบระหว่างทั้งสเปกตรัมหรือแต่ละรูปร่างสัญญาณ
การหาส่วนเบี่ยงเบนสูงสุดหรือการกำหนดคุณภาพ ถ้าพวกเขาเป็น ' กัน ' ตัวชี้วัดความเหมือนเชิงปริมาณจะเป็นประโยชน์ในการประเมินเทคนิคเหล่านี้ และตัวชี้วัดที่เหมาะสมจะไวต่อข้อผิดพลาดที่ระบุข้อตกลงแบบคนจนขณะที่ยังคงค่อนข้างไม่เปลี่ยนแปลงเสียงแบบสุ่มและข้อผิดพลาดเล็ก ๆที่เกิดจากปรากฏการณ์ unmodelled งานนี้จะพิจารณาจากมุมมองนี้ 4 ตัวชี้วัด มีโครงสร้างคล้ายเมตริก ( ssim
) ที่เกิดจากการบีบอัดภาพการวิเคราะห์ได้สำเร็จพร้อมใช้เมื่อเร็ว ๆ นี้เวลาและความถี่ของสัญญาณชีวภาพใช้แทน neurogram [ 7 ] และคำพูดสัญญาณ [ 8 ] 'prompting การศึกษาในปัจจุบันในการใช้งานสำหรับ aeracoustics . ภาพ , การบีบอัดที่เหมาะสมเป็นที่ยอมรับของร้านค้าที่มีการแสดงภาพเป็นแบบกะทัดรัดที่สุดไม่สนใจรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้อง และรักษาเฉพาะข้อมูลที่สำคัญที่สุดสำหรับการตีความของมนุษย์ ( i.e.structuralinformation ) อนาล็อก aeroacoustic เป็นที่คาดคะเนเสียงไม่สามารถคาดเดาทั้งหมดที่อุดมไปด้วยรายละเอียดของการปล่อยเสียง
, แต่พวกเขาต้องจับกลศาสตร์ของเด่นเสียงปล่อยให้เป็นประโยชน์