基于质点振速输入和Laplace变换的流动媒质中近场声全息技术

流动媒质中近场声全息技术(NAH)是一种能够实现流动媒质中声源识别和声场重建的先进技术。大多数流动媒质中NAH算法都是以声压作为输入量,但在测量声压时,传声器和媒质之间相互作用会产生气动背景噪声。得益于质点振速能够利用光学方法进行测量(例如LDV),以质点振速作为输入量的流动媒质中NAH具有一定的优势。然而,当以质点振速作为输入时,经典的基于空间Fourier变换的流动媒质中NAH算法存在奇异性问题,导致该方法具有不稳定性。鉴于此,本文提出了基于Laplace变换的流动媒质中NAH技术,在时间上利用Laplace变换代替Fourier变换,从理论上消除了奇异性,进而实现了基于质点振速输入时流动媒质中声场的精确重建。仿真结果表明,所提出的方法具有良好的声场重建效果。