從噪聲源處控制噪聲是噪聲控制最有效、最便捷的方式,準(zhǔn)確識(shí)別出噪聲源的位置是控制噪聲的前提。近場(chǎng)聲全息技術(shù)和波束形成技術(shù)是兩種常用的噪聲源識(shí)別方法。近場(chǎng)聲全息技術(shù)利用全息面和聲源面之間的聲場(chǎng)關(guān)系重建出聲場(chǎng),適用于近距離測(cè)量和中低頻聲源。波束形成技術(shù)通過(guò)對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行延遲、加權(quán)和求和,使期望信號(hào)產(chǎn)生一個(gè)響應(yīng)極大值,從而得到真實(shí)的聲源分布,適用于遠(yuǎn)距離測(cè)量和高頻聲源。隨著人工智能的興起,將機(jī)器學(xué)習(xí)算法引入聲源識(shí)別定位過(guò)程中,不僅可以提高計(jì)算效率,而且可以提高定位精度,因此提出了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的聲源識(shí)別方法,對(duì)已有的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)后,訓(xùn)練得到一個(gè)模型,將測(cè)試數(shù)據(jù)作為輸入,依據(jù)模型的判斷進(jìn)行聲源位置分類,具有計(jì)算效率高和定位精度高的優(yōu)勢(shì)。論文首先研究了四種噪聲源識(shí)別方法的推導(dǎo)過(guò)程,并通過(guò)數(shù)值仿真驗(yàn)證了這些方法的可行性,以平面近場(chǎng)聲全息、互譜成像算法、DAMAS算法和DAMAS2算法為理論依據(jù),以LabVIEW為軟件平臺(tái),傳聲器、NI采集卡和計(jì)算機(jī)為硬件,開(kāi)發(fā)出一套噪聲源識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括示波模塊、標(biāo)定模塊、采集模塊和算法處理模塊。示波模塊包含時(shí)域顯示、頻域顯示、倍頻程顯示和功率譜顯示;標(biāo)定模... 

【文章來(lái)源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

平面近場(chǎng)聲全息的LabVIE

第二章基于LabVIEW的噪聲源識(shí)別方法研究10(a)LabVIEW重建聲場(chǎng)圖(b)MATLAB重建聲場(chǎng)圖圖2.3平面近場(chǎng)聲全息的LabVIEW和MATLAB聲場(chǎng)重建對(duì)比圖Figure2.3ComparisonofplaneNAHsoundfieldreconstructionbetweenLabVIEWandMATLAB2.3互譜成像算法2.3.1理論推導(dǎo)互譜成像算法示意圖如圖2.4所示，在笛卡爾坐標(biāo)系xoy中，測(cè)量面用W表示，在測(cè)量面上共有M個(gè)傳聲器，圖中的黑點(diǎn)表示傳聲器；聚焦面用T表示，聚焦面被均勻劃分成N個(gè)聚焦點(diǎn)；為第m個(gè)傳聲器的位置，為第n個(gè)聚焦點(diǎn)的位置，為測(cè)mrnrr量面中心和聚焦點(diǎn)之間的距離。O測(cè)量面Wzxmrry聚焦面Trnr圖2.4互譜成像算法示意圖Figure2.4Schematicdiagramofcross-spectralimagingalgorithm假設(shè)每個(gè)聚焦點(diǎn)都是潛在聲源的位置，p為測(cè)量面上傳聲器接收的聲壓，q為聚焦面潛在聲源的源強(qiáng)，G為測(cè)量面與聚焦面之間的傳遞矩陣，從而有：pGq(2.9)式(2.9)中，H，H為共軛轉(zhuǎn)置，傳遞矩陣的表達(dá)式為：21NqqqqG

第二章基于LabVIEW的噪聲源識(shí)別方法研究14數(shù)為21×21個(gè)。聲測(cè)量面的大小也是1m×1m(yxm5.0m5.0m,5.0m5.0)，各聚焦點(diǎn)的間隔均為0.05m，測(cè)點(diǎn)數(shù)為21×21個(gè)，且到聲源的距離為0.1m�；贚abVIEW處理后的聚焦面聲源識(shí)別如圖2.7(a)所示，為了驗(yàn)證經(jīng)LabVIEW處理后的聲源識(shí)別準(zhǔn)確性，使用相同的參數(shù)進(jìn)行MATLAB仿真，把得到的兩個(gè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。MATLAB軟件和LabVIEW處理的聚焦面聲源識(shí)別如圖2.7所示。圖2.7(a)表示LabVIEW程序中DAMAS算法的聲源識(shí)別結(jié)果，圖2.7(b)表示MATLAB中DAMAS算法的聲源識(shí)別結(jié)果。對(duì)比圖2.7(a)和2.7(b)，可以看出，兩個(gè)聲場(chǎng)識(shí)別圖基本相同，說(shuō)明基于LabVIEW軟件平臺(tái)，DAMAS算法能夠準(zhǔn)確的識(shí)別出聲場(chǎng)中聚焦面上的聲壓信息。(a)LabVIEW聲源識(shí)別圖(b)MATLAB聲源識(shí)別圖圖2.7DAMAS算法的LabVIEW和MATLAB聲源識(shí)別對(duì)比圖Figure2.7ComparisonofDAMASsoundidentificationbetweenLabVIEWandMATLAB2.5DAMAS2算法2.5.1理論推導(dǎo)陣列點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)具有近似空間平移不變性，DAMAS2算法把聚焦點(diǎn)和測(cè)量點(diǎn)間的相對(duì)位置作為陣列點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的值，從而得到下式：(/)()nnpsfrrpsfrr(2.22)通過(guò)傅里葉變換將式(2.22)其轉(zhuǎn)化為波數(shù)域：*1nnbpsfFFFpsfqq(2.23)式(2.23)中，b為式(2.20)b中的元素按聚焦點(diǎn)在聚焦面上的順序組成的矩陣，為逆1F傅里葉變換算子，F(xiàn)為傅里葉變換算子，q為式(2.20)x中的元素按照聚焦點(diǎn)聚焦面上的順序組成的矩陣,為陣列點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)按照聚焦點(diǎn)在聚焦面上的順序組成的矩陣。npsf

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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