【摘要】：頻率不變波束形成器(Frequency-invariant beamformer,FIB)在寬帶聲信號的無失真采集和處理中具有重要應用�；诳臻g響應變化函數(shù)的最小二乘方法是近年來FIB設計中的代表性方法,本文研究表明該方法的性能受頻率不變波束形成(Finite impulse response,FIR)濾波器抽頭長度的影響,增大抽頭的長度可有效提高FIB設計的性能。但隨濾波器抽頭長度的增大,波束形成器的實現(xiàn)復雜度亦變大。針對這一問題,本文提出了一種基于FIR濾波器抽頭稀疏化的最小二乘FIB設計方法,利用信號稀疏表示理論中的迭代加權l(xiāng)1范數(shù)優(yōu)化實現(xiàn)了低復雜度最小二乘FIB設計,并通過設計實例驗證了所提方法的有效性。
[Abstract]:Frequency invariant beamforming (Frequency-invariant beamformer,FIB) is an important application in wideband acoustic signal acquisition and processing. The least square method based on spatial response change function is a representative method in FIB design in recent years. The study shows that the performance of this method is affected by the tap length of frequency invariant beamforming (Finite impulse response,FIR) filter. Increasing the tap length can effectively improve the performance of FIB design. However, with the increase of filter tap length, the implementation complexity of beamformer also increases. In order to solve this problem, a least-squares FIB design method based on tap sparseness of FIR filter is proposed in this paper. Using iterative weighted L1 norm in signal sparse representation theory, the low complexity least-squares FIB design is realized. The effectiveness of the proposed method is verified by a design example.
【作者單位】： 南京航空航天大學電子信息工程學院;南京大學近代聲學教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61001150)資助項目 教育部留學回國人員科研啟動基金資助項目 中央高�；究蒲袠I(yè)務費(NS2014041)資助項目
【分類號】：TN911.7

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 趙貽玖;王厚軍;戴志堅;;基于隱馬爾科夫樹模型的小波域壓縮采樣信號重構方法[J];電子測量與儀器學報;2010年04期

2 焦李成;楊淑媛;劉芳;侯彪;;壓縮感知回顧與展望[J];電子學報;2011年07期

3 劉哲;楊揚;;一種新的基于壓縮感知理論的稀疏信號重構算法[J];光電子.激光;2011年02期

4 何宜寶;畢篤彥;馬時平;魯磊;岳耀帥;;用概率推導和加權迭代L1范數(shù)實現(xiàn)信號重構[J];光電子.激光;2012年03期

5 張曉偉;李明;左磊;;基于基追蹤-Moore-Penrose逆矩陣算法的稀疏信號重構[J];電子與信息學報;2013年02期

6 張冰塵;戴博偉;;一種基于隨機濾波的神經(jīng)動作電位信號壓縮感知采樣方法[J];電子與信息學報;2013年09期

7 譚龍;何改云;潘靜;龐彥偉;;基于近似零范數(shù)的稀疏核主成成分算法[J];電子測量技術;2013年09期

8 郝巖;許建樓;;迭代重加權的小波變分修復模型[J];電子與信息學報;2013年12期

9 陳書貞;李光耀;練秋生;;結合圖像的局部相關性及非局部相似性的多尺度分塊壓縮感知[J];燕山大學學報;2013年06期

10 姜明新;王洪玉;王潔;王彪;;基于ML和L2范數(shù)的視頻目標跟蹤算法[J];電子學報;2013年11期

相關博士學位論文 前10條

1 王樹云;基于Bayes方法和圖限制下正規(guī)化方法的變量選擇問題及其在基因組數(shù)據(jù)中的應用[D];山東大學;2010年

2 劉吉英;壓縮感知理論及在成像中的應用[D];國防科學技術大學;2010年

3 易學能;圖像的稀疏字典及其應用[D];華中科技大學;2011年

4 黃安民;基于感知字典的稀疏重建算法研究[D];電子科技大學;2011年

5 王英楠;幾類非對稱矩陣錐分析[D];北京交通大學;2011年

6 陳旭陽;主動式探測系統(tǒng)高質(zhì)量檢測、成像與識別方法研究[D];西安電子科技大學;2011年

7 高磊;壓縮感知理論在寬帶成像雷達Chirp回波處理中的應用研究[D];國防科學技術大學;2011年

8 陳一平;圖像增強及其在視覺跟蹤中的應用[D];國防科學技術大學;2011年

9 谷小婧;基于圖像分析的自然彩色夜視成像方法研究[D];東華大學;2011年

10 趙貽玖;稀疏模擬信號壓縮采樣與重構算法研究[D];電子科技大學;2012年

相關碩士學位論文 前10條

1 翟沖;基于壓縮感知的視頻編碼技術研究[D];大連理工大學;2010年

2 毋芳芳;基于學習的壓縮感知圖像恢復方法研究[D];西安電子科技大學;2011年

3 陳一統(tǒng);OFDM系統(tǒng)中基于壓縮感知的稀疏信道估計[D];蘭州大學;2011年

4 宋慧慧;基于稀疏表示的圖像超分辨率重建算法研究[D];中國科學技術大學;2011年

5 池小梅;壓縮傳感理論及其在紅外圖像處理中的應用研究[D];河南科技大學;2011年

6 馬孝陽;基于壓縮感知的圖像獲取及重構研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2011年

7 夏羽;壓縮感知在無線通信網(wǎng)絡異常事件檢測中的應用研究[D];浙江大學;2012年

8 見春雨;壓縮感知算法及其在超寬帶信道估計中的應用研究[D];南京郵電大學;2012年

9 于向楠;壓縮感知理論及其在無線信道信道估計中的應用研究[D];南京郵電大學;2012年

10 王臣昊;基于壓縮感知的認知無線電頻譜檢測技術及其研究[D];南京郵電大學;2012年

【相似文獻】

相關博士學位論文 前1條

1 于紅旗;寬帶信號陣列高分辨到達角估計技術研究[D];國防科學技術大學;2007年

，

本文編號：2325047