混响环境中突发声源定向方法及性能

针对突发性声源在混响条件下的定向技术进行了研究。基于传统广义互相关时延估计的定向方法,通过对互相关函数计算结果进行判别与约束、对数据帧采用滑动方式、对时延估计结果进行能量加权选举等措施,有效提高了声源定向结果的稳定性。实验结果表明,改进的算法在混响条件下能有效地对突发性声源进行可靠定向,可用于对枪声、爆炸声等突发性信号进行精确定向和定位。     

基于端点检测的精确时延提取方法及其定位精度分析

针对脉冲声源定位中时延误差大的问题,提出了一种基于端点检测的精确时延提取方法。该方法首先对信号进行滤波处理和端点检测,截取有效信号段运用广义互相关法估计时延,然后利用端点检测得到的信息提取出精确的时延值,最后用单纯形替换法求解声源位置。根据精确时延提取方法,设计了声源定位方案。实验证明,该方法能有效减弱非高斯白噪声和室内混响的影响,定位精度可达到分米甚至厘米级,并且具有较好的鲁棒性。     

基于传声器阵列的汽车鸣笛声定位算法及实现

针对违章鸣笛车辆的锁定问题,本文提出了一种基于传声器阵列空间搜索法的三维空间声源定位算法。设计计算机仿真实验,分析并确定了阵列的传声器个数。通过广义互相关方法估计传声器阵列中任意两个传声器的相对时延,然后结合估计得到的时延,采用基于5传声器阵列的空间搜索法计算得到声源空间位置。为验证算法的可行性,实际构建三维空间的点声源定位系统,进行实车定位实验。实验结果表明提出的算法可以有效地定位汽车鸣笛声。     

多声源定位的关联模糊消除方法研究EI北大核心CSCD

基于到达时差(Time Difference of Arrival,TDOA)的多声源定位中,由于麦克风阵列对测量的TDOA值无法与目标声源进行关联,声源定位过程会产生关联模糊,从而影响多声源定位结果的精度。针对这一问题,提出基于阵列重构的多声源关联模糊消除方法。通过广义互相关(Generialized Cross⁃Correlation,GCC)算法估计麦克风阵列的TDOA值,再利用排序算法获得定位麦克风阵列所有可能的TDOAs序列,并基于Chan算法估计所有可能的声源。通过轮换定位麦克风阵列的参考麦克风,构造多组校验子阵列,利用真实声源与阵列麦克风的相对位置关系来滤除虚假声源。对于不同校验子阵列筛选出的所有声源位置,以出现频数最大化原则再次进行冗余校验,从而提升最终筛选真实声源的准确性。仿真及实验结果表明,该方法能够以最少数量常规麦克风有效消除多声源定位中的虚假声源。在同等麦克风数量的情况下,该方法的定位精度及定位鲁棒性高于对比方法。     

汽车鸣笛声定位系统仿真

提出了一种汽车鸣笛声定位系统用以协助执法部门锁定违章鸣笛车辆。该系统采用分布在立体空间的五元麦克风阵列,整个定位系统由三个模块组成。首先根据鸣笛声的频域特性检测出信号,然后基于广义互相关理论计算到达各麦克风信号的时延差,并通过对多次估计求均值提高时延估计的准确性。最后利用闭式球形插值算法得到声源位置信息。仿真结果表明该系统可以有效地定位汽车鸣笛声,为实际的系统实现提供了一次初步探讨。     

空间飞行器内声源定位算法研究

空间飞行器内空间狭小,存在较大的语音混响现像,飞行器内乘员不带专用耳戴进行语音通话时,混响信号影响通话质量。利用声源方位的信号进行语音增强的方法可以抑制混响的干扰,获得较好的通话效果。常用的声源定位算法由于受混响的影响,很难对乘员的语音进行有效地定位。通过研究空间飞行器的语音传输特性,提出了基于相关系数波束形成算法,该算法利用波形的相似性来抑制混响的干扰。实验证明:算法具有较好的声源定位效果,为语音增强提供声源方位参数。     

采用波束形成和传递路径分析的室内噪声源评价

在室内噪声控制中,由于噪声源数量多且室内声场复杂,造成噪声源评价困难。提出一种室内噪声源评价方法：首先根据声源可能存在的位置进行区域划分,然后在各区域内利用波束形成方法进行声源定位,找到该区域A计权声压级最大的噪声源。再将各主要声源对噪声评价位置进行传递路径分析,计算各声源对该位置的贡献量。最后通过传递路径分析合成的噪声与该位置实际所测噪声的误差分析判断主要声源识别的有效性。仿真研究表明该方法能有效降低室内混响对声源定位的影响,减小传递路径方法的工作量,便于找到对评价位置影响最大的主噪声源。     

双通道定位与盲分离结合的噪声分离方法

探索双通道定位算法与盲源分离相结合进行噪声分离的可能。根据双通道空间定位理论,以声音传播过程中在双通道间产生的延时差和强度差为线索对混合信号进行分离。当待分离的辐射噪声中存在时频混叠或同一位置多个源时,双通道定位分离算法能分离出不同位置处源信号,然后利用盲源分离方法对同一位置处的多个源信号进行再分离。在Roomsim中进行分离方案的可行性验证,假设房间六个壁能100%吸收所有频率信号,不存在反射与混响,对比分析声源位置及个数对分离结果的影响。结果表明,当源位置的个数不大于3时,双通道定位分离算法能有效分离出不同位置的声源信号,用盲源分离方法可进一步分离出相同位置处的不同源信号,但当源位置个数大于等于4时双通道定位分离算法的分离性能降低。     

基于三次相关改进的广义互相关时延估计法在局部放电超声波定位中的研究

在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。文章首先对目前现有的基本相关、广义相关、二次相关等时延估计算法进行了分析。其次,在二次相关基础上再进行一次相关,并设计了新型的加权函数,将三次相关与广义互相关结合在一起,成为一种新的方法,即广义三次相关时延估计法。最后,搭建了相应的开关柜实验平台并对以上方法进行了实验及对比,分析了各算法的性能。结果表明,广义三次相关时延估计法在相对强噪声环境中较其他算法抗噪性能更强,具有更好的优越性。     

基于粒子滤波的液态场环境声源定位方法

研究了石油储罐罐底腐蚀声发射源的定位方法.针对有限空间液态场中水声信号的多途效应严重影响声源目标定位问题,提出一种基于粒子滤波的到达时间差(TDOA)声源定位方法,充分考虑广义互相关结果中多途效应导致的多个峰值,采用高斯似然函数进行重要性采样,实现对多途效应影响的抑制.水池实验结果表明这种方法比传统的Chan方法具有更高的定位准确性和精度,定位结果的均方根误差(RMSE)为Chan方法的10%,提高了定位性能.     

基于传声器阵列的电泵噪声源识别研究

某型电泵的噪声较大,为了准确辨识出该型电泵的噪声源,得到其声场辐射特性,采用基于时域信号的"延迟与求和"的"波束成型"的阵列信号处理算法,建立了由29个传声器组成的" "字型平面传声器阵列,首先在实验室用音箱进行了声源辨识的验证和分析试验,然后分析某型电泵的辐射噪声,得到了电泵辐射噪声源的分布特性和频谱特性,分析了形成噪声的主要原因.     

双层插值NAH噪声源定位方法研究

针对近场声全息(near-field acoustic holography, NAH)在实际测量环境下降低环境噪声的影响且保证全息面上声压重建精度的需求,基于空间面积分声压重建理论,在基于等效源法的近场声全息方法(near-field acoustic holography based on equivalent source method, NAH-ESM)基础上,利用Newton插值和克希荷夫积分的声压重构方法提出一种双层插值NAH噪声源定位方法。由少量麦克风测量点数据,重构多个全息面上任意位置点的声压值及声矢量,实现噪声源定位,进而重构噪声源。最后结合噪声源重构结果建立噪声源等效模型,通过实地测量,建立某制氧厂主厂房噪声数值仿真,仿真结果与实测值误差在5%以内。通过实验证明在一定复杂环境下,该方法能有效提高噪声源定位效率及精度。     

一种声强计算的新方法

采用p-p法计算声强时，需要将两声器测得的声压进行平均作为被测点的声压，将两声压进行差分计算来间接获得声振速，常规声压平均一般均基于算术平均算法，分析发现；在高频区误差较大；针对声场大多呈非线性的特点，提出了应用几何平均计算声压的方法，并分别以两同相小球源和声柱为例。对基于这两种计算声压的方法得到的声强误差进行了对比分析，结果表明：在高频区由几何平均计算声强的精度明显高于由算术平均计算声强的精度。     

CSM在基于Lamb波的结构损伤检测中的应用

在基于Lamb波的结构损伤检测中往往不可避免地遇到结构中多个损伤引起的反射波信号相干问题而对检测精度造成影响。考虑到阵列信号处理中的空间谱估计可以对信号源进行辨别和定位,尤其是在信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计上的优越性,将其应用于基于Lamb波的结构损伤检测中以获得准确的结构损伤信息。于是,该文采用空间谱估计中相干信号子空间方法(Coherent Signal Subspace Method, CSM)解决了相干信号问题。以一个损伤结构的仿真分析为例,验证了CSM方法在基于Lamb波的结构损伤检测中处理相干信号的可行性。结果表明,无论是结构损伤和边界反射引起的信号相干或两个结构损伤引起的信号相干,依然可以通过该方法获得准确的结构损伤信息。     

基于阵元接收信号幅度信息的频域盲分离排序算法

排序模糊性问题是影响频域盲源分离算法分离性能的主要原因之一。对于提出了一种新的解决频域盲源分离排序模糊性问题的算法。该算法通过提取阵元接收信号每个频率点上的幅度衰减信息,采用k—means聚类算法将线性分离算法所得分离信号进行归类,来解决排序模糊性问题。该排序算法对阵列阵元排布方式,阵元间距等没有特殊的要求,并且适用于任意数量混合信号的盲分离系统。仿真实验证实了这种开发阵元接收信号幅度衰减信息的排序算法在绝大多数频率点上有效地解决了排序模糊性问题,是一种计算量相对较小而又简单有效的排序算法。     

一种用于语音增强的频域盲信号分离算法

研究了在未知声源信息和传声器空间位置的情况下,利用盲信号分离的方法实现语音增强。通过把基于信息论的信息最大化算法推广到频域,使得时域的卷积混合问题转变为频域的瞬时混合问题,进而就可以在每个频段分别进行独立分量分析,分离效果有明显改进,算法收敛性也得到提高。为了克服在频域中实现盲分离时所固有的位序不确定性和比例缩放问题对分离性能的严重影响,采用聚类的方法对每个频率段的分离结果进行排序。对真实环境中录制的语音、音乐混合信号和语音、语音混合信号进行了计算机仿真,分离之后使语音的信噪比提高了10-15dB,很好地实现了语音增强的目的。     

近场声全息(NAH)中减少测量点数的研究

近场声全息（NAH）是一种进行噪声源分析的有效工具。但要获得较高的重建精度必须在全息面上大孔径范围内进行密集的数据采集,需要大量的测量点,测量任务十分繁重。因此在保证重建精度的前提下研究如何有效地减少全息面测量点数对NAH的意义十分重大。在总结前人工作的基础上,提出了一种利用支持向量回归对全息面进行插值的方法。该方法可以在全息面传声器数目较少时通过插值提高重建精度,因而可大幅地减少全息面的测量点数。对于两个矩形板声辐射数值计算中减少的测量点数都可高于70%,并得到了其它有意义的结论,达到了保证重建精度的前提下有效地减少全息面测量点数的研究目的。     

汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法

利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。     

声强传感器特性对扫描声强法确定声源声功率的影响

文中以典型的矩形测量面方波扫描路径为例 ,分析了扫描声强法测量声源声功率时双传声器互谱声强传感器的有限差分近似误差、近场效应误差、相位不匹配误差与声源频率、测量面离声源的距离以及声强传感器两传声器间的间隔之间的关系。结果表明根据声源频率合理地选取参数可以减小声强传感器所带来的误差 ,从而为保证扫描声强法测量声源声功率测量准确度提供了依据。     

基于LabVIEW的近场声全息噪声源识别系统

鉴于大多数近场声全息噪声源识别系统成本较高,基于LabVIEW开发成本低、适用性强的近场声全息噪声源识别系统。该系统可在传声器数量较多时使用阵列快照,也可在传声器数量有限或仪器通道个数有限时用线阵或面阵分块扫描获取全息面信息;通过嵌入的MATLAB近场声全息计算程序可以实现声场的重建和预测;通过LabVIEW可视化控件可以方便地实现重建和预测声场数据的显示。首先对该系统的原理及实现过程进行介绍,随后通过实验检验该系统的有效性。