Least squares approach in wavenumber domain for sound field recording and reproduction using multiple parallel linear arrays

A novel signal processing method is proposed for sound field recording and reproduction using multiple parallel linear microphone and loudspeaker arrays. In sound field recording and reproduction, the problem is how to calculate the transfer filters that transform the signals recorded by microphones into the driving signals of the loudspeakers. The proposed method is based on the spatial Fourier transform in the horizontal angle combined with the least squares (LS) approach in the elevation angle. In the proposed method, the signals recorded by each linear microphone array and those that drive each loudspeaker array are decomposed into the wavenumber domain by the spatial Fourier transform in the horizontal direction. The transfer filters are then calculated by the LS approach in the wavenumber domain. As a result, the size of the matrix of each transfer function in the wavenumber domain is much smaller than that of the conventional LS approach in the temporal frequency domain (LSTF), and well-conditioned stable transfer filters can be obtained with low computational cost without regularization. Computer simulation results show that the proposed method reconstructed a sound field around the control points as accurately as the conventional LSTF.     

流形学习在运动声源声特征提取方面的研究*

运动声源因声信号时变性、叠加性和空时耦合性强,声数据呈现高维、非线性等特点,使得关键声特征提取困难,声特征提取方法复杂度高、数值计算量大、有效性差。因此,如何有效提取声特征并降低提取方法复杂度成为目前多源声场声源精准识别需迫切解决的关键科学问题。由此,该文提出短时傅里叶变换(STFT)和局部线性嵌入算法(LLE)联合的STFT-LLE流形学习声特征提取方法,并将此方法应用于运动声特征提取,且通过仿真实验测试对其进行了验证。该方法为运动声目标的分类识别提供了技术支撑。     

ICF靶腔曲面光场计算

传统的衍射计算方法都是针对衍射场为平面的计算,对于ICF靶腔衍射场为曲面时,计算困难。通过比较常用衍射计算方法的优缺点,基于层析成像的思想,提出采用快速傅里叶变换分层计算,并根据最相邻原则拟合曲面衍射场光场分布的快速计算方法。该方法可以计算出任意给定空间曲面上的光场分布,且具有计算快速、结果精确的优点。模拟分析表明,当分层数足够大时,采用该方法可有效解决ICF靶腔内壁曲面光场的计算问题。     

基于希尔伯特-黄变换的近红外脑功能成像信号分析

近红外光谱技术(Near-infrared spectroscopy,NIRS)已被广泛应用于无损大脑功能检测,然而传统时频分析方法并不适用于非稳态、非线性的血氧信号。在视觉刺激实验中,采集被试前额叶的血氧信号,分别比较了傅里叶谱分析法、小波谱分析法和希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法在近红外脑功能成像信号分析中应用的结果。实验表明基于希尔伯特黄变换的谱分析方法优于其它两种方法,并且使近红外光谱研究可以采用事件相关设计的实验,为形成近红外光谱信号分析的标准方法开辟了新的途径。     

利用冲击声辨识声源材料的特征提取

声源辨识属于环境声识别的范畴,是模式识别的一个重要研究方向。冲击声携带了大量的声源物理信息,因此利用冲击声提取特征进行声源材料辨识是提高声目标识别分类性能的重要途径。对球-板撞击物理模型合成的冲击声连续统,提出使用基函数学习法提取目标特征,同时利用短时傅里叶变换和小波包变换进行特征提取,以此为基础完成被击平板的材料识别。研究结果表明,利用基函数学习法获得的特征,对于冲击声分类的效果明显优于短时傅里叶变换和小波包变换方法,说明利用该方法进行冲击声声源材料辨识的可行性和优势。      

子波变换在光信息处理方面的应用

子波变换是光信息处理中的一个重要工具，与常用的傅里叶交换和Ｇａｂｏｒ变换相比，在分析瞬态信号方面有很多优点。此文详细介绍子波变换的基本原理以及如何用光学方法实现子波变换，揭示其在光信息处理方面的应用前景。     

Laser-ultrasonic generation of Lamb waves in the reaction force range

The Laser-ultrasonic generation of Lamb waves in an elastic plate is investigated theoretically and experimentally for a laser source whose intensity is high enough to create reaction forces (normal tractions) on the illuminated surface of the specimen. The analytical solutions for transient waves are derived using the integral transform method first by considering an arbitrary source shape and time excitation function, and then specifically for circular and line source shapes. The simulation study allows us not only to predict the behavior of individual wave modes but also to construct the overall responses; thus it helps us better understand the wave excitation mechanisms. The dispersive and multi-modal nature of laser-generated Lamb waves is presented by showing the spatiotemporal Fourier transform of displacements obtained by the simulation study. The transform, displayed in the frequency-wave number domain, enunciates the characteristics of the propagating individual Lamb wave modes. The simulation results are then compared with the 2-D Fourier transform of a set of experimental data obtained by scanning an aluminum plate specimen.     

基于霍夫变换与线性啁啾变换的粒子全息图分析方法研究

基于霍夫变换及线性啁啾变换,提出在空域及频域中分析数字全息图中颗粒粒径大小的方法.在对粒子全息图进行降噪滤波、边缘提取等预处理后,利用弦中点霍夫变换检测粒子的圆心位置,然后以圆心为起点径向扫描出归一化光强分布曲线,求出空域第一个极小值位置.对光强信号做傅里叶变换,结合线性啁啾变换做局部频谱细化,求出频域第一个极小值位置.利用所得极小值位置,代入公式,即可求解颗粒粒径大小.数值计算结果表明,对于粒子间距较大的粒子全息图,该方法误差在2.5%以内.     

基于声压-振速测量的单面声场分离技术

在近场声全息技术的基础上,研究了基于声压-质点振速测量的单面声场分离技术.分析了现有基于Fourier变换的单面声场分离技术中的奇异性问题,并应用波数域谱平均法提出了去除奇异性的修正声场分离公式.为改善分离效果,减小由于Fourier变换引起的卷绕误差等因素的影响,基于统计最优近场声全息提出了一种新的单面声场分离方法.通过仿真分析对各种单面声场分离方法做了比较,并用Microflown公司的声强探头做了基于声压-振速测量的单面声场分离实验研究,验证了提出的修正公式和基于统计最优单面声场分离方法的正确性和有效性. 关键词： 声场分离 近场声全息 统计最优 Fourier变换