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《海军工程大学学报》2015,(4)
针对在线阵步进扫描定位中存在的准确度以及测试效率不高的问题,提出了采用线阵进行连续扫描的方法,并根据声源和线阵的运动关系和莫尔斯声学理论,分析了多普勒效应对全息重构结果的影响,同时采用幅值校正和三次样条插值拟合抽样的方法实现了时域信号校正,从而通过自谱和互谱计算构成了全息复声压面。最后,通过仿真和试验验证了线阵连续扫描的水下航行器辐射声场全息重构的可行性和准确性。 相似文献
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近场声全息对测量环境的严格要求限制了它在工程实际中的应用,特别是利用互谱法求解全惠面声压时,参考信号的获取极为关键.针对有多个噪声源同时存在的复杂声场环境,提出一种工程解决方法,利用振动信号和声源出口处的信号作为近场声全息的参考信号,在传递函数法的基础上推导出全息面上分离的复声压,由此达到复杂声场环境下的近场声全息重建... 相似文献
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《海军工程大学学报》2017,(3)
声场逆向全息重构过程中,必须要对波数域噪声信号进行滤波处理,但常规滤波窗的效果不佳。为此,提出了空间域-波数域联合迭代滤波窗,并以一个简谐激励作用下四周为无限大障板的简支钢板为对象,通过仿真分析与对比验证所设计滤波窗的效果。结果表明:采用空间域-波数域联合迭代滤波,不仅能够有效消除重建面边缘的误差,抑制声场逆向重构误差,同时经过多次迭代,可以有效提高全息声场重构的精度,其效果优于常规滤波窗。 相似文献
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本文以特征参数γ、θ表达了反向内可逆卡诺循环的全息谱,统一热源间内可逆正、反循环的特征参数与全息谱函数,并说明了以特征参数及全息谱为工具,从有限时间热力学观点确定制冷或热泵循环最佳方案的方法。 相似文献
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从齿轮箱内部动态激励、箱体动态响应及辐射声场预测等方面,研究了试验齿轮箱的辐射声场;分析了声场预测过程中产生的各种误差影响因素;通过扫描法声强试验对辐射声场全息面进行了测量,结果表明:在齿轮副理论啮合频率处,箱体辐射声场的预测值与测量值表现出更好的符合特性,验证了该齿轮试验机辐射声场预测方法的准确性。 相似文献
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在对窄带干扰的频谱特性分析的基础上,采用一种新的利用信号循环平稳特性的方法进行干扰抑制。利用LCL-FRESH滤波器对信号进行更精确的估计,从而有效地抑制了窄带干扰。仿真结果表明,同传统时域预测滤波器相比,这种干扰抑制方法,能够更好地估计和消除窄带干扰,具有更加优越的干扰抑制性能。 相似文献
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《海军工程大学学报》2015,(5)
针对近场声全息技术在应用过程中遇到的外界干扰和测量孔径效应的双重问题,提出了基于源强密度声辐射模态理论的双面Patch近场声全息技术。经过理论分析和公式推导,建立了由声辐射模态叠加表达的声场声压数学模型。首先,采用双面声场分离技术清除测量面背向干扰源的影响;然后,对分离数据进行内插与外推,等效增加声源在全息面处的声压数据,减小了测量间隔;最后,获得了声源在非自由声场环境下具有高空间分辨率的全息图像。与传统的分离方法和Patch技术相比,所提方法综合考虑了相关参数的优化选择与控制,便于应用与推广。为了验证该方法,在理论工作的基础上,以刚性脉动球为对象进行了仿真研究,以音箱为对象进行了试验测试,相关结果证明了该方法的有效性与正确性。 相似文献
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利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内提出了一种基于高阶循环累积量的载波相位估计算法,该算法通过提取观测样本的循环累积量特征并对其进行归一化,有效消除了信号能量、时延和成形脉冲参数对算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。 相似文献
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亚音速飞行弹道气动声源是宽带非平稳噪声。提出基于小波函数的波达方向估计算法,并采用时频分析方法进行特征分析,获取气动噪声显著目标特性。通过优化时间-空间谱特征,对在时频域空间谱的目标信号进行优化,从而增强目标信号在空间谱上的显著性,最终有效实现亚音速飞行弹道气动声源的角度估计。实验数据验证表明,基于时频分析阵列信号处理模型,可以更好地实现亚音速飞行目标气动噪声方位角估计。 相似文献
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给出了一些噪声、干扰及低截获概率雷达信号的循环谱相关函数 ,分析了其在噪声与干扰中检测的优越性 ;对循环谱相关函数与Wigner Ville分布、解线调、模糊函数进行了比较 ,分析了它们的一致性 ,并比较了循环谱相关函数的几种主要估计算法。从这些分析中可知 ,循环谱相关函数是检测低截获概率雷达信号的有效方法 ,抗干扰能力强 ,并具有实时处理的潜力和可能性 相似文献
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研究了一种利用信号谱相关特性对周期平稳通信信号进行时差估计的方法。研究表明,谱相关时差估计方法较之经典的广义互相关(GCC)法具有更强的抗干扰能力,在多辐射源环境下,该方法可以无模糊地估计各个辐射源的时差。 相似文献
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机械设备非平稳噪声成像研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对实际机械设备噪声的非平稳特征带来的成像问题,采用总体经验模态分解(EEMD)方法对噪声信号进行分离,从而获取噪声的非平稳特点;利用高密度传感器阵列,采用近场声全息(NAH)与波束形成(Beamforming)相结合的方法实现瞬态成像。结果表明:使用该方法能够获得非平稳声场空间分布的动态特征,实现对实际机械设备噪声的有效监测。 相似文献
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为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。 相似文献