基于数据驱动的声源表面振速稀疏恢复方法

准确描述声源结构的表面振速具有重要意义,振速描述的准确性主要依赖于声源表面的测点数,而增加测点数会导致测量成本增加.为了解决这一问题,提出一种基于数据驱动的声源表面振速的稀疏恢复方法.首先,通过等效源法利用数值仿真获得振速的训练样本;然后,通过K-SVD字典训练方法训练出声源表面振速的稀疏基;最后,通过稀疏正则化实现从有限的测量数据中恢复整个声源表面的振速.为了验证方法的有效性,给出了简支板的数值仿真,并在消声室内进行了实验验证.仿真与实验的结果表明,在测量点数较少的情况下,使用数据驱动的声源表面振速稀疏恢复方法相较于常规等效源法的恢复精度更高,且该方法的性能更加稳定,为声源表面振速的测量提供了新的方案.

基于STM32的无线电能传输系统逆变电源设计

在无线电能传输(Wireless Power Transfer,WPT)系统领域,谐振式WPT技术凭借其具有传输距离远、效率高等特点,受到学术界的极大关注。而高频逆变电源则是实现WPT的关键之一,因此该文介绍了一种基于STM32单片机和巴特沃斯滤波器的谐振式WPT电源设计方案。该方案通过使用STM32单片机输出PWM控制信号,进而控制IR2110驱动芯片来实现对全桥逆变电路的开关控制,由逆变电路输出方波。加入了巴特沃斯滤波器,实现了20 kHz高频正弦波的输出。利用该电源还搭建了一种WPT系统,验证了方案的可行性。该方案相较于以DSP芯片为核心的控制方案,具有成本低廉、结构简单、电磁兼容性好的特点,具备在小型WPT系统的潜在应用价值。

利用深度神经网络实现分布式相干瑞利光纤振动事件分类

该文利用分布式相干瑞利光纤传感系统,在西气东输一线无锡至苏州段开展现场测试,采集了光纤沿线车辆行走、机械挖掘、人工锄地、定向钻孔等8种振动作业产生的光纤信号,并提出了一种具有5层结构的全连接深度神经网络用于振动事件分类识别以实现不同振动作业的分级管理。振动作业产生的光纤信号能量集中在低频,该文利用梅尔对数频率的非均匀特性提取了25维单帧信号特征量,并将连续40帧信号特征量组合成高维向量作为网络输入特征向量,实现对不同振动作业时变特性的建模。分类识别结果表明,基于深度神经网络结构的振动信号分类识别器能够有效识别不同振动作业类型,实际线路实验验证了该文算法的有效性。

一种舰载低信噪比环境下的音频端点检测算法

针对舰载环境下音频端点检测准确率及鲁棒性较低的问题,提出了一种谱减法和朴素贝叶斯分类器相结合的音频端点检测算法。首先提取纯净音频信号MFCC0与GFCC0构建融合特征,与能熵比特征一同作为朴素贝叶斯分类器的输入进行训练及建模,再利用多窗谱谱减法提升待测含噪信号信噪比,提取信号相关特征,朴素贝叶斯分类器根据待测信号特征判断该信号的类别。仿真实验结果表明,该算法针对舰载低信噪比含噪音频信号与传统方法相比有效降低了虚检和漏检,具有更好的准确性及鲁棒性。

一种基于三维卷积的声学事件联合估计方法

声学事件定位与检测在监控、异常检测等任务中应用广泛,以基于卷积递归神经网络架构为代表的深度学习方法可以联合实现声学事件检测和声源定位。为提高定位与检测的综合性能,提出了一种基于三维卷积的声学事件联合估计方法SELD3Dnet。通过对输入的多通道音频计算幅度相位特征,并经过多重三维卷积结构提取高层特征表示,最后利用循环网络和全连接层实现声音事件类别和空间位置的估计。在处理多通道的声学信号特征时,三维卷积可以同时对时间、频率、信号通道3个维度进行卷积计算,最大程度地利用信号通道间的相关性,克服噪声和混响的影响。在TUT2018和TAU2019等公开数据集上进行了充分的对比实验。结果表明,所提方法在TUT2018 REAL和TUT2019 MREAL数据集上的综合性能都有显著提升。其中,在TUT2018 REAL数据集上声学事件检测的F1指标显著提升了13.9%,帧准确率显著提升了21.1%;在TUT2019 MREAL数据集上F1指标显著提升了10.8%,帧准确率显著提升了14.4%。表明所提方法能有效克服实际信号中混响的影响。

小波降噪在超声回波信号处理中的应用

在深海采矿环境中超声波传输介质里存在着大量气泡、扰动沉积物、机械噪声等背景噪声与混响,导致有用信号与高噪声信号迭加在一起,严重影响了测距精度。采用小波分析方法将超声回波信号进行3层小波分解,适当设置门限阈值对小波系数进行处理,然后对信号进行重构,有效地抑制了信号中噪声对测量精度的影响。研究结果表明:小波方法有很好的降低回波信号中噪声的效果,其测距精度高于自适应滤波去噪后的测距精度。

双三角形声学靶信息融合定位模型

采用建立的双三角形声学靶模型及信息融合算法,并根据检测到的激波信号仿真超音速弹丸着靶点坐标和速度。采用数据融合、试验标定等手段提高其测量精度。仿真结果表明,用该方法测量着靶坐标和速度具有较好效果,适合靶场射击训练等。

空间六元麦克风阵列及其定位精度

同时具备上下半球声源无模糊定位能力和获得较高的定位精度,是麦克风阵列技术的重要研究问题之一.提出了一种锥形六元麦克风阵列,分析了其定位性能,并把它们与传统的平面四元阵的有关指标进行了对比.结果表明,锥形六元阵不仅具备全视角声源定位能力,定位精度较平面四元阵有普遍提高,并且消除了有效声速和阵形参数对角坐标估计精度的影响.

被动声目标定位与跟踪的实验研究

目的 研究被动声定位和跟踪的可行性 .方法 设计被动声目标定位、跟踪的实验系统 ,并进行静目标定位实验与运动目标定位与跟踪实验 .结果 实验系统对静目标测向精度较高 ,而测距精度很低 ;对恒速运动目标 ,采用测向信息和多普勒频移信息相融合的算法得到了目标运动速度、距离的精确估计 .

用双直角三角形阵对声目标定位的研究

文章对目前常采用的定位方法进行了分析,提出了用双直角三角形阵对声目标进行定位。该方法采用虚拟传声器技术,用较少的传声器能达到主 从式正四方形阵的定位效果,从而解决了单四方形阵不能远距离定位的问题。通过仿真计算给出了各种误差对测向和测距精度的影响曲线,结果表明,该方法具有较好的定位性能。

基于小波包和HMM的战场声信号识别

针对战场声信号复杂多变的特点,提出了一种基于小波包特征参数(WPFC)和隐马尔科夫模型(HMM)相结合的战场声目标识别方法。该方法利用小波包对信号高、低频段能进行精细划分,从而得到更能反映战场声信号特征的小波包特征参数;并利用HMM具有很强的表征时变信号能力的优点,将HMM作为训练识别模型。仿真结果表明了此方法的准确性和可行性。

子空间分解法在声目标特征提取中的应用

目的 研究用于识别直升机目标声信号的特征提取方法 .方法 通过对直升机声信号频域特性分析 ,采用基于子空间分解的多重信号分类法 ( MUSIC)算法提取信号谐波频率作为目标特征 ,利用子空间分解将观测数据分解为信号子空间与噪声子空间的特点 ,抑制噪声干扰 ,提高识别能力 .结果与结论 对实测的直升机声信号谐波频率提取结果表明 ,子空间分解方法提取目标频域特征是可行的 ,用

海洋环境噪声数据处理及时空特性研究

海洋环境噪声是水声信道中的一种干扰背景场,限制水声设备性能发挥。针对这一问题,文中对实测海洋环境噪声数据进行数据处理得到1/3倍频程结果,并进行适当的时空特性研究,得到该研究海区的整体环境噪声水平,可以为水声设备的设计应用提供必要的依据,也为更广泛的海洋环境噪声数据的分析和应用奠定了重要基础。

弹载声阵列原理及定位算法

为研究声阵列有关理论,解决弹载声阵列定位问题,分析了声阵列定位的本质原理,研究了声阵列定向和定距原理,推导了定距和定向之间的关系,为弹载阵列阵型选择提供了理论依据.指出了声阵列不能精确定距的根本原因,给出了弹载声阵列阵型设计理论,提出了运动声阵列三角定位法.得到了声阵列定距精度与定向精度之间的定性关系.结果表明,平面四方形阵列适合弹载,运动声阵列三角定位法是有效的.

四元平面方阵对空声时延定位误差分析

四元平面方阵是最简单的半空域无源定位传声器阵列,其定位精度受多种因素影响,其定位误差主要由时延估计误差引起,针对这种阵列的定位误差进行了分析与仿真,主要讨论了时延估计误差对定位精度的影响,最后从仿真结果看出该阵的测角精度较高,测距精度很差。

一种语音信号基音检测的功率谱二次处理方法

对基音检测的倒谱法进行了细致的分析,指出其在基音检测计算及其数字实现时存在不足。为了克服倒谱法的不足之处,提出了一种全新的功率谱二次处理基音检测方法,该方法在克服了倒谱法在基音检测中不足之处的同时还提高了计算速度,对基音轨迹曲线的估计准确性也得到了较大改善。

一种空间锥形六元麦克风阵列及其定位精度

为了满足声学预警系统全空域定位的需求,设计一种锥形六元麦克风阵列并分析其定位性能。定位算法和误差公式是由理论推导得出,并作出了误差变化关系图分析其定位精度。分析结果表明,锥形六元阵具备全空域定位能力,测角精度较高,并且消除了有效声速和阵形参数对角坐标估计精度的影响,但测距能力较差,要加大阵元间距和提高时延估计精度才能解决。

一种全空域无源定位的传声器阵列

四元平面方阵是最简单的半空域无源定位传声器阵列,但其在复杂环境中的定位精度不高。为满足全空域定位需求,提出了一种可对声源进行全空域无源定位的立体六元阵列,给出了定位算法和误差公式,并结合图象分析了时延估计误差对主要参量估计精度的影响以及估计参量误差随方位和俯仰的变化关系。该阵型减少了影响定位精度因素,并且将冗余信息进行融合提高定位精度。

一种基于时间反转镜和Wigner-Hough变换的线性调频信号检测方法

在分析时间反转自适应聚焦原理的基础上,提出一种基于时间反转镜(Timereversalmirror,TRM)和Wigner-Hough变换(WHT)的线性调频信号检测方法。在实验水槽内进行时频分析的仿真研究,将TRM被动接收的信号进行时间反转再发射到同一媒质中,在信号源处将接收到的信号进行WHT时频分析,同时比较WVD时频分布和WHT变换的LFM信号检测性能。研究结果表明,对于多分量LFM信号,WVD在每个散射信号的低频和高频段产生交叉干扰项,对LFM信号的检测产生影响;利用TRM可以对非平稳信号进行WHT时频分析,同时采用TRM和WHT进行分析能够抑制多途效应,减少交叉项,提高双分量LFM信号的检测性能。

时间反转算子特征值分解算法

由于多途散射的影响,在复杂的水声信道中对多目标进行选择性检测效果不佳.在分析时间反转聚焦理论的基础上,提出时间反转算子特征值分解算法.对于可分辨的理想散射目标,该算法将时间反转算子特征值分解,每个非零特征值对应的特征向量为换能器阵列提供相应目标的聚焦相位信息,滤掉其他目标的波形,更好的定位目标.理论分析和仿真实验证明了所提算法对水下目标具有更好的选择性聚焦和检测效果,这为时间反转镜区分多目标提供了理论依据.