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大动态范围声信号测量与声源定位方法研究

大动态范围声信号测量与声源定位方法研究

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作者：邵亚璐中北大学

学位级别：硕士

在人类生活中声信号无处不在,如何获取有效声源信息和利用声信号实现信号的评估在声学分析领域中具有重要的应用价值。其中弱声信号于强噪声环境下的有效获取、信号的特征分析与评估以及对于声源的定位应用等在噪声防治、军事作战、工... 详细信息

在人类生活中声信号无处不在,如何获取有效声源信息和利用声信号实现信号的评估在声学分析领域中具有重要的应用价值。其中弱声信号于强噪声环境下的有效获取、信号的特征分析与评估以及对于声源的定位应用等在噪声防治、军事作战、工业生产、日常生活等各个领域中都具有重要研究价值。本文针对以上重难点问题,重点开展满足分布式测量应用的,可实现强噪声环境下信号检测的声信号测量评估与定位方法研究,包括:1)大动态范围声信号获取方法,实现高精度信号采集;2)声信号分析处理与评估,通过声信号分析处理算法研究实现信号的有效信息提取与声级测量;3)声源特征分析与定位算法研究,基于分布式传感器网络测量背景,通过提取信号特征分量提出一种基于信息融合的鲁棒性较高的定位算法。为适应强噪声环境下的声信号拾取,本文提出了一种基于统一比较电压的大动态范围的声信号分段放大采集方法,并设计电路进行了仿真验证。依据ADC的最大允许输入电压、根据不同的关注度对信号进行分段,各段对应不同的放大倍数,逆序输出,最后再根据不同段的放大倍数做数据合成恢复。此方法不仅可以保证大小信号的线性放大,还可以提高ADC的分辨率;在声信号分析处理与评估中,应用变分模态分解（VMD）方法降低环境噪声影响,突出有效声信号,并针对频率计权过程中双线性变换法的不足,提出一种基于混沌加权粒子群（CW-PSO）的数字滤波器设计方法,仿真结果表明算法更拟合于理想曲线,最后通过倍频程分析完成声级的测量计算;在声源信号的特征分析与提取中,采用基于自适应迭代滤波（ALIF）的信号分解方法,仿真验证了该算法在平稳和非平稳信号中都具有更强的鲁棒性;将信号主频分量作为基础波束,基于分布式测量应用场景,提出了一种基于主频特征能量与相位变换加权的可控响应功率（SRP-PHAT）波束形成相结合的声源定位算法,通过搭建仿真定位模型进行实验验证,该方法在定位的同时还可以重建声场的能量分布,且具有较高的精确度,为实际工程应用提供了方法思路。

关键词：大动态声信号频率计权声级测量特征提取分布式定位

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