基于麦克风阵列的仿人智能机器人声源定位技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外文献综述的简析 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的结构 | 第15-17页 |
| 第2章 声音信号分析及声源模型 | 第17-24页 |
| 2.1 声音信号分析 | 第17-18页 |
| 2.1.1 声音的特性 | 第17页 |
| 2.1.2 声音的采样频率 | 第17页 |
| 2.1.3 声音的位分辨率 | 第17-18页 |
| 2.2 声波的传播规律 | 第18-20页 |
| 2.2.1 声波的产生及基本类型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 声波的基本属性 | 第19页 |
| 2.2.3 声波在传播过程中的衰减 | 第19-20页 |
| 2.3 麦克风阵列的信号模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 声源模型 | 第20页 |
| 2.3.2 麦克风阵列时延估计模型 | 第20-21页 |
| 2.3.3 麦克风阵列近场声源模型 | 第21-23页 |
| 2.3.4 麦克风阵列远场声源模型 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于时延估计的声源定位方法 | 第24-40页 |
| 3.1 基于麦克风阵列的声源定位技术概述 | 第24-28页 |
| 3.1.1 基于高分辨率谱估计的定向技术 | 第24页 |
| 3.1.2 基于最大输出功率的可控波束形成技术 | 第24-25页 |
| 3.1.3 基于声压幅度比的定位技术 | 第25-27页 |
| 3.1.4 基于到达时延差的时延估计技术 | 第27-28页 |
| 3.2 广义互相关时延估计法 | 第28-30页 |
| 3.3 基于 GCC 方法的改进 | 第30-34页 |
| 3.3.1 缩小互相关函数峰值的搜索范围 | 第30-31页 |
| 3.3.2 剔除零点峰值 | 第31-32页 |
| 3.3.3 插值法提高时延估计精度 | 第32-34页 |
| 3.3.4 PHAT 加权函数的改进 | 第34页 |
| 3.4 基于麦克风阵列的空间定位方法 | 第34-39页 |
| 3.4.1 T 型麦克风阵列的空间定位方法 | 第34-36页 |
| 3.4.2 四元麦克风阵列的空间定位方法 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 声源定位系统设计与实现及实验分析 | 第40-57页 |
| 4.1 系统硬件实验平台构建 | 第40-42页 |
| 4.1.1 麦克风阵列的设计 | 第40-41页 |
| 4.1.2 数据采集卡 | 第41-42页 |
| 4.2 声源定位系统流程 | 第42-43页 |
| 4.2.1 系统结构 | 第42-43页 |
| 4.2.2 系统实现流程 | 第43页 |
| 4.3 系统程序设计 | 第43-48页 |
| 4.3.1 声音信号的 AD 采样 | 第43-44页 |
| 4.3.2 声音信号的预处理 | 第44-46页 |
| 4.3.3 时延估计 | 第46-47页 |
| 4.3.4 空间定位 | 第47-48页 |
| 4.3.5 结果显示 | 第48页 |
| 4.4 实验结果及数据分析 | 第48-56页 |
| 4.4.1 系统实验环境 | 第48-49页 |
| 4.4.2 采样频率的影响分析 | 第49-50页 |
| 4.4.3 阵元间距的影响分析 | 第50-51页 |
| 4.4.4 声源距离的影响分析 | 第51-52页 |
| 4.4.5 系统定位效果分析 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
