基于传声器阵列的声源定位
基于传声器阵列的声源定位研究的开题报告
基于传声器阵列的声源定位研究的开题报告1. 研究背景及意义在实际生产和生活中，声源定位一直是一个重要的问题。
例如，在工业生产中，需要对机器设备进行故障诊断，在战争中，需要对敌方军队进行定位，而在医学领域中，需要对人体内部的声源进行定位。
因此，研究声源定位技术具有重要的现实意义。
在近年来，随着数字信号处理技术的发展，传声器阵列成为了声源定位的一种重要技术手段。
传声器阵列可以采集多个声音信号，并通过信号处理方法得出声源定位的结果，具有精确度高、实时性强、适用范围广等优点，因此受到越来越多的关注。
在本次开题报告中，我们将基于传声器阵列的声源定位技术展开研究，通过实验和理论分析，深入研究传声器阵列的原理和应用，对声源定位技术进行深入探讨，为相关领域的研究提供理论和实践基础。
2. 研究目的和内容基于传声器阵列的声源定位研究的目的是深入探究传声器阵列的工作原理和适用范围，针对声源定位中存在的问题，提出解决方案和改进措施，从而提高声源定位的准确性和可靠性。
具体的研究内容包括：1）分析传声器阵列的工作原理和信号处理方法，探究其优势和不足之处。
2）建立声源定位的数学模型和仿真平台，验证传声器阵列技术在不同场景下的适用性和准确性。
3）对传声器阵列技术在实际应用中的局限性进行深入分析，提出改进方案和优化措施，提高声源定位的可靠性和准确性。
4）基于实验验证，评估传声器阵列技术在实际场景中的应用效果，提出相应的建议。
3. 研究方法本次研究将采用实验研究和数学建模的方法，结合计算机仿真和理论分析，进行各个方面的探究。
具体地，本次研究包括以下步骤：1）调研和文献研究：搜集和整理相关领域的文献资料，掌握传声器阵列的工作原理和信号处理方法。
2）数学建模和仿真：建立声源定位的数学模型和仿真平台，进行不同场景下的模拟实验，验证传声器阵列的准确性和适用性。
3）实验验证和数据分析：设计实验方案，在实际场景中进行测试和数据采集，对传声器阵列技术进行验证和评估。
基于传声器阵列的机器人声源定位系统
基于传声器阵列的机器人声源定位系统宫玉琳;大化【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(039)003【摘要】With the development of computer technology and signal processing technology,all kinds of robots with spe-cial functions are applied to the production and life of people. The auditory system can make up for the deficiency ex-isting in the robot vision system,the robot in the dark or obstructions of environment,using sound information percep-tion environment in the presence of the target,and the positioning,robot assisted work,especially in the field of disas-ter rescue,military and other fields,sound source localization system has a unique advantage. The sound source local-ization robot system for research,design based on microphone array sound source localization robot system by four ele-ment planar microphone array, using the generalized cross correlation algorithm, to achieve the sound source localiza-tion. Experimental results show that the system has high positioning accuracy,with a high practical value.%随着计算机技术和信号处理技术的发展，各种具有特殊功能的机器人应用到人们的生产生活中。
基于传声器阵列的声源定位方法研究的开题报告
基于传声器阵列的声源定位方法研究的开题报告一、研究背景随着生产和生活的日益发展，我们对于声音的要求也越来越高。
声源的不同位置和方向都会产生不同的声场效果，比如在音响行业，定位到各个演奏者的具体位置能够为观众带来更好的听感体验；在机器人领域，能够通过声源定位技术识别声源位置从而辅助机器人进行导航和控制等。
因此，声源定位也成为了科技领域中的重要研究方向之一。
目前，声源定位的研究方法有基于单个传声器的方法和基于传声器阵列的方法。
其中，基于传声器阵列的方法尤其适用于对于复杂声场的分析和定位。
因为它可以通过多个传声器在不同位置上采集到的声音信号来确定声源的位置和方向。
二、研究目的和意义本研究的主要目的是基于传声器阵列的声源定位方法，通过采集声音信号的时间差和幅度差等数据，利用定位算法计算出声源的位置和方向。
这将有效提高声源定位的准确性和可靠性，并可以应用于音响、机器人导航等领域中，促进技术的发展和进步。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 声源定位的基本原理和方法的研究。
2. 传声器阵列的选取和设计。
3. 声源定位实验平台的搭建。
4. 声源定位数据的采集和分析。
5. 基于定位算法的声源定位结果的实现和验证。
本研究将采用实验研究的方法。
首先，我们将根据声源定位的基本理论和方法，设计和选择合适的传声器阵列。
然后，我们将搭建实验平台，并进行声源定位实验。
最后，我们将结合实验结果，比较不同算法的效果，并验证实现结果的正确性。
四、研究预期结果和影响本研究预计能够提高声源定位的准确性和可靠性，产生出更好的声场效果。
同时，以此为基础，我们能够进一步推进声源定位技术的发展，对音响、机器人等领域的发展产生重要的推动作用。
五、研究进度计划本研究计划分为以下几个阶段：1. 文献调研和理论研究（2周）。
2. 传声器阵列的选择和设计（4周）。
3. 声源定位实验平台的搭建（4周）。
4. 实验数据的采集和分析（4周）。
基于正四面体传声器阵列的机器人声源定位方法
05
实验与分析
实验环境与准备
实验场地
传声器阵列
选择一个相对封闭、无回声、无噪音的实 验室或房间进行实验，确保实验结果的准 确性和可靠性。
实验设备
使用四个高灵敏度的传声器组成正四面体 阵列，每个传声器之间的距离相等，以确 保能够准确捕捉到声音信号。
实验人员
准备好计算机、数据采集器、信号发生器 等实验设备，用于产生和采集声音信号。
声源定位与机器人运动控制
声源定位
利用正四面体传声器阵列对声源进行定位，通过计算出声源相对 于麦克风阵列的相位差和时间差等信息来确定其位置。
路径规划
根据声源位置信息和机器人当前位置，规划出一条从机器人当前位 置到声源的最短路径或最优路径。
运动控制
根据路径规划结果，调整机器人的运动参数（如速度、方向等）， 使其能够准确到达目标位置并接近声源。
发展
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的声源定位方法逐渐成为研究热点 。该方法可以通过对大量数据进行学习，提高定位精度和稳定性，同时可以适应 不同环境下的声音传播特性。
研究目标与内容
• 目标：本研究旨在研究一种基于正四面体传声器阵列的机器人声源定位方法，提高机器人在复杂环境中对声源 位置的感知能力，实现快速、准确地确定声源位置。
至少需要两名实验人员参与实验，一名负 责操作实验设备，另一名负责记录实验数 据和分析结果。
实验结果展示与分析
声音信号采集
通过信号发生器产生不同的声 音信号，如人说话、乐器演奏 等，并使用传声器阵列实时采
集这些声音信号。
数据处理与分析
将采集到的声音信号进行处理 和分析，提取出与声音来源相 关的特征信息，如时间差、强
机器人平台选型与搭建
基于声传感器阵列的声源定位系统设计
基于声传感器阵列的声源定位系统设计【摘要】目前国际上经过多年的研究，声源定位己经有一些初步的实际可用的定位系统。
本文针对声源定位系统对数据采集的特殊要求，采用传声器阵列采集信号，使用广义互相关算法来解决时延估计的问题，开发软件系统。
实验结果证明所设计的低频声源定位系统可以较为准确的实现低频声源的定位，且定位误差较小，在误差允许范围内。
【关键词】传声器阵列;声源定位;广义互相关;时延估计引言随着电子技术发展，声源定位的基本原理和设计变化不大，主要是采用各种现代化技术实现自动化、集成电路化，提高了性能。
现有的声源定位系统一般用热线，碳粒或电容传声器接受声音信号，用无线电技术或光纤技术传输信号，用点蚀纸带或墨水纸袋记录测量结果，并把记录仪与计算机相连，用计算机处理测量结果。
声测基线采用直线，弧线，正方形等多种形式。
目前，定位侦察距离可达30km，精度达到1%。
本文将若干个传声器按照一定的几何结构排列，组成传声器阵列，通过阵列信号处理的方法对该阵列接收到的声源信号进行处理，设计开发了一套声源定位系统，并在本实验系统的基础上进行了声源定位实验，根据实验结果分析了系统性能，提出了改进方案，确定出声源的几何位置。
1.定位系统设计声源定位结果可作为改善环境跟踪录音效果的依据，也可作为军事侦察的手段。
声源定位系统硬件结构框：由驻极体电容传声器采集到声音信号后，经过模数转换电路板去噪，数据采集卡得到的数据传回到PC机，计算出每个传声器接收到声音到达时间差值，最后通过声源定位程序得到声源估计位置。
2.定位系统设计2.1 数据采集图1为声信号采集电路板实物图。
图1 声信号采集电路板2.2 时延估计算法实验采用改进的广义互相关时延估计算法，步骤如下：（1）将接收信号分别通过频率响应的预滤波器，对其进行预滤波处理;（2）对预滤波处理后得到的互功率谱密度函数进行加权，得到互功率谱密度函数[3];（3）对互功率谱密度函数进行反傅里叶变换，得到广义相关函数;（4）把一路互相关函数做希尔伯特变换，得到其希尔伯特变换，取绝对值，并将其和互相关函数做差值运算，得到：（5）检测相关函数的峰值所对应的位置，即可得到估计的时延值。
一种基于矢量传声器阵列的低频噪声源定位装置及方法
一种基于矢量传声器阵列的低频噪声源定位装置及方法说实话一种基于矢量传声器阵列的低频噪声源定位装置及方法这事，我一开始也是瞎摸索。
我最开始就想，咱得先把这矢量传声器阵列给整明白啊。
这就好比搭积木，每个传声器就像是一块小积木，但是这些小积木它的摆放位置啥的那可太重要了。
我试过好几种阵列的排列方式，什么直线型的、圆形的。
一开始就傻愣愣地摆成直线型的，心想这多整齐啊。
结果呢，根本不行。
因为低频噪声它传播的时候是很乱的，这种排列采集到的数据乱七八糟，就像你拿个网去捞鱼，但这个网眼太大了，小鱼都跑了，就是很多信息都没采集到。
后来我又改成圆形排列试试，就像一群人围个圈儿一样把噪声源给围起来。
这时候采集到的数据开始有点样子了，但是问题又来了。
到底怎么根据这些数据来确定噪声源的位置呢？我当时就想啊，假如这噪声源是个小偷，传声器采集到的数据就是小偷留下的脚印。
那这些脚印到底指向哪里呢？我就开始研究算法。
我试过那种简单的时间差算法，想着根据不同传声器接收到信号的时间差来确定声源位置。
但是低频噪声它不像高频的一跑起来那么干脆，它拖拖拉拉的，这个时间差很难精确确定。
就好比一群乌龟在爬，你很难精确说出哪只乌龟比另外一只先到某个地方多少时间。
后来我知道了一种波束形成算法好像比较靠谱。
我就像一个小学生做数学题一样，一步一步按照算法往里套数据。
把从每个传声器采集到的数据，当成这个算法中的元素开始计算。
这个过程可不容易，我经常算错，有时候是符号弄反了，有时候是计算过程中某个数值代错了。
就好比你做菜的时候，盐放多了或者少了，整个味道就不对了。
但是经过长时间的折腾，我还是发现了一些小窍门。
比如说在做数据预处理的时候，要把那些明显异常的数据给剔除掉。
这就像你在挑水果，把烂的扔掉，留下好的才能做成果汁。
还有啊，在使用波束形成算法的时候，一定要确定好阵列的参数，就像给一个机器调好各个零件才能让它好好工作一样。
我不太确定这些对于所有人都适用不适用，但这都是我自己实践得到的宝贵经验，希望能给有同样想法的朋友一些帮助。
基于阵列的声源定位系统
作如 下设定 ： （）Ｓ为球 面波 声源 ； 、 、 为传 声器 ；直角 １ 、 坐标 系下 各点坐 标为 Ｓ ， 、 ， ， ｔ 。 ２ ）， ） ，ｚ 、 ，， ｙ ２ ，３ 。 ，４ ４ ｒ为 Ｓ到坐 标 原 点 的距 离 ； Ｊ 、 Ｙ， ） ｚ、 ｙ， ） ；
值检 测确定 时延估计 值 Ｄ。 两路信 号经预 滤波 处理后 ， 其互功 率谱可表 示为 ： Ｇ ）日 ） ） 一 ＝ Ｈ ） 。 ………… …… （） ４ 由于互 相关 函数 与互功 率谱 函数是 一对 傅里 叶变 换 的关系 ，则相关 函数输 出为 ：
Ｒ ） 。 ＝Ｌ ｗ ）
频率 变化很 大 时 ，就 会产 生较 大的 时延 估计误 差 ，因 此需 要合理选 用权 函数 以提 高 时延估 计 的精 度 。
２ ２ 定 位 模 型 ．
Ｉ
。
（ ： ） （ 垆 ＋
空 间四元 阵模 型如 图 ｌ 示 。 所
…
…
…
…
…
…
…
…
…
￡ Ｄ） ２） 。 ） ５ ＋ 十ｎ（ ＝ ｔ
） ｅ
。……………… （ ５ ）
其 中： （ 为权 函数 ， （） Ｈ ） ） ） ｆ＝ 日 。由式 （） ５ 可 以看 出 ，Ｗ（ ） ｌ时就 是基 本互 相关 ，对 于功 率谱 厂：
比较 平坦 的宽 带信 号，它 的性 能很好 ，但 当功率 谱随
２ １ １ 基本互相 关 ．． 设 Ｏ和 Ｏ分 别 为 两 个 传 声 器 的 接 收 信 号 ， ） ） Ｓ（ 为源信 号 ，Ｄ为两阵 元间 的时延 ， ）凡（为 加性 ｔ ） ｎ０、 ） ｆ 噪声 ，Ｏ为声波 相对衰 减系数 ，则 ： ｔ
基于矢量传声器阵列的低频声源定位
基于矢量传声器阵列的低频声源定位吴健;赵明宇;耿明昕;路达;白晓春;杨坤德;申晨;李朋涛【摘要】矢量传声器由传统的声压传感器和三维振速传感器组成,提供了更加完备的声场信息,理论上具有不随频率变化的空间指向性,为小孔径阵列定位低频声源提供了可能.为了实现小孔径阵列低频声源的精确定位,提出了矢量传声器频域校准合成孔径和稀疏表示定位相结合的方法.该方法采用固定点声压传声器来校准阵列不同位置时声源初始相位信息的方式实现阵列孔径虚拟扩大,该方法易于工程实现,在频域进行校准可以减小不同频率之间的交叉项干扰,将频域校准合成孔径与稀疏表示定位方法相结合可以进一步提高低频分辨率和降低定位误差,仿真验证了该方法的有效性.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2018(042)002【总页数】8页(P6-12,23)【关键词】矢量传声器阵列;低频声源定位;合成孔径;稀疏表示【作者】吴健;赵明宇;耿明昕;路达;白晓春;杨坤德;申晨;李朋涛【作者单位】陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072;陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072;陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072;陕西省电力公司电力科学研究院,陕西西安 710054;西北工业大学航海学院,陕西西安 710072【正文语种】中文【中图分类】TP212.91 引言麦克风定位和声像合成方面，国内外学者进行了广泛深入的研究[1-6]。
1987年，NASA的Brooks等人第一次用平面传声器阵列研究流动噪声源分布[1]。
张海滨等人采用36阵元阵列重建列车外侧面的波束输出能量分布图，并利用参考传声器将波束输出能量修正为声压级，获得定量的声压级分布结果[2]。
针对变电站高空噪声源，我们设计了63阵元螺旋平面阵[5]，为了具有更好的后向抑制能力，采用引力搜索粒子群算法设计了63阵元伞形体积阵[6]。
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了几种搜索算法 ! 给出了基于互功率谱相位加权延迟估计的声源定位实验结果 " $ 关键词 % 阵列信号处理 & 传声器阵列 & 声源定位 & 互功率谱相位 $ 中图分类号 % *+)!#,$ 文献标识码 % .
/0123 /01456 70589:;8<:02 =8>63 02 ?:540@A026 .448B ’() *+,-.,/ ! 01 23,-4,/5
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最小均方自适应滤波时延估计 该 方 法 的 基 本 原 理 就 是 利 用 G34 自 适 应 滤 波 方
法 求得时 延 ! 即 将 6 个 传 声 器 接 收 信 号 .7 #"$ 和 .6#"$ 分别当作目标信号和输入信号 ! 用 .6#" $ 逼近 .7#"$! 通 过调整滤波系数 ! 便可得到时延值 % 表示为
>%! 声 源 位 于 %’#*3<!4<!5<%"! 各 传 声 器 和 声 源 到 原 点 距
离 为 6" 和 9<& 其 中 6".
列 ! 其中 ! #" $为声源 !#5#" $和 #6#" $为传声器 7 和传声 器 8 拾 取 的 信 号 !$5 #" $ 和 $- #" $ 为 传 声 器 5!- 拾 取 的 除了声源信号外附加的噪声信号 % 因此 ! 在理想环境 下 ! 传声器 5!- 得到的信号可表示为
!%!
高阶统计量时延估计及基于建立信号和互功率 时延估计 高阶统计量时延估计和传统的广义互相关函数法
437,:/ :; 7+9 6:8/F 6:8@=9 4:=34,G37,:/ .369F :/ B@:66-LD9=7@8E-M+369 NBLMO 7,E9 F943A 967,E37,:/ E97+:F ,6 346:
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引言
传声器阵列是指由一定的几何结构排列而成的若
论知识 !因而成为语音信号处理中难度大 ’ 且具有挑战 性的研究课题 ) 传声器阵列声源定位具有广泛的应用 前景 ! 它可用于电话会议系 统 ’ 视频会议系统 ’ 可视电 话等系统中控制摄像头和传声器阵列波束方向对准正 在说话的人 & 也可用于语音及说话人识别软件的前端 预处理 !以提供高质量的声音信号 ! 提高语音及说话人 识别软件的识别率 & 亦可用于强噪声环境下的声音获 取 ’ 大型场所的会议记 录 ! 以提高声音拾取的质量 & 还 可用于助听装置中 ! 更好地为耳障患者服务等 )
传声器对中点的距离 &
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空间几何搜索声源定位法 设系统有 (") 个位于 %"#$3"!4"!5"%" $".>!)!( $)%!"*$% 误差准则 如果每组传声器的时延估计 !" 受到均值为零 ( 方
传声器组成 ! 传声器 > 为参考点 ! 坐标原点为 %>.*> !> !
和基于线性内插 $’( % 的算法 & 基于空间搜索算法运算 量大 ! 同时也易于陷入局部极值点 ’ 而基于空间几何的 方法虽然运算量小 ! 但它对传声器阵列的摆放有严格 的要求 ! 同时定位的精度并不是很高 ’’( 方法在远场定 位中精度较高 ! 但它需要较大数量的传声器阵列 ! 这就 增加了信号处理的复杂性 ! 同时它的近场定位误差很 大 ! 这对于拾取近场语音信号的处理方法不利 &
干个传声器组成的阵列 !它具有很强的空间选择性 ! 而 且不需移动传声器就可获取移动的声源信号 ! 同时它 还可以在一定的范围内实现声源的自适应检测 ’ 定位 及跟踪 ! 这使得它在诸多领域有着广泛的应用 ( 早在
!# 世纪七八十年代 ! 就已经开始将传声器阵列应用于
语音信号处理的研究中 ! 进入 $# 年代以来 ! 基于传声 器阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热 点 ) 目前传声器阵列系统已有许多应用 !其中包括视频 会议 ’ 语音识别 ’ 车载系统环境 ’ 大型场所的会议 记录 系统以及助听装置等 ) 传声器阵列声源定位是指用传声器阵列拾取声音 信号 !通过对多路声音信号进行分析与处理 ! 在空间域 中定出一个或是多个声源的平面或空间坐标 ! 即得到 声源的位置 ! 以进一步控制摄像机和传声器阵列波束 对准正在说话的人 ) 同时 Q 由于它涉及到阵列信号处 理 ’ 数字信号处理 ’模式识别和数据融合等多方面的理
!
声源定位技术
现有的声源定位技术基本上可以分为 % 类 ! 首先
是基于最大输出功率的可控波束形成技术 ! 它的基本 思想就是将各阵元采集来的信号进行加权求和形成波 束 !通过搜索声源的可能位置来引导该波束 ! 修改权值 使得传声器阵列的输出信号功率最大 ) 在传统的简单 波束形成器中 !权值取决于各阵元上信号的相位延迟 ! 同时相位延迟和声达时间延迟 RS< 有关 ! 因此叫作延 时求和波束形成器 ) 后来出现的一些更复杂的波束形 成系统中 !在进行时间校正的同时 ! 还对信号进行了滤 波 !根据不同的滤波器形成了不同的算法 ) 其次就是高
很相似 ! 不同的是它通过计算接收信号的三阶累积量 来压缩空间的加性高斯噪声 ! 由于该方法彻底地抑制 #7 $ 了高阶统计 量 #I+4$ 域 高 斯 噪 声 ! 所 以 在 低 信 噪 比 环 境下 ! 它 相 对 于 传 统 的 011 法 有 较 好 的 时 延 估 计 结 果% 基于建立信号和互功率时延估计利用了人耳定位 原理 ! 用快速傅里叶变换提取建立信号 ! 然后在通过估 计 6 个传声器的建立信号的互相关功率谱 ! 并减去平 稳的背景噪声互相关功率谱 ! 然后用互功率谱相位法 来准确地估计传声器之间的信号时延 ! 这种方法很大 #- $ 程度上抑制了混响的影响 ! 也是一种相对可靠的时延 估计方法 %
F基金项目 G 国家自然科学基金项目 *T#!U!#%U #K
电声技术 !""#$"%
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!"#$%&’()’* +,- ./0*"&1",’
分辨率谱估计技术 ! 这类的声源定位技术基于高分辨 率的谱估计算法 ! 其中包括了自回归 !" 模型 " 最小方 差谱估计 ##$ $ 和特征值分解方法 # 如 #%&’( 算法 $ 等 ! 所有这些方法都通过获取了传声器阵列的信号来计算 空间谱的相关矩阵 % 这时如果所需的矩阵未知 ! 则必须 通过已得到的数据进行估计 ! 这就要求空间中的声源 或噪声必须平稳时不变的 !但这对于语音信号来说 ! 这 种实际的声学环境很难实现 & 同时 ! 基于高分辨率的谱 估计声源定位还有很多的假设条件 ! 这对一个实时实 现的系统来说也不可能 &而且在计算中 ! 这种谱估计方 法的运算量很大 !还很容易导致定位不准确 ! 因而在现 代的声源定位系统中很少采用 % 最后就是基于声达时 间差 #)*+, $的定位技术 ! 这类声源定位方法一般分为 其中 !*% % #)$9+ #7 #)$#8 #)$ 是传声器 7!8 拾取信号的
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扬声器与传声器
!"#$%&’()’* +,- ./0*"&1",
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基于时延的声源定位
考虑到声源定位系统的实时实现制约因素的影响 !
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声达时间差 ).+, 估计
在现有的传声器阵列声源定位方法中 ! 基于时延
.7#"$9$1#0 $.6#";0 $:2#"$
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估计定位法精度较高 !同时也易于实现实时系统 % 而时 延估计的精度是关系到声源定位精确与否的关键因 素 ! 时延估计的方法很多 ! 运用较多的是广义互相关函 数法 #011 $和最小均方差自适应滤波法 #234 $%
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扬声器与传声器
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相关谱 !& #)$ 是权函数 !$ # # #)$ 9& #)$4 # # #)$ 是 广义相
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由 最 小 均 方 误 差 准 则 ! 当 滤 波 器 系 数 1 #"$ 9
(. . #"$ 6 时 !6 个信号之间的均方误差 + % 取最小 2 #" $ & (. . #"$