| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 近场声全息技术国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国内近场声全息研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国外近场声全息研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 声场信息测量方法及NAH技术最新进展 | 第14-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-18页 |
| 2 传统平面近场声全息算法分析研究 | 第18-39页 |
| 2.1 平面声辐射理论模型 | 第18-21页 |
| 2.1.1 三维波动方程 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Helmholtz方程及其平面波解 | 第19-21页 |
| 2.2 平面近场声全息算法原理 | 第21-23页 |
| 2.3 平面近场声全息算法实现 | 第23-25页 |
| 2.4 数值仿真及结果分析 | 第25-38页 |
| 2.4.1 基于不同全息面与声源面距离的仿真实验 | 第25-34页 |
| 2.4.2 基于全息面上分布测量点数的仿真实验 | 第34-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 压缩感知理论及其对信号重构质量的影响分析 | 第39-56页 |
| 3.1 信号的稀疏表示 | 第39-43页 |
| 3.1.1 傅里叶变换稀疏表示法 | 第39-40页 |
| 3.1.2 小波变换稀疏表示法 | 第40-42页 |
| 3.1.3 冗余字典的稀疏分解表示法 | 第42-43页 |
| 3.2 测量矩阵比较分析 | 第43-46页 |
| 3.3 信号重建算法比较分析 | 第46-49页 |
| 3.4 影响信号重构质量的仿真实验及结果分析 | 第49-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于平滑l_0范数的压缩感知平面近场声全息理论研究 | 第56-69页 |
| 4.1 重建信号稀疏表示 | 第57页 |
| 4.2 测量矩阵与信号重构 | 第57-59页 |
| 4.3 重建算法原理 | 第59-63页 |
| 4.3.1 正交匹配追踪算法 | 第59-60页 |
| 4.3.2 子空间追踪算法 | 第60-61页 |
| 4.3.3 平滑l_0范数重建算法 | 第61-63页 |
| 4.4 基于平滑l_0范数的压缩感知平面近场声全息仿真实验 | 第63-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 5 全息数据采集处理系统设计与实验验证 | 第69-87页 |
| 5.1 系统的总体结构 | 第69-72页 |
| 5.1.1 全息数据采集处理系统运行机制 | 第69-70页 |
| 5.1.2 MEMS麦克风标定及系统的总体硬件设计 | 第70-72页 |
| 5.2 数据测量方法与采集电路设计 | 第72-79页 |
| 5.2.1 单参考传递函数法 | 第72-74页 |
| 5.2.2 MEMS麦克风型号选择 | 第74-75页 |
| 5.2.3 MEMS麦克风接收电路设计 | 第75-77页 |
| 5.2.4 模数转换电路设计 | 第77-79页 |
| 5.3 数字信号处理器中的算法实现 | 第79-86页 |
| 5.3.1 数字信号处理器简介 | 第79-80页 |
| 5.3.2 信号处理算法跨平台实现 | 第80-83页 |
| 5.3.3 全息数据采集处理系统的实物设计与结果分析 | 第83-86页 |
| 5.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 攻读学位期间发表的论文及研究成果 | 第96页 |
