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麦克风阵列声音定位解决方案-其高科技

  噪声源选址介绍。

  噪声源定位的重要意义。

  噪声源识别是指对每个声源或振动部件的声辐射性能进行测量和分析,以便在同时存在多个(噪声源个)或复杂的声源包含多个产生振动的部件时,确定每个声源或振动部件的声辐射性能,区分噪声源,并根据它们在生产中的作用进行分类。人的听觉器官是很好的辨别分析器噪声源。它具有头部扭转运动,相当于带运动机构的双麦克风阵列,并具有方向辨别和频率分析能力。

  定位原则的分类。

  根据主要原理,噪声源定位系统可分为基于声强的定位系统和基于麦克风阵列的声功率测试系统。这两个原则是可以支持的SignalPad,后者在本文档中进行了解释。

  定位系统的组成。

  噪声源定位系统标准组成如下,由三部分组成:

  本文简要介绍了基于噪声源定位的原理。

  一般来说,基于波束形成的声源定位算法分为三类:一类是基于波束形成的声源定位算法,第二类是基于高分辨率谱估计的声源定位算法,第三类是基于声达时延差TDOA的声源定位算法。

  波束形成。

  基于最大输出功率可控波束形成技术,其基本思想是将每个阵元采集的信号加权求和,形成波束,通过搜索声源的可能位置来引导波束,并修改权重。最大化麦克风阵列的输出信号功率。该方法既可用于时域,也可用于频域。时域的时间平移相当于频域的相位延迟。在频域处理中,我们首先使用包括自谱和互谱的矩阵,称为互谱矩阵(Cross-Spectral Matrix,CSM)。在每个感兴趣的频率,阵列信号的处理扫描每个给定空间中的网格点或每个信号的到达方向(AR对手的方向,DOA)给出能级。因此,该数组表示与声源分布相关联的响应的总和。该方法适用于大规模麦克风阵列测试,对测试环境具有很强的适应性。

  Beamforming基本工作原理图:

  如上图所示,使用TDOA时,前提条件是远场声源(近场声源波束形成算法),因此可以假设入射声波是平行的。如果平行声场的入射角垂直于传声器平面,则可以同时到达每个传声器。如果它不是垂直的,则会出现图1所示的现象。当声场到达每个麦克风时会有延迟。延迟的大小。

  从图中可以看出,对于不同的入射角度,叠加的最终波形的强度是不同的。例如,θ=-45度,几乎没有信号,θ=0度,轻微信号,θ=45度,信号最强。这表明,当单个非极性麦克风组装到阵列中时,整个阵列都是极性的,这可能会得出下一个极性图。

  如上图所示,每个麦克风阵列都是方向矩阵,该方向矩阵的方向性可以简单地通过时域算法DelaySum实现,控制不同Delay以实现不同的方向。此定向数组相当于给出空间滤波器。首先对定位区域进行网格划分,然后通过每个网格点Delay时间计算出每个小麦的时域Delay,最后将其放在Sum上。最后,得到了各网格的相对声压,得到了噪声源位置的全息图。

  基于高分辨率谱估计。

  基于高分辨率谱估计的方法包括自回归AR模型最小值MV和特征值分解(如Music算法)。这些方法都是通过获取麦克风阵列信号来计算空间频谱的相关矩阵。理论上,声源的方向可以有效估计,但在实际应用中,为了获得理想的精度,需要付出大量的计算成本和更多的假设。当阵列较大时,这种谱估计方法计算量大,对环境噪声敏感,容易导致定位不准确,因此在现代大型声源定位系统中很少使用。

  声到达时差TDOA)。

  声源定位方法一般分为两个步骤:第一步是估计声到达的时差,得到麦克风阵列TDOA中各单元间的声延迟。结合已知的空间位置麦克风阵列,进一步确定声源的位置。

  下图显示了TDOA的基本操作。

  红点为噪声源,黑点为麦克风,从噪声源到两个小麦(如MC1和MC3的延迟是恒定的。用这个常数,我们可以画一个绿色双曲线,从噪声源到m3的延迟,M2是另一个常数。同样,我们可以绘制一条黑色曲线,其中两条曲线相交,即噪声源的位置。

  该方法计算量一般小于前两种方法,实时处理更方便,但定位精度和抗干扰能力较弱,适合近场单声源且不重复信号。例如,微软XBOX360kinect小麦阵列(四一维数组具有不同间距)是典型的TDOA算法应用。

  定位系统简介。

  根据麦克风阵列声源定位原理,必须同步采集多通道噪声信号进行数据处理,以保证动态信号的采集精度。其高科技麦克风阵列声源定位系统主要采用NIPXI平台和cDAQ平台,采用高性能动态数据采集卡,可完成多通道、大量数据的精确采集。

  软件计划使用SignalPad麦克风阵列模块,具体算法无法完全确定。需要现场采集声场特征,综合考虑阵列的几何尺寸、安装位置和定位环境。经过多种算法的现场综合比较,选择了最佳算法。

  麦克风阵列支持设计技术。

  由于它还不够有优秀的算法和采集硬件支持,还需要优秀的麦克风支持设计技术。

  麦克风阵列由根据一定的空间几何位置由一定数量的麦克风排列。阵列参数包括几何参数,阵列孔径,麦克风单元间隔,麦克风空间分布等;此外,它包括方向性,光束宽度,最大侧向等效参数,以测量阵列的性能。设计一个良好的阵列,必须考虑实际需求并考虑设备的局限性。理论上,最少的麦克风应用于实现最佳识别效果。

  麦克风和阵列孔径的数量决定了阵列的复杂性。阵列中的麦克风越多,接线越复杂。阵列孔径表示空间中数组的卷。阵列孔径越大,结构成果的难度越大。麦克风的数量也会影响阵列增益。由于在噪声背景中检测到阵列,因此阵列增益用于描述作为空间处理器的信噪比的提高。通常,麦克风的数量与阵列的增益成比例。

  阵列应具有更高的分辨率和大孔径;阵列应具有更高的截止频率和更小的阵列间距。为了解决大小的矛盾,小间距之间的矛盾,只能增加麦克风的数量。在实践中,设计通常具有正在测试的特定对象的权衡。

  常见阵列如下所示:基本上,它可以分为规则几何阵列和非传统阵列。常规几何阵列,包括线阵列,拓官,圆形阵列,螺钉等,都是规则数组,并且有更复杂的不规则数组类型。两个麦克风在不规则阵列的方向上不同,并且位置向量线性地独立,避免了重复的空间采样,抑制混合效果,有效地减少了鬼的外观。但在制造,安装,运输等方面,不规则阵列昂贵。

  基于噪声源定位应用示例