Publication

Sound Field Analysis Along a Circle and its Application to HRTF Interpolation

Résumé

The sampling and interpolation of a sound field in two and three dimensions along a circle is discussed. The Fourier domain representation of the sound field is used, and an angular sampling theorem is developed for the sampling of the sound field along a circle. Based on these results, HRTF sampling and interpolation are discussed. This method achieves very precise interpolation in terms of mean square error. However, these results are only possible if very finely spaced HRTF measurements are available. A method is proposed to improve interpolation results when the HRTF measurements are more coarsely spaced than dictated by the angular Nyquist theorem. The proposed method interpolates the HRTFs in a subband domain. In subbands where small angular aliasing occurs, the previous method is applied. In the other subbands, interpolation is carried out in a complex temporal envelope domain to avoid aliasing. Simulations with models and measured data show that the proposed algorithm performs significantly better than previous methods in a mean square error sense.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Concepts associés (33)
Interpolation polynomiale
En mathématiques, en analyse numérique, l'interpolation polynomiale est une technique d'interpolation d'un ensemble de données ou d'une fonction par un polynôme. En d'autres termes, étant donné un ensemble de points (obtenu, par exemple, à la suite d'une expérience), on cherche un polynôme qui passe par tous ces points, p(xi) = yi, et éventuellement vérifie d'autres conditions, de degré si possible le plus bas. Cependant, dans le cas de l'interpolation lagrangienne, par exemple, le choix des points d'interpolation est critique.
Méthode d'Euler
En mathématiques, la méthode d'Euler, nommée ainsi en l'honneur du mathématicien Leonhard Euler (1707 — 1783), est une procédure numérique pour résoudre par approximation des équations différentielles du premier ordre avec une condition initiale. C'est la plus simple des méthodes de résolution numérique des équations différentielles. thumb|Illustration de la méthode d'Euler explicite : l'avancée se fait par approximation sur la tangente au point initial.
Interpolation numérique
En analyse numérique (et dans son application algorithmique discrète pour le calcul numérique), l'interpolation est une opération mathématique permettant de remplacer une courbe ou une fonction par une autre courbe (ou fonction) plus simple, mais qui coïncide avec la première en un nombre fini de points (ou de valeurs) donnés au départ. Suivant le type d'interpolation, outre le fait de coïncider en un nombre fini de points ou de valeurs, il peut aussi être demandé à la courbe ou à la fonction construite de vérifier des propriétés supplémentaires.
Afficher plus
Publications associées (136)

Preserving the positivity of the deformation gradient determinant in intergrid interpolation by combining RBFs and SVD: Application to cardiac electromechanics

Alfio Quarteroni, Francesco Regazzoni

The accurate, robust and efficient transfer of the deformation gradient tensor between meshes of different resolution is crucial in cardiac electromechanics simulations. This paper presents a novel method that combines rescaled localized Radial Basis Funct ...
Lausanne2023

Plug-and-play adaptive surrogate modeling of parametric nonlinear dynamics in frequency domain

Jürg Alexander Schiffmann, Phillip Huwiler, Davide Pradovera

We present an algorithm for constructing efficient surrogate frequency-domain models of (nonlinear) parametric dynamical systems in a non-intrusive way. To capture the dependence of the underlying system on frequency and parameters, our proposed approach c ...
2023

Stable Nonconvex-Nonconcave Training via Linear Interpolation

Volkan Cevher, Thomas Michaelsen Pethick, Wanyun Xie

This paper presents a theoretical analysis of linear interpolation as a principled method for stabilizing (large-scale) neural network training. We argue that instabilities in the optimization process are often caused by the nonmonotonicity of the loss lan ...
2023
Afficher plus
MOOCs associés (24)
Digital Signal Processing I
Basic signal processing concepts, Fourier analysis and filters. This module can be used as a starting point or a basic refresher in elementary DSP
Digital Signal Processing II
Adaptive signal processing, A/D and D/A. This module provides the basic tools for adaptive filtering and a solid mathematical framework for sampling and quantization
Digital Signal Processing III
Advanced topics: this module covers real-time audio processing (with examples on a hardware board), image processing and communication system design.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.