基于非先验基信号分析法进行声源识别的研究

摘要

声源识别技术是综合传声器阵列接收的声音信号、信号分析、数学声音场的物理模型等从而进行噪声源识别的一项技术。而近场声全息技术(NAH)在声源识别中有重要的应用,但是在声场重构中由于算法的空间卷绕误差和泄漏误差使得该技术受到一定的限制。本文从内积诊断相似信号出发,提出基于非先验基信号分析法来实现声源识别,提供一种准确的声源识别途径。
　　 NAH基本关系是建立在亥姆霍兹积分方程和二维傅里叶变换基础上的,它可以利用空间声场变换关系重构整个三维声场。将二维连续实空间的卷积积分转化为离散的形式可用于声场的数字重建。但是声场重构在算法上存在误差,且受限于距离的变化。对声源的识别有一定的影响。
　　 基于非先验基策略用于信号的诊断,是用事先待定的基向量与被分析信号做内积运算,通过内积的最大值找出与信号所对应的基向量。并通过细化搜索的办法逐步诊断出信号的真实频率。从而克服了由于基向量的频率与信号频率不相同所带来的离散傅里叶变换泄漏误差,提高了诊断精度。根据非先验基信号分析法具有自适应性这一特点将此方法用于声源的识别。
　　 对基于非先验基策略分析法进行声源识别进行分析,将对信号与基函数内积中向量频率考察改为声压与基函数内积中向量距离的考察,可用来对声源进行识别,讨论了具体诊断过程与步骤。通过仿真算例考察了基于先验基策略用于一维、二维声源的识别,并与近场声全息声场重构进行比较。结果表明基于非先验基策略用于声源的识别是正确有效的,且不受全息面到声源面距离的影响。方法对于点源的识别优于近场声全息技术。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 本课题研究的意义

1.3 噪声源识别与近场声全息

1.3.1 噪声源识别任务及常见的方法

1.3.2 近场声全息研究现状及发展

1.3.3 近场声全息重构常用的算法及误差

1.4 本课题研究的主要内容

第二章 平面近场声全息的理论分析

2.1 平面近场声全息的基本理论

2.1.1 声场中的波动方程

2.1.2 亥姆霍兹方程

2.1.3 平面近场声全息技术

2.1.4 格林函数

2.2 平面近场声全息重构的数字重建与离散算法

2.2.1 声全息的离散数字重建

2.2.2 离散算法的具体实现过程

2.2.3 卷绕误差

2.3 本章小结

第三章 DFT分析与非先验基分析信号分析法

3.1 概述

3.2 DFT分析及误差

3.2.1 向量及相关性

3.2.2 离散傅立叶变换

3.2.3 DFT泄漏误差

3.3 非先验基分析法对信号的诊断

3.4 非先验基分析法用于信号的诊断实例考察

3.5 本章小结

第四章 基于非先验基信号分析法实现声源的与识别

4.1 概述

4.2 基于非先验基信号分析法用于噪声源的定位与识别

4.2.1 一维声源定位与识别的过程及步骤

4.2.2 二维声源定位与识别的过程及步骤

4.3 本章小结

第五章 基于非先验基信号法实现声源识别的实例考察

5.1 一维声源识别情况

5.1.1 全息线与声源线距离为某一值时诊断情况

5.1.2 全息线与声源线距离改变时诊断隋况

5.2 二维声源识别情况

5.2.1.全息面与声源面距离为某一值时诊断情况

5.2.2 全息面与声源面距离改变时诊断情况

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1.工作总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

在读硕士期间发表论文