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为了克服传统波束形成声源识别方法受旁瓣限制而无法识别次声源的缺点,将奇异值分析与波束形成算法相结合,给出了奇异值分解波束形成声源识别新方法:首先对阵列传声器测量信号的互谱矩阵进行奇异值分解重构,然后基于分解后的各互谱矩阵进行波束形成运算,从而识别主声源及各次声源。在仿真及算例试验均验证了其准确性及有效性的基础上,利用奇异值分解波束形成对某汽车前围板隔声薄弱环节进行识别,结果表明:空调进风口为第一声源,暖风机进出水管安装孔及空调漏水管安装孔分别为第二和第三声源。该方法准确高效,能够获得更全面的声源信息,提高了波束形成的声源识别性能,为识别次声源提供了有力工具。 相似文献
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