本文選題：麥克風(fēng)陣列 + 短時(shí)傅里葉變換域　； 參考：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)廣義互相關(guān)算法在強(qiáng)噪聲環(huán)境下,設(shè)備故障時(shí)頻聲音信號(hào)定位困難的問(wèn)題,提出一種結(jié)合圖像分析與短時(shí)傅里葉變換(STFT)的時(shí)頻信號(hào)子空間延時(shí)(TFSD)估計(jì)算法。利用STFT域中的噪聲與信號(hào)特征,結(jié)合STFT域中不同麥克風(fēng)測(cè)量數(shù)據(jù)的相關(guān)信息,使用濾波、譜減等方法進(jìn)行信號(hào)、噪聲區(qū)域分離,構(gòu)建信號(hào)主成分區(qū)域,通過(guò)反演構(gòu)造信號(hào)子空間,從而進(jìn)行端點(diǎn)識(shí)別,延時(shí)值估計(jì),實(shí)現(xiàn)聲源定位。仿真結(jié)果表明,即使在加性噪聲幅度遠(yuǎn)大于故障信號(hào)的2倍,也能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的延時(shí)估計(jì),延時(shí)估計(jì)誤差和5 m×5 m范圍的定位誤差小于10%,實(shí)測(cè)也證實(shí)了該結(jié)果的正確性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the generalized cross-correlation algorithm is difficult to locate the time-frequency sound signal of equipment fault in the environment of strong noise, a time-frequency signal subspace delay time delay (TFSD) estimation algorithm combining image analysis with STFT is proposed. Using the noise and signal characteristics in STFT domain, combining the relevant information of different microphone measurement data in STFT domain, using the methods of filtering and spectrum subtraction, the noise region is separated, and the principal component region of the signal is constructed. The signal subspace is constructed by inversion to identify the endpoints and estimate the delay value to realize the sound source location. The simulation results show that even if the amplitude of additive noise is much larger than that of the fault signal, an accurate delay estimation can be achieved. The error of delay estimation and the positioning error in the range of 5 m 脳 5 m are less than 10%.
【作者單位】： 成都信息工程大學(xué)控制工程學(xué)院;
【基金】：四川省教育廳自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(14ZA0172)資助
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1782968