强混响条件下基于广义互相关的声源定位算法改进

针对特定声场环境,提出了一种强混响条件下基于广义互相关的声源定位算法的改进措施,即利用混响成分中包含的声源位置信息,提高声源定位的正确率。混响与噪声是影响声源定位的两个主要因素。目前声源定位的主要方法都是以降低信号中混响与噪声成分为目标的,如波束成形、空间谱估计以及到达时间差法等。其中,基于广义互相关的声源定位算法属于到达时间法的常用方法,具有实时性强与高鲁棒性的优势。本文采用镜像源模型对室内环境进行建模,分析声源到双麦克风的传播路径,利用混响中存在的声源位置信息剔除错误定位结果,从而提高定位正确率。最后,利用蒙特卡洛法对本文提出的方法进行验证,结果表明:该算法提高了强混响低信噪比条件下的声源定位正确率。     

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。     

时延差优选估计声源定向算法

基于时延差估计的定向方法因其抗干扰能力较强在被动声源探测中应用广泛。在此定向方法的基础上,结合实际应用中的实时性需要,通过对方位估计结果误差因素的定量分析,提出了一种时延差优选技术。该技术按照定向鲁棒性原则对时延差进行优选,然后利用优选的时延差估计结果完成声源定向,从而达到减少时延差估计数量且不降低定向精度的目的。计算机仿真结果表明：该方法运算量明显低于传统方法,且由于时延差选择合理,其定向精度也有一定的提高。     

自来水管网相关检漏技术中时延估计方法的选择与综合

管道相关检漏技术中时延估计方法的选择决定了漏点定位的准确性和精确性，本文分析讨论了几种典型的应用环境下时延估计的原理，包括：（１）不相关噪声中各种广义互相关技术和维纳滤波；（２）相关高斯噪声中用多谱技术进行时延估计的方法；（３）混响干扰环境中利用信号重构技术进行时延估计的原理，给出了在设计检漏系统和实际检测时，对时延估计方法进行选择和综合的一般性原则。     

噪声相关条件下多传声器时延多尺度估计

提出一种基于小波分解的多尺度时延估计方法,解决非稳态、有色噪声且通道间噪声存在相关性的条件下提高时延估计精度问题,并把这一理论应用于声阵列对声源的定位.利用小波良好的时间-频率分解性能将非稳态信号分解为多个稳态信号,同一尺度内进行互相关获得多尺度时延值,并证明了小波分解不会改变信号之间的固有时延值.针对不同尺度内时延值不一致、无法识别出正确时延值这一问题,提出用三传声器之间时延匹配关系消除噪声相关性,来识别正确时延,从而实现非稳态、噪声相关条件下的时延估计.最后通过正四方形声阵列试验检验了该方法,试验证明:该方法不但提高了识别率、细化和突出了相关函数的波峰,还提高了时延估计的稳定性和精度.     

多通道近场广义互相关算法研究

广义互相关时延估计方法(GCC)由于计算简单和易于实现,在被动声源定位系统中得到了广泛应用,在此基础上,提出了多通道近场广义互相关算法。该算法建立时延估计矩阵,得出方位估计函数,用最小方差估计出最优的方位估计量。仿真实验表明,这种方法使估计精度得到提高。     

三元次声阵定位火箭发射的方法

近些年来,基于广义互相关时延估计、单阵定向多阵定位的次声定位技术得到了广泛研究,针对时间差的获取提出了大量改进方法,这些定位方法主要是针对远程次声源的定位。然而,对于持续时间长达3～4 min且处于运动状态的次声事件的定位研究较少。提出了一种基于短时能量突变的方法进行时延估计,并结合实际站台的分布情况采用三站定位方法对火箭发射事件进行定位。结果表明：单个三元次声阵定向误差在2°以内,距离误差约为3.17%（实际的距离为52.74 km,定位误差为1.67 km）,定位精度较高,说明提出的时延估计定位方法是可行的。     

双耳低频高分辨快速精确定向算法

小型被动探测节点由于成本低、布放简单等原因在水声领域应用广泛。已有的被动声测向技术在这种条件下存在定向精度低、角度分辨力差等缺点。为了解决小孔径基阵的目标快速精确定向问题及多目标分辨问题,将人类听觉系统对低频声源的定向过程与高精度时延估计算法相结合,提出双耳低频高分辨快速精确定向算法。通过理论分析和仿真与湖试数据的处理,证明算法对小孔径阵在低采样率的情况下可以对多个目标的方位进行快速精确估计,并可获得各目标的频率信息,利用频率的不同可以分辨相同方位入射的不同声源。     

相关噪声背景下加权高阶累积量的时延估计方法

时延估计是双基阵被动定位中的重要问题。在非相关噪声干扰下,应用广义互相关法进行时延估计可以取得良好的估计效果,但在相关噪声干扰情况下其估计性能严重下降。使用高阶累积量进行时延估计,可以有效地去除相关高斯噪声的干扰。采用类似广义互相关加权的方法对高阶累积量进行PHAT加权,进一步抑制噪声的影响,提高了高阶累积量法的估计性能。结果表明,在相关噪声背景下加权高阶累积量时延估计效果优于广义互相关法和高阶累积量法。     

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。     

基于干扰抑制方法和引导声源的水平阵被动目标测距

基于引导声源的被动测距由于其对环境参数较少的要求受到了广泛关注。而处于浅海复杂环境下的被动声呐中,目标信号的声场干涉结构可能被邻近方位上的强干扰的旁瓣掩盖或改变,影响最终的测距精度。首先利用基于特征分解的自适应干扰抑制方法对强干扰环境中的接收信号进行干扰抑制,获得更高信噪比和信干比的目标信号;然后采用自适应的最小方差无失真波束形成器方法进行水平阵波束形成,得到更精确的目标声源声场干涉结构;其次基于干涉条纹的波导不变量特点,利用引导声源与目标声源干涉条纹的关系进行目标声源被动测距。实验结果验证了该方法的有效性和应用的可行性。     

声呐目标跟踪关联中的模糊关联方法

声呐目标跟踪关联是为了获得精确的状态和属性估计、完全和实时的态势和威胁评估。在多台声呐系统联合探测中,根据相同目标、不同观测具有相似特征,提出了声呐目标模糊关联算法。模糊关联能够处理模糊性和不确定性信息,求解具有相似特征目标的关联值。通过将探测目标的方位数据模糊化,利用观测的模糊量和模糊隶属度函数进行数据关联,计算关联时长内两台声呐探测目标方位的关联值,仿真分析验证了上述算法的有效性并取得了较好的实验效果。     

EEG‐based brain source localization using visual stimuli

Electroencephalography (EEG) is widely used in variety of research and clinical applications which includes the localization of active brain sources. Brain source localization provides useful information to understand the brain's behavior and cognitive analysis. Various source localization algorithms have been developed to determine the exact locations of the active brain sources due to which electromagnetic activity is generated in brain. These algorithms are based on digital filtering, 3D imaging, array signal processing and Bayesian approaches. According to the spatial resolution provided, the algorithms are categorized as either low resolution methods or high resolution methods. In this research study, EEG data is collected by providing visual stimulus to healthy subjects. FDM is used for head modelling to solve forward problem. The low‐resolution brain electromagnetic tomography (LORETA) and standardized LORETA (sLORETA) have been used as inverse modelling methods to localize the active regions in the brain during the stimulus provided. The results are produced in the form of MRI images. The tables are also provided to describe the intensity levels for estimated current level for the inverse methods used. The higher current value or intensity level shows the higher electromagnetic activity for a particular source at certain time instant. Thus, the results obtained demonstrate that standardized method which is based on second order Laplacian (sLORETA) in conjunction with finite difference method (FDM) as head modelling technique outperforms other methods in terms of source estimation as it has higher current level and thus, current density (J) for an area as compared to others.     

声场分解的均匀圆阵实值MUSIC算法

经典方位角估计算法中未考虑阵列安装支架对阵列接收信号的影响,实际中阵列安装支架必然会对阵列接收信号产生影响。以环绕在刚性球上的均匀圆阵为阵列模型。在对声场特性的分析中将声学原理和阵列信号处理技术相结合,探讨了存在刚性球形障碍物时的声源方位角估计问题。首先从声学理论出发,分析了刚性球体散射声场及声场分解,讨论了刚性球体对圆阵响应的影响;进而结合阵列信号处理技术,在对声场分解所得到的特征波束空间,利用实值MUSIC算法实现了声源方位角估计。计算机仿真表明,该算法能较好地估计出空间多个声源的方位角,且计算量小,估计精度高,具有解相关声源的能力。     

基于单矢量水听器空间谱增强的MUSIC算法

针对单矢量水听器多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比条件下,存在谱峰宽度变宽、估计精度变低等性能恶化的问题,提出一种基于单矢量水听器空间谱增强的改进MUSIC算法。该算法的基本原理是:单声源入射到单只矢量水听器上时,加一参考信号源,若两者方位相同,则同方位叠加使空间谱增强;若两者方位不相同,则两方位合成,使空间谱估计产生偏差。因此,改变参考信号源的方位,当参考信号源的方位与信号源的方位一致时,将使谱峰得到增强,此时空间谱达到最大值,其对应的角度即为信号源的方位角。仿真分析及实验数据处理结果表明,与常规MUSIC算法相比,该算法具有更尖锐的谱峰、更高的估计精度,能够实现更好的空间谱估计。     

A method to estimate correlated color temperatures of illuminantsusing a color video camera

An indirect method of estimating light source color or the correlated color temperature of illuminants is proposed. It incorporates a color video camera with fixed white balance, a set of known color chips, and a desktop microcomputer. The correlated color temperature of the light source illuminating the color chips is estimated. The mathematical method used is the estimation of functions to be integrated from several values of the definite integrations. These values, which are measurable, are given as the output of the color video camera under different conditions. By means of the method of least squares, estimation accuracies of from 0.1 to 1.4% of the correlated color temperature are achieved. The accuracy achieved depends on the spectral distribution of the illuminants, except for illuminants like fluorescent lamps     

基于深海会聚区声强匹配处理的声源定位方法

匹配场处理技术(Matched Field Processing MFP)近年来在声源被动定位、海洋环境声学参数反演等方面得到广泛的应用。根据深海声道中声场的会聚现象,提出了一种基于深海会聚区声强匹配处理(Matched Convergence Intensity Processing,MCIP)的深海声源定位方法。当声源和接收水听器处在会聚区深度范围内时,MCIP方法利用单个水听器即可实现声源距离和声源深度估计。对单个水听器的实测信号进行相位补偿到会聚区距离上,得到实测场声强,与拷贝场会聚区声强进行相关计算并搜索峰值来确定声源位置。数值仿真实验验证了MCIP方法,并分析了环境失配情况下MCIP的估计性能。     

Sensorless speed estimation in induction motor drives by using the space vector angular fluctuation signal

A sensorless speed estimation method for real-time application in induction motor drives under steady-state condition is proposed. Speed harmonic component in the space vector angular fluctuation (SVAF) signal, which is caused by both dynamic and static eccentricity, is used for speed estimation. The SVAF signal is obtained from the stator currents of the induction motor. The extraction of speed information using digital signal processing techniques is considered. Experimental results are given to demonstrate the validity of the speed estimation method on an induction motor driven by an inverter.     

剑杆织机前馈-反馈张力控制系统的分析与设计

在分析剑杆织机张力控制中噪声源及噪声特性的基础上,提出控制结构和控制器的设计方法,选择合适的模拟低通滤波器,对检测通道的高频振动信号和随机噪声进行滤波.针对周期性低频振动噪声,一方面,采用频谱分析定周期+相干平均法定信号的方法估计模拟低通滤波器后的周期性振动噪声,并在反馈通道进行补偿,提高控制性能;另一方面,采用频谱分...     

基于声压幅度比的多声源分离定位决策研究

利用声压幅度比模型,提出了一种基于声压幅度比的多声源分离定位方法,该方法利用盲信号分离算法实现混合声源信号的分离,根据谱估计的相似度确定接收信号中各声源的分配情况,结合幅度差异因子获得传感器的声源信号分布,再通过单声源的声压幅度比模型确定声源位置,实现多声源定位。由于盲信号分离算法比较成熟,且实际中的声源信号大多为非高斯,因而满足盲信号分离条件。该方法具有实用强、应用性广等特点,对其它分离、定位问题也有借鉴作用。