球形麦克风阵列时频故障信号定位算法研究

发布时间：2018-04-21 15:14

  本文选题：麦克风阵列 + 短时傅里叶变换域　； 参考：《电子测量与仪器学报》2017年02期

【摘要】：针对广义互相关算法在强噪声环境下,设备故障时频声音信号定位困难的问题,提出一种结合图像分析与短时傅里叶变换(STFT)的时频信号子空间延时(TFSD)估计算法。利用STFT域中的噪声与信号特征,结合STFT域中不同麦克风测量数据的相关信息,使用滤波、谱减等方法进行信号、噪声区域分离,构建信号主成分区域,通过反演构造信号子空间,从而进行端点识别,延时值估计,实现声源定位。仿真结果表明,即使在加性噪声幅度远大于故障信号的2倍,也能实现准确的延时估计,延时估计误差和5 m×5 m范围的定位误差小于10%,实测也证实了该结果的正确性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the generalized cross-correlation algorithm is difficult to locate the time-frequency sound signal of equipment fault in the environment of strong noise, a time-frequency signal subspace delay time delay (TFSD) estimation algorithm combining image analysis with STFT is proposed. Using the noise and signal characteristics in STFT domain, combining the relevant information of different microphone measurement data in STFT domain, using the methods of filtering and spectrum subtraction, the noise region is separated, and the principal component region of the signal is constructed. The signal subspace is constructed by inversion to identify the endpoints and estimate the delay value to realize the sound source location. The simulation results show that even if the amplitude of additive noise is much larger than that of the fault signal, an accurate delay estimation can be achieved. The error of delay estimation and the positioning error in the range of 5 m 脳 5 m are less than 10%.
【作者单位】： 成都信息工程大学控制工程学院;
【基金】：四川省教育厅自然科学基金重点项目(14ZA0172)资助
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1782968