| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 阵列信号处理研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 汽车噪声源及产生机理分析 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 声学基础理论及几种声源定位方法 | 第13-21页 |
| 2.1 噪声的产生 | 第13页 |
| 2.2 噪声度量 | 第13-16页 |
| 2.2.1 声压、声强 | 第13-14页 |
| 2.2.2 声级 | 第14-16页 |
| 2.3 声强流密度和声波强度 | 第16-18页 |
| 2.4 几种噪声源定位方法介绍 | 第18-20页 |
| 2.4.1 传统识别方法 | 第18-19页 |
| 2.4.2 时-频分析与小波分析 | 第19页 |
| 2.4.3 声强测量法 | 第19-20页 |
| 2.4.4 声全息技术 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 传声器阵列特性研究 | 第21-32页 |
| 3.1 传声器阵列的统计模型 | 第21-26页 |
| 3.1.1 阵列的基本概念 | 第21-22页 |
| 3.1.2 阵列模型 | 第22-23页 |
| 3.1.3 阵列方向图 | 第23-25页 |
| 3.1.4 波束宽度 | 第25-26页 |
| 3.1.5 分辨力 | 第26页 |
| 3.2 均匀线阵与均匀圆阵数学模型及方向图仿真 | 第26-30页 |
| 3.2.1 均匀线阵 | 第26-27页 |
| 3.2.2 均匀圆阵 | 第27-29页 |
| 3.2.3 均匀线阵与均匀圆阵方向图的仿真分析 | 第29-30页 |
| 3.3 基于传声器阵列技术的噪声源识别方法 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 传统 DOA 估计算法比较 | 第32-40页 |
| 4.1 DOA 估计的发展 | 第32页 |
| 4.2 传统的 DOA 估计方法 | 第32-39页 |
| 4.2.1 古典谱估计算法 | 第32-33页 |
| 4.2.2 Capon 最小方差算法 | 第33-34页 |
| 4.2.3 ESPRIT 算法 | 第34-36页 |
| 4.2.4 MUSIC 算法 | 第36-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 改进 MUSIC 算法及其与传统 MUSIC 算法仿真对比 | 第40-52页 |
| 5.1 改进 MUSIC 算法 | 第40-41页 |
| 5.2 改进 MUSIC 算法和传统 MUSIC 算法的声源识别仿真分析 | 第41-51页 |
| 5.2.1 改进 MUSIC 算法与传统 MUSIC 算法定位误差对比 | 第41-43页 |
| 5.2.2 改进 MUSIC 算法与传统 MUSIC 算法对于相干信号仿真对比 | 第43-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 车辆噪声源识别试验及结果分析 | 第52-70页 |
| 6.1 试验目的及试验仪器 | 第52-53页 |
| 6.2 试验参数设置 | 第53-54页 |
| 6.3 测试中应注意的问题 | 第54页 |
| 6.4 车辆噪声源识别试验及结果分析 | 第54-68页 |
| 6.4.1 试验工况 | 第54-55页 |
| 6.4.2 试验步骤 | 第55-56页 |
| 6.4.3 试验结果分析 | 第56-68页 |
| 6.5 试验结论 | 第68-69页 |
| 6.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
