本文選題：麥克風陣列 + 短時傅里葉變換域　； 參考：《電子測量與儀器學報》2017年02期

【摘要】：針對廣義互相關算法在強噪聲環(huán)境下,設備故障時頻聲音信號定位困難的問題,提出一種結合圖像分析與短時傅里葉變換(STFT)的時頻信號子空間延時(TFSD)估計算法。利用STFT域中的噪聲與信號特征,結合STFT域中不同麥克風測量數據的相關信息,使用濾波、譜減等方法進行信號、噪聲區(qū)域分離,構建信號主成分區(qū)域,通過反演構造信號子空間,從而進行端點識別,延時值估計,實現聲源定位。仿真結果表明,即使在加性噪聲幅度遠大于故障信號的2倍,也能實現準確的延時估計,延時估計誤差和5 m×5 m范圍的定位誤差小于10%,實測也證實了該結果的正確性。
[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】： 成都信息工程大學控制工程學院;
【基金】：四川省教育廳自然科學基金重點項目(14ZA0172)資助
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1782968