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传统平面近场声全息(CPNAH)是一类典型的不适定问题,采用波数域滤波或Tikhonov正则化等方法都无法彻底解决,因此,提出一种基于平滑l_0范数的压缩感知平面近场声全息法(SL0-CS-PNAH)。根据全息面上测量声压的特点,采用symlets8小波函数构建正交小波变换矩阵,将其作为重建面质点法向振速的稀疏基。将CPNAH中使用的瑞利(Rayleigh)第一积分公式离散化,确定SL0-CS-PNAH中满足约束等距原则的测量矩阵,设置合适的压缩比,利用测量矩阵对稀疏信号进行压缩采样。在由感知矩阵、全息面测量声压和稀疏向量共同构成的约束条件下,建立稀疏向量的最小l_0范数优化模型,采用平滑l_0范数重建算法求解此模型下的最优化问题,得到质点法向振速的最优稀疏解,再将最优稀疏解和稀疏基相乘恢复重建面质点法向振速。在数值仿真实验中,将测量点由64×64减少到32×64的情况下将传统CPNAH、基于正交匹配追踪算法的压缩感知近场声全息(OMPCS-PNAH)、基于子空间追踪算法的压缩感知近场声全息(SP-CS-PNAH)和SL0-CS-PNAH进行比较。实验结果表明,在相同采样率和压缩比条件下,采用SL0-CS-PNAH的声场重建质量较好且重建效率较高。 相似文献
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汽车车外噪声分析预测的声场空间变换方法 总被引:1,自引:1,他引:0
以某载货汽车为研究对象,利用近场声全息和声场空间变换方法对其车外噪声进行了分析预测。建立了近场声全息测量系统,开发了声场空间变换分析软件,对被试汽车进行了车外噪声源的测试与分析。对汽车远场噪声特性和车外最大加速噪声进行了分析、预测,通过试验验证了远场噪声预测结果的有效性。并对用声场空间变换方法预测汽车加速行驶车外最大加速噪声产生误差的原因进行了分析。结果表明,在获得近场全息面上噪声测量数据的基础上,利用声场空间变换方法可对远场任意重建面的声场分布特性进行预测,并对形成该平面声场的主要噪声源进行识别,还可以对汽车加速行驶时的车外最大加速噪声进行近似预测。 相似文献
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运用近场声全息检测技术,对按编磬形状制作的模拟“钢磬”进行了实验研究,首次获得其在154和367Hz两种频率下的振模及空间矢量声强分布,表明这种新的成象技术是研究低频振动体及其声场的有效手段。 相似文献