基于非先验基信号分析法进行声源识别的研究

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1、，-n，。￥十●o§～t_彰1饼0学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布(包括刊登)授权江苏大学

2、研究生处办理。本学位论文属于不保密占∥学位论文作者签名：徊，，l】涛如JJ年多月仟日基于非先验基信号分析法进行声源识别的研究AResearchofSoundSourceRecognitionBasedonNon--priorBaseSignalAnalysis2011年6月士学位论文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

3、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。NAIl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

4、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

5、。方法对于点源的非先验基信号分析法在声源识别中的应用识别优于近场声全息技术。关键词：近场声全息，离散傅里叶变换，内积，非先验基，声源识别ⅡSoundsourcerecognitiontechnologyintegrateswithsoundsignalsfrommicrophonearray，signalanalysisandphysicalmodelsforsoundfield．Thenear-fieldacousticholographytechnologyiswidelyusedinsoundso

6、urcgidentification,howeveritisrestrictedinthesoundfieldreconstructionduetospacereconstructionerrorofconvolutioncalculationandleakageerrorofthisalgorithms．Basedoninnerdiagnosesimilarsignal，amethodofsignalanalysisbasedonnon—prior-basedoperatorispresentedto

7、achievethesoundsourceidentification，whichprovidesanaccuratewaytoidentifysoundsource．NAHisbuiltonthebasisofHelmholtzintegralequationandtwo-dimensionalFourierTransforill，anditCanbeusedtoreconstructthesoundfieldbymeansofspaceacoustictransformrelationship．Co

8、nvolutionintegraloftwo—dimensionalcontinuousrealspaceisconvertedtodiscreteformwhichisappliedtothenumericalreconstructionoffield．Buttherearesomeerrorsinthealgorithmoffieldreconstructionwhichislimiteddistancechange，whichhasc