基于可控波束响应的球形传声器阵列定位方法研究

球形传声器阵列因其完全对称的结构,可在三维空间内实现有效的声源定位。文章重点关注基于球谐函数展开的可控波束响应算法,推导了算法的实现流程,并通过仿真验证了可控波束响应算法的性能。建立了包含8个传声器单元的实验系统,其中球形结构在8个单元的条件下可以视为立方结构,通过低阶球谐展开实验验证了可控波束算法的性能。在视听室的实验结果充分验证了定位算法的有效性,定位误差小于10°。     

基于声成像模式识别的故障诊断方法研究

利用非接触式声学故障诊断技术的工作优点,发展了基于支持向量机的声成像模式识别技术,并引入到故障诊断领域。针对某种机械故障特点,在利用波束形成算法得到声像进行噪声源识别与定位的基础上,对声像进行图像处理,提取声像的纹理特征和奇异值特征,采用支持向量机进行训练分类,进而用于机械工作状态的诊断。通过仿真及实验,得到了较好的诊断效果,表明基于声像的图像特征提取技术在结合支持向量机后可应用于机械故障诊断,为声成像方法在故障诊断领域的应用提供参考。     

基于最优收缩的传声器阵列部分相干噪声去噪方法

传声器阵列信号的去噪问题对波束形成方法具有重大意义。在复杂干扰环境下,背景噪声的分布不再满足传统的互不相干假设,而更趋近于部分相干。文章研究了空间噪声的分布机理和部分相干噪声理论,并提出了一种在已知声源个数下的传声器阵列部分相干噪声的去噪方法：通过声源噪声的低秩假设以及部分相干噪声的稀疏假设,基于最优收缩方法（Opt-Shrink）迭代提取传声器阵列互谱矩阵的低秩部分,实现去噪的目的。通过仿真,验证了该方法在相干通道数为10和25时,可以获得明显的成像结果;而传统针对不相干噪声去噪的对角线移除方法（DiagonalRemoval,DR）在相干通道数较多时,声源定位结果较差。在强干扰低信噪比的声源定位实验中,该方法相对于对角线移除方法可以得到更好的去噪效果。     

波束形成三维传声器阵列声源识别的改进方法

采用具有倾角的轮型阵列能消除平面阵列对其后方背景声源无抑制能力的缺点,降低对测试环境的要求。通过仿真计算获得了三维轮型传声器阵列波束形成指向图及典型最大旁瓣水平随阵列倾角的变化曲线,分析了阵列倾角对其声源识别性能的影响。在此基础上,提出了阵列多倾角测量声级平均的声源识别改进方法,三种类型声场声源识别的模拟计算结果表明：该方法在准确计算目标声源位置和幅值的同时,相比于一定倾角阵列的单次测量结果可以更有效地同时衰减阵列前方声波和背后背景噪声在聚焦方向上产生的旁瓣干扰,显著地提高了声源识别精度。     

基于FPGA的多波束实时动态聚焦波束形成方法

提高多波束测深系统的综合精度,不仅需要提高远场精度,近场精度也不可忽视。针对常规多波束测深系统中采用远场近似模型,使得近场精度急剧下降的不足,研究了基于FPGA的多波束实时动态聚焦波束形成(RT-DFBF：Real-time Dynamic Focused Beam-forming)方法。该方法引入相移聚焦波束形成,论证其在多波束测深系统中解决近场问题的可行性,同时深入分析各个影响因素的实时处理情况,提出了一种基于FPGA的实时处理结构,该结构在输入通道为80个、采样率为28kHz、波束数为128个的条件下完成RT-DFBF。水池实验结果验证了该方法的实时性、有效性和实用性,具有重要工程应用价值。     

应用于传声器阵列定位校准的空间点声源声场拟合方法

介绍了一种用于传声器阵列声源定位精度校准的空间点声源声场模拟方法,并基于该方法设计了一套空间点声源模拟系统,完成了一个传声器阵列的定位位置精度校准。文章采用多通道点声源空间声场合成算法模拟了一个位于自由场空间的点声源,根据传声器阵列中每一个传声器的空间位置坐标,计算出传感器所处位置声场的动态声信号。通过耦合腔标准声源将对应的多通道电压信号输入被校准阵列系统,完成点声源的模拟。然后,该阵列运用波束形成算法进行声源定位,得出点声源的位置,并与模拟点声源的位置进行比对,实现对阵列定位准确性的校准。     

基于神经网络的红外图像实时去斑方法

在分析红外图像斑纹产生机理基础上,提出利用人眼视网膜自适应调节原理的去斑方法。去斑时,根据距离不同作用不同原则,对中心及其周围像素分别予以不同权重;将斑纹信息加入求解过程,能有效快速去斑;去斑后,采用基于阈值的直方图规定化方法,以弥补对比度可能降低情况。研制出的DSP去斑系统实现了实时去斑功能。     

基于声传感阵列的地面标记信号增强方法

漏磁式管道内检测器广泛应用于长距离输油管道缺陷检测中,声学地面标记器作为管道外定位装置的重要组成部分,具有重要的研究价值．然而当管道埋地深度超过4m时,由声学地面标记器采集到的管道内检测器与管道的摩擦声信号被噪声淹没,不能提取定位信息．为了解决摩擦声信号信噪比低的问题,提出采用声传感器阵列技术对摩擦声信号进行增强．根据管道内检测器与管壁摩擦声的特征,研究合适的时延估计方法,精确得到几路传感器的时延,再利用延迟－相加波束形成的方法抑制噪声,提高摩擦声的信噪比,增加基于摩擦声的地面标记方法的检测深度．为了验证声传感器阵列对管道内检测器摩擦声信号的增强效果,在河北廊坊中石化管道局的2．5 km长管道上进行多次现场实验,实验结果表明延迟－相加波束形成算法能够将摩擦声的信噪比提高了20 dB,并且有效的埋地管道检测深度可增至8 m．     

基于对偶方法的多相图像分割

基于水平集的多相图像分割采用符号距离函数作为水平集函数,差分格式十分繁琐,在进行数值计算的时候为了防止分母为零的情况,通常需要添加一个小量,这难免会对分割的结果产生影响。为了解决上述问题,引入对偶方法到活动轮廓线模型中,通过引入一个变量与已知变量组成对偶变量,系统地建立了该类模型计算的对偶方法,不仅提高了计算速度,而且克服了传统总变差模型计算时引进小的规则化参数带来的精度下降问题,最后通过数值算例对该方法的效率进行了验证。     

GPU‐accelerated boundary element method for Helmholtz' equation in three dimensions

Recently, the application of graphics processing units (GPUs) to scientific computations is attracting a great deal of attention, because GPUs are getting faster and more programmable. In particular, NVIDIA's GPUs called compute unified device architecture enable highly mutlithreaded parallel computing for non‐graphic applications. This paper proposes a novel way to accelerate the boundary element method (BEM) for three‐dimensional Helmholtz' equation using CUDA. Adopting the techniques for the data caching and the double–single precision floating‐point arithmetic, we implemented a GPU‐accelerated BEM program for GeForce 8‐series GPUs. The program performed 6–23 times faster than a normal BEM program, which was optimized for an Intel's quad‐core CPU, for a series of boundary value problems with 8000–128000 unknowns, and it sustained a performance of 167 Gflop/s for the largest problem (1 058 000 unknowns). The accuracy of our BEM program was almost the same as that of the regular BEM program using the double precision floating‐point arithmetic. In addition, our BEM was applicable to solve realistic problems. In conclusion, the present GPU‐accelerated BEM works rapidly and precisely for solving large‐scale boundary value problems for Helmholtz' equation. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于全聚焦算法的混凝土超声阵列探测成像方法

混凝土结构内含有大量的砂石、骨料以及钢筋,形成多样性的声学界面,超声在混凝土结构中的信号成分复杂,且超声能量易衰减.为了提高混凝土检测分辨率与信噪比,提出基于全聚焦算法的混凝土超声阵列检测方法.首先通过建立混凝土有限元模型,开展混凝土超声阵列仿真研究,模拟一发多收方式依次激励阵列探头,并获得检测信号;然后,为了避免噪声...     

基于解卷积的高精度水下声信标测向方法

针对水下声信标搜寻定位声呐对搜寻定位效率的需求,文章引入一种基于空域解卷积的高精度水下声信标测向方法,对常规波束形成结果进行解卷积处理,提高了声信标搜寻定位声呐的处理增益和测向精度,提高了搜寻定位效率,并且使得为搜索发射频率为37.5 kHz的声信标设计的声呐,同时也具备了对发射频率为8.8 kHz的声信标的搜寻定位功能。通过仿真和实测数据验证了文中方法的有效性。     

基于阵列传感器的复合材料结构损伤MUSIC成像方法

提出了一种基于传感器线阵的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)损伤成像方法用于航空复合材料的损伤监测。该方法采用MUSIC阵列信号处理方法,通过对传感器阵列信号进行协方差特征值分解,在结构上进行方向扫描并构建监测区域的空间谱,从而实现对结构损伤的成像,具有一维传感器阵列易于布置的优点。所提出的方法在变厚度航空复合材料油箱结构上进行了验证,结果表明,该方法能够准确实现航空复合材料结构上的损伤成像,定位误差小于2cm。     

A novel automated magnetic resonance image segmentation approach based on elliptical gamma mixture model for breast lumps detection

This article introduces a novel semisupervised automated segmentation approach for breast magnetic resonance (MR) image on multicore CPU-GPU systems. The basic idea of the proposed method is clustering-based semisupervised classifier devised by elliptical gamma mixture model (EGMM). Parameters of EGMM are identified by the iterative log-expectation maximization (EM) algorithm. The suggested classifier labels the groups of voxels in an input image first and then classifies the image slices using the EGMM. Two different implementations of the proposed algorithm have been developed based on two different types of high-performance computing architectures such as graphics processing units (GPUs) and multicore processors. To realize the real-time segmentation performance of our algorithm with two distinctive architecture, we have tested a set of breast MR images collected from MedPix. Comparison between two architectures in terms of segmentation performance and computational cost is assessed by the analysis of simulation and experimental results.     

多盲孔缺陷的超声兰姆波时域拓扑能量成像方法研究

传统超声成像方法受瑞利准则的约束，难以对缺陷间距小于成像分辨率阈值的多缺陷进行成像。提出了一种基于时域拓扑能量的超声兰姆波成像方法，将逆散射拓扑成像方法中的拓扑渐进过程转换成求解直接声场和伴随声场。然后通过将伴随声场进行时间反转，两个声场将具有在缺陷处聚焦，在非缺陷处不聚焦的特性。将直接声场和伴随声场进行融合，以时域拓扑能量值作为像素值进行成像，从而使表征缺陷的精度较高。建立了缺陷间距小于分辨率阈值的多盲孔缺陷有限元模型，通过“一发多收”的方式激发S0模式和采集缺陷散射信号，并进行时域拓扑能量成像。仿真结果表明：对于多盲孔缺陷，时域拓扑能量成像法能够获得比延时叠加法和时间反转成像法更高的分辨率，并且能在缺陷间距小于成像分辨率阈值时进行成像。     

基于频域形态滤波的低速滚动轴承声发射信号降噪新方法

声发射检测技术以其灵敏度高、频响范围宽、信息量大等优点,为机械故障诊断提供了一条新的检测途径,但应用于旋转机械设备时,容易混入各种有色噪声。当噪声频率与声发射信号重叠时,传统的降噪方法难以满足要求。将形态滤波应用到信号频域,可以有效消除有色噪声的干扰。根据声发射频响特性,对频谱进行拟合平滑高斯白噪声的影响,最后重构到时域。仿真和实际低速轴承信号表明此方法具有较好的降噪效果,有利于信号后续的处理和分析。