【摘 要】
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为改善空间连续型声源的声场重建与声源识别性能,基于压缩感知(compressed sensing,CS)和等效源法(equivalent source method,ESM)的基本理论,提出了一种压缩奇异值分解等效
【机 构】
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重庆大学汽车工程学院,重庆大学机械传动国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11874096)
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为改善空间连续型声源的声场重建与声源识别性能,基于压缩感知(compressed sensing,CS)和等效源法(equivalent source method,ESM)的基本理论,提出了一种压缩奇异值分解等效源法(CSVDESM)。CSVDESM通过奇异值分解法获取声场的一系列正交基,在ESM和CS框架的基础上实现对声场的重构。将CSVDESM与高阶矩阵函数波束形成理论结合,通过提高阶次值,不断缩小识别到的声学中心覆盖范围,进一步提高声源识别定位精度。数值仿真分析和实验应用均验证了CSVDESM的有
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