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提出循环平稳近场声全息技术,克服了以往近场声全息技术在分析循环平稳声场时的局限性.以往近场声全息技术将此类声场信号处理为平稳信号,抹杀了其统计参数随时间周期变化的非平稳特性,导致其全息图无法有效地表现声源特性.本技术以谱相关密度函数取代声压谱成分作为重建物理量.由于谱相关密度函数可以提取出循环平稳信号的二阶时变统计量的周期特性,并对循环平稳信号进行解调处理,使得该技术的全息图上不会因为边频带的存在出现虚假能量.实验研究表明,本技术可以更准确地提取循环平稳声场的信息. 相似文献
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基于波叠加与统计最优近场声全息的单面声场分离技术 总被引:1,自引:1,他引:0
基于空间声场变换的近场声全息以及统计最优近场声全息都要求全息面一侧的声场必须为自由声场。为了克服应用上的局限性,提出了一种波叠加方法和统计最优近场声全息相结合的方法。针对现有的双全息面声场分离技术需要在两个全息面上进行声压测量,效率较低的问题,首先采用波叠加算法根据全息面上的声压重构出某个重建面上的声压,然后利用全息面和重建面的声压数据采用统计最优近场声全息技术分离出全息面某一侧声源在全息面上单独产生的声学量,从而以更少的测点数在全息面两侧都存在声源的情况下实现空间声场分离。实验和数值仿真验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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植物在受到病害胁迫时会发出声发射信号。通过声发射信号的采集,以统计最优柱面近场声全息技术为理论依据,进行植物的声源信号识别和声场分析。对单声源和多声源分别进行了仿真分析,通过不断修改全息柱面半径、重建柱面半径和测量点间距等参数,探索获得最佳重建效果的参数范围,同时探讨了窗函数对重建效果的影响。将基于统计最优算法的柱面近场声全息与基于空间傅里叶变换算法的柱面近场声全息进行了比较,仿真结果表明,单声源时基于空间傅里叶变换技术计算的重建面声压幅值相对误差均在10dB以下,而统计最优柱面声全息技术计算的重建面声压幅值相对误差均在15dB以下,多声源时基于空间傅里叶变换技术计算的重建面声压幅值相对误差基本在2dB左右,而统计最优柱面声全息技术计算的重建面声压幅值相对误差在26dB以下,充分表明了统计最优柱面声全息技术的优越性。 相似文献
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局部近场声全息的仿真与实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
声场的局部测量不能满足基于快速傅里叶变换近场声全息理论推导的前提条件,所以该方法无法实现局部声场的精确重建。统计最优近场声全息在空间域直接实现声场的重建,避免由于使用快速傅里叶变换而产生的各种误差。结合不同的正则化方法,研究了统计最优近场声全息对局部声场的重建效果,分析了重建面边缘区域以及中心区域误差对总误差的贡献。仿真与实验结果表明:统计最优近场声全息可以实现局部声场的精确重建,重建面边缘区域的误差大于中心区域的误差;正则化技术方面,基于Engl误差最小化原则的正则化参数选择法,使得Tikhonov正则化方法更为实用。 相似文献