大气次声源定位算法及误差分析

逐步多通道相关方法是定位次声源的主要方法。该方法会忽略阵元的海拔高度差,从而引入误差。文章分析了基于广义互相关的时间延迟估计算法,讨论了基于时延的平面波入射角定位方法。着重研究了逐步多通道相关方法的误差来源,确定了基于时延的定位方法是产生误差的主要原因,明确了大气次声源定位误差来源于忽略了阵元间的海拔高度差。基于最小二乘法推导了在不考虑阵元高度的情况下计算次声波入射角的方法。对存在高度差的4元中心三角阵型进行了误差仿真实验,在忽略阵元海拔高度差的条件下,各方向入射的次声波角度定位误差最大达到4°,特定阵型的阵元最大海拔高度差与入射角度计算误差成线性关系,并探讨了入射角度计算误差对主要参数和后续定位的影响。     

阵列可视化噪声源检测中的声-光偏离校准方法研究

针对现有的阵列声成像的声-光偏离校准复杂性的问题,研究了一种传声器阵列声像图和视频图的偏离校准方法,该方法针对声-光偏离(平移、旋转和缩放)基本问题,推导出了校准偏离的公式.设计了一个声-光复合校准器,通过提取视频图像的光源中心坐标和声像图的声源中心坐标,得到一个校验的声-光坐标偏离值.根据不同位置的五次实验,得到五个校验的偏离值,再利用本文建立的校验模型计算出五个修正量,将这些修正量带入传声器阵列的声成像算法中即可实现传声器阵列的声－光偏离校准.实验结果表明该方法的误差度为0.12°,在允许的0.2°范围之内,可以作为传声器阵列声像图和视频图偏离校准的一般方法.     

基于图像处理器的传声器阵列实时声成像方法

为了解决传声器阵列用于声场分析时的精确且快速声成像的技术难题,提出了一种利用图像处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的通用计算技术实现快速声成像算法。可控响应功率算法是广泛应用的一种声源定位算法,但计算量巨大,阻碍了它在实际场合中的应用。通过将可控响应功率算法进行任务分解及线程映射,实现了利用计算统一设备架构实现的基于GPU的可控响应功率声源成像定位算法,在特定阵元通道数和信号长度情况下,与基于CPU的声源定位计算方法相比,综合计算效率提高了约20倍,并将其成功地应用于平面螺旋阵的声成像应用中,实现了实时声成像定位。     

基于DirectSound的实时音频采集与声阵列定位系统研究

DireetSotmd提供了强大的音频处理功能,使得开发者在不需要知道声卡硬件细节的前提下开发出高性能的多媒体程序.本文结合笔者的开发实例,详细阐述了使用DirectSound实现实时音频采集的方法,并设计实现了基于时延估计算法的声阵列定位系统.     

阵列声成像系统的设计

提出了一种阵型优化的平面传声器阵列。基于这种优化的阵型,研制了一种声源定位系统,也称阵列声成像系统。该系统硬件上由传声器,数据采集,信号处理和显示控制四个模块组成。软件上,开发了基于数字信号处理器的声源定位程序和基于MFC的显控界面,实现了很好的人机交互。通过半消声室的实验分析,证明了该阵列声成像系统在声场可视化应用方面的有效性。     

分布式实时被动声定位系统研究

研究了一种基于PC104小基阵系统实现的分布式实时被动声定位系统，分别讨论了探测节点和控制中心两部分的原理结构。各节点具有独立探测声源方位角的功能，控制中心对各节点定位结果进行数据融合确定声源的精确方位坐标。系统结构简单，功耗低，适用于野外工作。外场实验结果证明，此系统可以实时地完成声目标的探测与定位任务，而且工作稳定，可靠性强。     

基于平面传声器阵列的声源定位系统

对阵列的特性进行了研究,并提出了一种优化的64阵元平面螺旋阵列。这种64阵元平面螺旋阵列的阵元分布在以阵列中心为轴心的8条螺旋上,并且具有较窄的主瓣宽度和较低的旁瓣级。基于这种优化的阵型,研制了一种声源定位系统。研究分析了该阵列的探测性能,并通过实验数据对该声源定位系统的性能指标作了验证和评估。利用波束形成算法进行声源定位,通过仿真和实验分析,证明了这种阵型优化的阵列在声源定位应用中的有效性。     

多阵列数据融合的声定位研究

1引言传声器阵列在视频会议系统,人机交互,车载电话等领域得到广泛的应用,其中声源定位是一项重要研究内容。通常在复杂环境下,使用单一传声器阵列对声源进行定位时不能够得到较好的精度,尤其是定距方面;而空间分布的多个传感器阵列的联     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

土质滑坡临滑前次声信号特征研究

土质滑坡临滑前,土壤内部颗粒的错动、摩擦和土体裂纹的扩展会产生次声波。为了明确土质滑坡临滑前次声信号的特性,对土质坡体模型进行了6组滑坡模拟实验,同时采集实验过程中产生的次声信号。利用短时傅里叶变换对采集的信号进行时频分析,然后利用小波分解法研究信号在各个频段上的能量特性。分析结果表明:土质滑坡临滑前有特殊的次声信号产生,信号的频率主要集中在0.5~6 Hz和12.5 Hz附近。根据土质滑坡蠕滑阶段的发展规律推断:0.5~6 Hz频段的次声信号为滑面处颗粒间错动、摩擦产生;频率在12.5 Hz附近的次声信号为滑体内部裂纹扩展产生。通过实验得到的次声特性可以作为土质滑坡次声监测的重要参考。