基于神经网络的近场声全息方法研究

• 作者: 周丽丽 李吉 王培利
• 来源期刊: 应用声学
• 学科: 物理学
• 关键词: 近场声全息 神经网络 声源识别
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: O4
• 字数: 2840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-310X.2010.01.010

摘要

研究了用于声源识别的近场声全息方法中的声场重建算法,针对一般声场重建算法速度慢、误差大的缺点,提出了基于RBF神经网络的声场重建算法.通过仿真证明:相比较于常用的利用菲涅尔变换推导的声全息重建算法,该重建算法具有重建误差小、速度快的优点,具有较好的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李吉	大连大学振动噪声研究所	39	256	8.0	13.0
2	周丽丽		5	16	2.0	4.0
3	王培利	大连大学振动噪声研究所	1	6	1.0	1.0