基于广义互相关的声源定位研究(Matlab代码实现)

本文介绍了声源定位领域的传统方法,如广义互相关、SPR、MUSIC和DAMAS,讨论了它们在应对环境噪声和多声源问题上的局限性。提供了一段MATLAB代码示例,展示了预白化滤波器在标准GCC、Rothfilter、SCOT和PHAT方法中的应用,用于估计时延值。

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

随着智能化设备不断发展,对设备故障检测、智能机器人与视频会议等方面通过声音信号实现位置估计。在声源定位领域中,提出了很多传统的声源定位方法,包括基于广义互相关时延估计方法、可控波束形成(SPR)、多重信号分类(MUSIC)以及反卷积声源成像(DAMAS)等。传统声源定位方法对环境噪声、混响以及多声源事件对定位精度没有很好的解决,导致了声源定位在实际应用中的困难,提高了对硬件设备的要求,增加了系统成本。

📚2 运行结果

部分代码:

% m            预白化滤波器类型:'standard','roth','scot','phat','ml'
%s1,s2         两个输入信号
% Fs           采样频率 (Hz)
% wnd        窗函数或帧长
% inc           帧移
%
% G            估计的时延值

N=wnd;
wnd=hamming(N);
x=enframe(s1,wnd,inc);
y=enframe(s2,wnd,inc);
n_frame=size(x,1);

switch lower(m)
    case 'standard'
        % 标准GCC
    for i=1:n_frame
        x = s1(i:i+N);
        y = s2(i:i+N);
        X=fft(x,2*N-1);
        Y=fft(y,2*N-1);
        Sxy=X.*conj(Y);
        gain=1;
        Cxy=fftshift(ifft(Sxy.*gain));
        [Gvalue(i),G(i)]=max(Cxy);%求出最大值max,及最大值所在的位置(第几行)location;
    end;
    
    case 'roth'
        % Roth filter
    for i=1:n_frame
        x = s1(i:i+N);
        y = s2(i:i+N);
        X=fft(x,2*N-1);
        Y=fft(y,2*N-1);
        Sxy=X.*conj(Y);
        Sxx=X.*conj(X);
        gain=1./abs(Sxx);
        Cxy=fftshift(ifft(Sxy.*gain));
        [Gvalue(i),G(i)]=max(Cxy);%求出最大值max,及最大值所在的位置(第几行)location;
    end;

    case 'scot'
        % Smoothed Coherence Transform (SCOT)
    for i=1:n_frame
        x = s1(i:i+N);
        y = s2(i:i+N);
        X=fft(x,2*N-1);
        Y=fft(y,2*N-1);
        Sxy=X.*conj(Y);
        Sxx=X.*conj(X);
        Syy=Y.*conj(Y);
        gain=1./sqrt(Sxx.*Syy);
        Cxy=fftshift(ifft(Sxy.*gain));
        [Gvalue(i),G(i)]=max(Cxy);%求出最大值max,及最大值所在的位置(第几行)location;
    end;
    
    case 'phat'
        % Phase Transform (PHAT)
    for i=1:n_frame
        x = s1(i:i+N);
        y = s2(i:i+N);
        X=fft(x,2*N-1);
        Y=fft(y,2*N-1);
        Sxy=X.*conj(Y);
        gain=1./abs(Sxy);
        Cxy=fftshift(ifft(Sxy.*gain));
        [Gvalue(i),G(i)]=max(Cxy);%求出最大值max,及最大值所在的位置(第几行)location;

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]盛博文. 基于广义互相关和卷积神经网络的声源定位方法研究[D].山东大学,2020.DOI:10.27272/d.cnki.gshdu.2020.004334.

[2]语音信号处理实验教程

🌈4 Matlab代码实现

### 反卷积波束形成与解卷积波束形成的区别 #### 原理差异 反卷积波束形成主要目的是恢复原始信号源的空间分布特性。该方法假设观测到的数据是由未知的真实场景经过某种传播过程(即所谓的“混响”或“模糊函数”)所影响的结果。为了得到真实的声场分布情况,需要去除这种传播效应的影响,这就是所谓“去模糊”的操作[^1]。 而解卷积波束形成则侧重于解决多径效应带来的问题,在复杂的环境中,直达路径之外还存在反射、折射等多种到达接收机的路径。这些额外路径会使得回波信号变得复杂化,解卷积的过程就是试图分离出各个独立的目标反射成分,以便更好地识别目标位置并提高分辨率[^2]。 #### 应用领域对比 对于反卷积波束形成而言,典型的应用场合是在医学成像中用于超声图像重建;在地震勘探方面用来改善地下地质结构图的质量;以及水下声学探测里清除海洋介质造成的失真效果等。这类技术特别适合那些由于物理媒介本身性质而导致信号扩散的情形之下使用。 另一方面,解卷积波束形成为雷达系统提供了有效的手段来应对城市峡谷或多山地形这样的非视距条件下产生的多重散射现象。同样地,在室内定位服务当中也可以见到它的身影——当Wi-Fi APs周围有大量障碍物时,通过解卷积能够有效区分不同的发射源,进而提供更加精准的位置估计。 ```matlab % 这是一个简单的MATLAB代码片段展示如何模拟基本的解卷积过程 function y = deconvolution_example(x,h) % x 是输入信号向量 % h 是已知系统的脉冲响应 % 计算卷积后的输出信号 convolved_signal = conv(x, h); % 使用deconv函数执行解卷积运算 [y,r] = deconv(convolved_signal, h); end ```
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