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《互相关延时估计加权函数性能分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、互相关延时估计加权函数性能分析广义互相关函数法是通过首先求出俩信号之间的互功率谱，然后在频域内给予一定的加权，以此对信号和噪音进行白化处理，从而增强信号中信噪比较高的频率成分，抑制噪声的影响，最后再反变换到时域，得到两信号之间的互相关函数，即：（1）其中是广义互相关加权函数。广义互相关加权函数的选择主要基于俩个方面：噪声和反射情况。根据不同的情况选择加权函数，其目的就是使具有比较尖锐的峰值。峰值处就是俩个传感器之间的时延。由于来自同一声源的信号存在一定的相关性，通过计算不同麦克风所接受到的信号之间的相关函数，就可
2、以估计出TDOA值。然而在实际环境中，由于噪声和混响的影响，相关函数的最大峰会被弱化，有时还会出现多个峰值，这些都造成了实际峰值的检测困难。此时就通过加权的方法来锐化峰值，通常我们通过时间、精度来确定算法的合理性。一、广义互相关函数模拟clearall;clc;closeall;N=1024; %长度Fs=500; %采样频率n=0:N-1;t=n/Fs; %时间序列a1=5; %信号幅度a2=5;d=2; %延迟点数x1=a1*cos(2*pi*10*n/Fs); %信号1x1=x1+r
3、andn(size(x1)); %加噪声x2=a2*cos(2*pi*10*(n+d)/Fs);%信号2x2=x2+randn(size(x2));subplot(211);plot(t,x1,'r');axis([-0.21.5-66]);holdon;plot(t,x2,':');axis([-0.21.5-66]);legend('x1信号','x2信号');xlabel('时间/s');ylabel('x1(t)x2(t)');title('原始信号');gridon;holdoff%互相关函数X1
4、=fft(x1,2*N-1);X2=fft(x2,2*N-1);Sxy=X1.*conj(X2);Cxy=fftshift(ifft(Sxy));%Cxy=fftshift(real(ifft(Sxy)));subplot(212);t1=(0:2*N-2)/Fs;%注意plot(t1,Cxy,'b');title('互相关函数');xlabel('时间/s');ylabel('Rx1x2(t)');gridon[max,location]=max(Cxy);%求出最大值max,及最大值所在的位置（第几行）loc
5、ation;%d=location-N/2-1 %算出延迟了几个点d=location-NDelay=d/Fs %求得时间延迟运行程序得到的结果是：d=2Delay=0.0040可以看出，通过互相关函数的求解d=2，delay=0.0040，这和我们给出的信号的时延d/Fs=0.0040是一致的。这表明互相关函数可以给出信号的时延估计。一、PHAT-GCC模拟clearall;clc;closeall;N=1024;%长度Fs=500;%采样频率n=0:N-1;t=n/Fs;%时间序列
6、a1=5;%信号幅度a2=5;d=9;%延迟点数x1=a1*cos(2*pi*10*n/Fs);%信号1x1=x1+randn(size(x1));%加噪声%x1=x1.*hamming(max(size(x1)))';%加窗x2=a2*cos(2*pi*10*(n+d)/Fs);%信号2x2=x2+randn(size(x2));%x2=x2.*hamming(max(size(x2)))';%加窗subplot(211);plot(t,x1,'r');axis([-0.22-66]);holdon;plot(
7、t,x2,':');axis([-0.22-66]);legend('x1信号','x2信号');xlabel('时间/s');ylabel('x1(t)x2(t)');title('原始信号');gridon;holdoff%互相关函数X1=fft(x1,2*N-1);X2=fft(x2,2*N-1);Sxy=X1.*conj(X2);%Cxy=fftshift(ifft(Sxy));Cxy=fftshift(ifft(Sxy./abs(Sxy)));subplot(212);t1=(-N+1:N-1)/Fs;
8、plot(t1,Cxy,'b');title('Rx1x2');xlabel('t/s');ylabel('Rx1x2(t)');gridon[max,location]=max(Cxy);%d=location-N/2-1d=location-NDelay=d/Fs%求得时间延迟运行程序得到的结果是：d=1Delay=0.0020我们可以看见结果是d=1,delay=0
