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文檔簡介
1、近場聲全息(Nearfield Acoustic Holography,NAH)是一種重要的噪聲源識別方法,但卻不適用于部分相干聲場,而部分相干的情況在實(shí)際中是廣泛存在的。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一種數(shù)學(xué)方法,屬于多元統(tǒng)計(jì)分析,也屬于矩陣分析。它可以將高維數(shù)據(jù)分解到低維空間,一來可以使數(shù)據(jù)降維,達(dá)到簡化數(shù)據(jù)的目的,二來可以提取數(shù)據(jù)的主要信息,從而獲得更有意義的解釋。
2、本文論述了一種將NAH和PCA結(jié)合的噪聲源識別方法。該方法使用一個(gè)傳感器陣列掃描采集聲場全息面數(shù)據(jù),并使用若干個(gè)靠近聲源的參考傳感器獲得一組參考數(shù)據(jù)。然后先由這兩組數(shù)據(jù)求出全息面的主成分,也就是PCA方法分解出的一組全息面聲壓分量,再把這些全息面主成分通過NAH的方法變換到源面,疊加出源面聲壓分布,進(jìn)而識別噪聲源。為研究這一方法的效果,選取點(diǎn)源聲場進(jìn)行仿真研究。先在近場針對不同的聲源相干程度,不同參考傳感器個(gè)數(shù)進(jìn)行仿真。然后在遠(yuǎn)場分析不
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