| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 基于峰值功率响应的DOA估计方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于高分辨率谱估计的DOA估计方法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于到达时间差的DOA估计方法 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容与结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于TDOA的声源DOA估计方法概述 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 阵列信号模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 房间混响 | 第20-22页 |
| 2.2.2 阵列信号模型 | 第22-23页 |
| 2.3 基于TDOA的声源DOA估计方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 TDOA估计方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 最小二乘映射方法 | 第25-26页 |
| 2.4 仿真实验与分析 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于LS-SVR的TDOA-DOA映射：单核函数方法 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于LS-SVR的声源DOA估计算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 LS-SVR | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于LS-SVR的声源DOA估计算法 | 第33-34页 |
| 3.3 核函数选取对TDOA-DOA映射性能的影响 | 第34-38页 |
| 3.3.1 核函数理论 | 第34-35页 |
| 3.3.2 核函数选取对LS-SVR性能的影响 | 第35-38页 |
| 3.4 基于中值滤波的TDOA处理方法 | 第38-40页 |
| 3.4.1 基于中值滤波的TDOA处理方法 | 第38-39页 |
| 3.4.2 仿真实验与分析 | 第39-40页 |
| 3.5 基于LS-SVR的TDOA-DOA映射方法的稀疏化分析 | 第40-44页 |
| 3.5.1 基于稀疏LS-SVR的声源DOA估计方法 | 第41页 |
| 3.5.2 仿真实验与分析 | 第41-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于LS-SVR的TDOA-DOA映射：多核函数方法 | 第46-57页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 聚类多核LS-SVR的映射方法 | 第46-52页 |
| 4.2.1 多核学习 | 第46-47页 |
| 4.2.2 K-means聚类算法 | 第47-48页 |
| 4.2.3 聚类多核LS-SVR映射方法 | 第48页 |
| 4.2.4 仿真实验与分析 | 第48-52页 |
| 4.3 基于多核LS-SVR映射方法的稀疏化分析 | 第52-56页 |
| 4.3.1 基于稀疏多核LS-SVR的声源DOA估计方法 | 第52-53页 |
| 4.3.2 仿真实验与分析 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于稀疏表示理论的TDOA-DOA映射方法 | 第57-65页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 信号的稀疏表示理论 | 第57-59页 |
| 5.2.1 信号稀疏表示的模型 | 第58-59页 |
| 5.2.2 稀疏表示的分解算法 | 第59页 |
| 5.3 基于稀疏表示理论的TDOA-DOA映射方法 | 第59-64页 |
| 5.3.1 基于稀疏表示理论的TDOA-DOA映射方法 | 第60-61页 |
| 5.3.2 双步网格搜索方法 | 第61页 |
| 5.3.3 仿真结果与分析 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第72页 |
