基于神经网络的近场声全息方法研究

研究了用于声源识别的近场声全息方法中的声场重建算法,针对一般声场重建算法速度慢、误差大的缺点,提出了基于RBF神经网络的声场重建算法。通过仿真证明:相比较于常用的利用菲涅尔变换推导的声全息重建算法,该重建算法具有重建误差小、速度快的优点,具有较好的可行性。     

基于声压-振速测量的平面近场声全息实验研究

常规的近场声全息均是采用全息面声压或质点振速作为输入量求解,由于采用单一输入量无法分离来自全息面背向声波的干扰,因此要求所有声源均位于全息面的同一侧,即测量声场为自由声场,这种要求大大限制了近场声全息的实际应用.基于声压-速度测量的近场声全息以全息面上声压和质点振速同时作为输入量,通过建立和求解两侧声源在全息面上的声压和质点振速耦合关系,可以实现全息面两侧声波的分离,从而解决上述问题.文中在前期对声场分离技术研究的基础上,基于欧拉公式和有限差分近似,推导了新的基于声压-速度测量的平面近场声全息理论公式.随后通过实验检验了该方法在有背景源干扰情况下实现声场分离和重建的有效性.     

运动声源多普勒畸变信号的一种时域校正方法

运动声源信号中广泛存在多普勒效应的影响,为了解决其引起的频移、频带扩展问题,提出了一种时域信号校正方法。该方法首先从运动关系和莫尔斯声学理论出发推导得出离散插值时间序列和幅值还原公式,然后对畸变信号进行幅值还原和插值拟合。仿真信号和实验信号处理结果表明多普勒效应带来的频移和频带扩展问题得到了较好的解决,畸变信号得到了有效校正。该方法在时域内对离散信号进行单点操作,与以往的频域处理方法相比具有无需已知声源特征频率、不受频带混叠因素影响的优点,该方法能够处理多频信号,是一种简单有效的多普勒效应消除方法。     

基于声全息方法和双目视觉实现运动声源声场可视化

运动声源声场的可视化是一种重要的运动声源定位的技术手段,利用双目视觉测量技术实现运动声源声场空间的自动测量,自动确定运动声源表面的空间位置,针对声源表面,利用传声器阵列,基于声全息方法实现运动声源声场的重建,建立视频图像与声场的空间映射,并建立视频与声场之间的时序,实现实景视频图像与声场重建结果的融合,可以自动生成声源运动过程的视频。基于该方法所开发了一套试验测量系统,对运动声源的测量试验结果表明,该方法可以有效实现运动声源的视频可视化,使人可以直接从视频中看到声源及其变化过程,使声源的定位和识别变得更加简单。     

多普勒效应的演示装置

利用简易材料自制了发声球,将发声球用弹弓在光滑的钢丝上发射出去,随发声球的移动可展现多普勒效应.     

一种二维多普勒效应表达式的推导

本文通过简单的数学推导，讨论了声源在煤质中沿任意谢地的多普勒效应的规律，给出了它的表达式。     

运动物体反射电磁波多普勒效应的一般情况

讨论了电磁波在任意角入射于运动物体反射信号多普勒效应的一般情况,给出了以可测量表达的多普勒效应基本相关的直接推导。     

运动声源的声全息识别方法

利用声全息方法分析运动声源的噪声辐射。从声音的多普勒效应出发,利用接收到的含有多普勒效应的声音信号构造出全息数据来完成全息重建。并根据该原理设计一套测量装置,实验表明利用该装置能够快速、准确地识别运动车辆表面的噪声。     

用时空线分析多普勒效应

采用描述波源运动，观察者运动及声波在静止空气中以声速传播的三组时空线，用几何方法导出多普勒公式，并通过时空线相交分析多普勒效应中观察者接收声波信号的时序及周期，着重讨论了一般文献中未曾涉及的不同条件下多普勒效应的结果及其物理意义。     

近场声全息技术方法简介

随着科学技术的不断进步和人民生活水平的不断提高,噪声已成为环境和产品评价的一项重要指标,军事、交通运输、航空航天、工程机械等领域如何降低噪声水平也成为一个倍受关注的课题。噪声控制需要从声源控制、传播途径控制和受者保护三方面进行,一般来讲,声源控制是噪声控制中最根本、最有效的手段,而主要声源的定位与识别也是噪声控制工程的关键问题。从声源方面入手控制噪声就是要正确识别和定位声源,获得声源的声辐射特性。近场声全息技术突破了传统上通过测量声源表面振速信息计算声场辐射特性方法的瓶颈,而将声辐射问题转化为逆问题来…     

识别运动声源随机阵列生成法研究

针对随机阵列结构设计方面欠缺高效的生成方法这一问题,在保证阵列对声源识别精度的前提下,提出一种在极坐标下用于识别运动声源的随机阵列生成方法。根据声阵列识别运动声源的原理,推导了非等间距基本同轴圆环的半径,再通过降列分区、极坐标下条件筛选和模拟评价三个步骤,生成适用于识别运动声源的目标随机阵列,最后进行数值模拟和运动汽车噪声源识别实验进行验证。研究结果表明,用该方法能够高效地生成目标随机阵列,与常用规则阵列相比具有更良好的声源识别特性,并且具有准确的运动声源识别性能。     

运动声源识别的动态波叠加方法研究

为更好地识别运动声源并解决声源识别中的虚假声源问题,基于运动声源短时信号的Doppler频移特性, 建立运动声场的短时波叠加关系, 利用波束形成方法对声源点进行预估, 基于预估建立起多运动声源的动态叠加方程, 进一步通过波叠加方程的求解进行声源的计算, 从而创建一种可以用于运动声源识别的动态波叠加方法. 该方法可以有效识别运动声源, 将波叠加方法扩展到了运动声源测量领域, 并在不增加传声器数量以及改变阵列形式的条件下有效抑制运动声源重建中的旁瓣效应, 解决运动声源识别中的虚假声源问题. 仿真及实际运动声源的测量试验结果证明了该方法的有效性.     

浅海声速剖面与移动声源的跟踪定位

在水平非均匀分布的浅海环境中,针对移动声源跟踪时,声速剖面的变化会对声场产生影响,提出了一种利用集合卡尔曼滤波算法的声速剖面跟踪反演和移动声源跟踪定位的方法。首先,将声速剖面进行距离和深度的参数化表示,从而将对声速剖面的跟踪转化为对声速剖面前3阶经验正交函数系数的跟踪;其次,通过将声源状态信息和声速剖面信息表示为状态变量,而将垂直线列阵接收到的声场信息作为测量值建立状态-测量模型,然后利用集合卡尔曼滤波方法对模型状态变量进行跟踪。仿真结果得出:声速剖面跟踪反演的均方根误差和移动声源跟踪定位的绝对误差都非常小,对声源的跟踪定位精度很高。并且通过增加集合样本数、增加接收信号信噪比以及增加接收阵元数目都可以提高跟踪定位结果精度。最后,利用东海实验数据对本方法进行了验证。     

Acoustic source identification using a scanning laser Doppler vibrometer

This paper shows how a scanning laser Doppler vibrometer (LDV), an instrument designed to measure vibrations of structures or objects, can be used in a non-traditional fashion to identify acoustical sources. This is achieved by measuring the changes in the optical path induced by local fluctuation of the air refraction index to which the LDV is sensitive. The acoustical signal used is sinusoidal and may be recovered by scanning at a uniform rate over a subject area (continuous scan) parallel to the source axis and demodulating this signal. Due to the fact that the measured scan area is in fact a line integral over a measurement volume between the laser head and a rigid object needed to reflect the laser beam, multiple view planes around the axis of the acoustic source are usually measured. These are then passed through a tomographic algorithm, thereby reconstructing the full sound field. In this article however, only one view plane is measured, but the acoustic source is placed on a rotating surface with fixed rotational frequency, thereby imposing a modulation on the measured spectrum. Demodulation will allow reconstruction of the three-dimensional sound field.     

Underwater moving noise source identification based on hybrid near-field acoustical holography

Near-field acoustical holography (NAH) is a powerful tool for identifying noise sources and visualizing acoustic field. By recording the acoustic pressures in the near-field, the acoustic quantities in the whole 3-D field can be reconstructed and predicted. However, the current theory of NAH is not applicable to tracking large scale moving noise sources. Therefore, the hybrid near-field acoustical holography is developed for reconstructing acoustic radiation, which is derived from statistically optimized ne...     

单全息面的直接声场分离方法

为了简化分离全息面两侧相干声源的过程,提出仅依据单全息面上的数据直接进行声场分离的方法。该方法通过将等效源配置在球面上,并根据等效源法近场声全息的重构原理,建立全息面上有误差的测量值和计算值之间的数据关系,理论推导出单面声场分离方法。仿真分析干扰声源为脉动球源和受迫振动的简支薄钢板的分离结果,并对双扬声器的声场分离进行了实验验证。结果表明:该方法对两种干扰源都具有较好的分离精度,且有较高的可容忍误差。     

循环平稳声场的声源定位研究

旋转机械产生的辐射声场具有循环平稳特性,传统的平面近场声全息技术无法准确反映其调制特性,往往在边频带上出现虚假的能量的分布.采用循环谱密度取代功率谱密度作为重建物理量,则可准确提取循环平稳声场的调制和载波信息.考虑到循环谱密度的计算量以及特征提取的准确性,提出了循环谱密度组合切片分析法,并分析了加性白噪声对重建的影响.仿真分析及实验结果表明,此方法有较强的噪声抑制能力,全息重建的结果可准确反映声源的位置.     

空气中快速运动声源水下声场的波数积分模型

本文采用二维波数积分，对空气中高速运动声源激发的水下声场进行建模。针对二维波数积分计算声场时域解计算量大的问题，提出一种快速计算方法。用本文提出的方法，对深海和浅海情况下，空气中高速运动单频点声源激发的水下声场进行了计算和仿真。计算结果表明：在深海，水下接收信号的幅度和瞬时频率随时间发生变化；接收器深度、接收器与声源运动轨迹的最小距离对接收信号的变化快慢有较大影响，而声源高度的影响较小；在浅海中，接收信号呈现快速的幅度起伏，明显的多普勒频移和大的频率展宽效应。与简正波方法相比，本文方法主要适用于近场计算，而简正波方法适用于远场。另外，当声源频率较高时，二维波数积分方法的计算量将迅速增大。     

多普勒效应测量声速实验的设计

介绍了设计性实验"多普勒效应测量声速."该实验要求学生理解多普勒效应测量声速的原理,利用气垫导轨实验和声速的测定实验仪器,设计出一套多普勒效应测量声速的实验装置,并利用该实验装置测量声速.