【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理中的声场信号的稀疏恢复，涉及一种基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法。
技术介绍
1、近场声全息(nah)技术是一种用来识别声源和实现声场可视化的先进技术。该技术的性能主要依赖于采样点的数量，因此测量效率的问题显得尤为突出。为了解决该问题，信号的稀疏表示理论被应用于nah中，以实现利用少量的采样点实现声场的高精度重建。
2、基于信号稀疏表示理论的nah技术的性能主要取决于待重建声场信号的稀疏性。因此，需要为声场信号构建稀疏基。nah中的稀疏基通常都是通过声波辐射模型中的基函数构建，如平面波基函数、球面波基函数等。以这些基函数作为稀疏基均只适用于某一种特定类型的声源，同时声场的先验较难获取，因此限定了这些基函数的适用范围。
3、相比之下，以等效声源法(esm)产生的基函数作为声场信号的稀疏基拥有更多优势，这是由于空间分布稀疏声源辐射的声场在等效源基函数下具有天然的稀疏性，同时该声场先验较易获取，在此基础上，fernandez-grande等提出了压缩等效源法(cesm)，参见文献：《a sp...
【技术保护点】
1.基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法，其特征在于，包括以下三个阶段：
2.根据权利要求1所述的基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法，其特征在于，阶段一中所述的通过等效源数值仿真生成声场声压信号数据样本字典的方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法，其特征在于，阶段二中所述的通过K-SVD字典训练方法的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法，其特征在于，阶段三中所述的利用阶段二得到的稀疏基对待分析声场信号进行稀疏恢复，恢复声场在空间上的分布，进而实现...
【技术特征摘要】
1.基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法，其特征在于，包括以下三个阶段：
2.根据权利要求1所述的基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法，其特征在于，阶段一中所述的通过等效源数值仿真生成声场声压信号数据样本字典的方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于仿真数据驱动的声压信号稀疏恢复方法，其特征在于，阶段二中所述的通过k-svd字典训练方法的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于仿真数据驱动...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘袁，刘文强，李永畅，赵瑾瑜，
申请(专利权)人：安徽建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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