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奇异值分解波束形成声源识别方法
奇异值分解波束形成声源识别方法
作者:
杨洋
段云炀
沈林邦
褚志刚
贺岩松
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
声源识别
波束形成
奇异值分解
次声源
试验
摘要:
为了克服传统波束形成声源识别方法受旁瓣限制而无法识别次声源的缺点,将奇异值分析与波束形成算法相结合,给出了奇异值分解波束形成声源识别新方法:首先对阵列传声器测量信号的互谱矩阵进行奇异值分解重构,然后基于分解后的各互谱矩阵进行波束形成运算,从而识别主声源及各次声源。在仿真及算例试验均验证了其准确性及有效性的基础上,利用奇异值分解波束形成对某汽车前围板隔声薄弱环节进行识别,结果表明:空调进风口为第一声源,暖风机进出水管安装孔及空调漏水管安装孔分别为第二和第三声源。该方法准确高效,能够获得更全面的声源信息,提高了波束形成的声源识别性能,为识别次声源提供了有力工具。
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基于奇异值分解的稀疏重构近场声源定位
近场
声源定位
稀疏重构
l1 范数
奇异值分解
基于反卷积波束形成的噪声源识别方法研究进展
噪声源识别
反卷积波束形成
研究进展
综述
基于奇异值分解和最小二乘支持向量机的气-液两相流流型识别方法
流型识别
经验模态分解
奇异值分解
最小二乘支持向量机
基于改进奇异值分解的人耳识别别算法研究
人耳识别
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奇异值分解
内容分析
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文献信息
篇名
奇异值分解波束形成声源识别方法
来源期刊
电子测量与仪器学报
学科
工学
关键词
声源识别
波束形成
奇异值分解
次声源
试验
年,卷(期)
2014,(11)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
1177-1184
页数
8页
分类号
TN06|TB52
字数
4573字
语种
中文
DOI
10.13382/j.jemi.2014.11.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
褚志刚
重庆大学机械传动国家重点实验室
83
1027
18.0
29.0
5
贺岩松
重庆大学汽车工程学院
142
1346
21.0
31.0
6
杨洋
重庆工业职业技术学院车辆工程学院
28
212
8.0
13.0
7
段云炀
重庆大学汽车工程学院
3
37
3.0
3.0
8
沈林邦
重庆大学汽车工程学院
4
63
4.0
4.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(45)
参考文献
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节点文献
引证文献
(21)
同被引文献
(64)
二级引证文献
(56)
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参考文献(0)
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二级引证文献(0)
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2017(17)
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二级引证文献(12)
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波束形成
奇异值分解
次声源
试验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量与仪器学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7105
CN:
11-2488/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市东城区北河沿大街79号
邮发代号:
80-403
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
总被引数(次)
44770
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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