声源定位算法

篇一：声源定位系统 开题报告

燕山大学

本科毕业设计（论文）开题报告

课题名称：声源定位系统 学院（系）： 信息科学与工程学院 年级专业： 12级电子信息工程学生姓名：陈坤朋 指导教师： 练秋生教授完成日期： 2016/3/18

一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义

与许多技术一样，声源定位技术也是率先被应用于军事领域。早在第一次世界大战期间，人们就开始利用火炮发射时的响声来测定敌方火炮的方位。随着科学技术的飞速发展，人们对声源定位的需求也在日益提高，声源定位的测量范围与定位精度都有了很大程度的提高，其应用领域也随之扩展。除了在军事领域继续大展身手以外，声源定位技术还被广泛应用于电视电话会议，工业降噪，安防系统，机器人听觉等领域。

二十世纪八十年代以来，声源定位技术逐渐成为一项研究热点，世界各国纷纷投入大量人力、物力从事这方面的研究，科研成果如雨后春笋，层出不穷[1]。

在硬件方面，麦克风阵列在声音采集领域中得到了广泛应用，通过处理采集到的阵列信号，人们可以提取目标声源的空间特征信息。麦克风阵列是由多个麦克风构成的，有一定几何形状的阵列。它可以同时采集空间中不同位置的声音信号具有很强的空间选择性，较强的干扰抑制能力，可以灵活地进行波束控制[

第３６卷第１０期２０１４年１０月

武　汉　工　程　大　学　学　报

Ｊ畅　Ｗｕｈａｎ　Ｉｎｓｔ畅　Ｔｅｃｈ畅Ｖｏｌ畅３６　Ｎｏ畅１０

Ｏｃｔ．　２０１４文章编号：１６７４２８６９（２０１４）０１０００６１０５

时延估计的声源定位算法及ＭＡＴＬＡＢ实现

陈向阳１，刘　松１，刘　培２，徐　莹３，沈　超１

１．武汉工程大学计算机科学与工程学院；

２．邮电与信息工程学院，湖北武汉４３００７４；３．湖北省档案局（馆）科技处，湖北武汉４３００７１

摘　要：概述评价了在机器人、视频会议、大型会议记录中等常用声源定位的时延估计和定位方法，包括广义互相关函数时延估计法、最小方差自适应时延估计法和角度距离定位算法、球形差值定位算法、线性差值法的声源定位方法．利用仿真软件Ｍａｔｌａｂ对各种算法的仿真结果，综合考虑仿真中使用的信号和噪音的互相关性，并结合改进后的相位变换加权函数改进了广义互相关函数时延估计法．结果表明利用改进的广义互相关算法结合球形差值定位技术能够得到更有效、更精确地定位．关键词：声源定位；时延估计；互相关函数；自适应估计；插值法

中图分类号：ＴＮ６４３　　　文献标识码：Ａ　　　ｄｏｉ：１０畅３９６９／ｊ畅ｉｓｓｎ畅１６７４‐２８６９畅２０１４畅０１０畅０

基于MATLAB的声源定位系统 摘要

确定一个声源在空间中的位置是一项有广阔应用前景的有趣研究，将来可以广泛的应用于社会生产、生活的各个方面。

声源定位是通过测量物体发出的声音对物体定位，与使用声纳、雷达、无线通讯的定位方法不同，前者信源是普通的声音，是宽带信号，而后者信源是窄带信号。根据声音信号特点，人们提出了不同的声源定位算法，但由于信号质量、噪声和混响的存在，使得现有声源定位算法的定位精度较低。此外，已有的声源定位方法的运算量较大，难以实时处理。

关键词：传声器阵列；声源定位；Matlab

目录

第一章 绪论 1

第二章

第三章

第四章

第五章

第六章

第七章

声源定位系统的结构…………………………………………………………2 基于到达时间差的声源定位原理 3 串口通信………………………………………………………………………5 实验电路图设计 8 总结 16 参考文献 17

第一章 绪论

1.1基于传声器阵列的定位方法简述

人声源定位的原理与能力评估方法 本文关键词：人声，原理，定位，评估，能力

人声源定位的原理与能力评估方法 本文简介：人声源定位(soundlocalization)是听者对声源空间位置的判定,包括声源的方位角位置、声源与听者的距离以及运动声源的运动速度的判定[1]。声源定位是人与动物对环境感知的一种基本方法,如果声源定位能力降低或丧失则会严重影响患者真实声环境下的言语理解及日常生活,如:不能正确避让交通车辆等[2

人声源定位的原理与能力评估方法 本文内容：

2012届毕业设计说明书

毕业设计说明书

基于麦克风阵列的声源定位技术

学生姓名： 学号： 学 院： 专 业： 指导教师：

2012年 6 月

2012届毕业设计说明书

基于麦克风阵列的声源定位技术

摘 要

声源定位技术是利用麦克风拾取语音信号，并用数字信号处理技术对其进行分析和处理，继而确定和跟踪声源的空间位置。声源定位技术在视频会议、语音识别和说话人识别、目标定位和助听装置等领域有着重要的应用。 传统的单个麦克风的拾音范围很有限，拾取信号的质量不高，继而提出了用麦克风阵列进行语音处理的方法，它可以以电子瞄准的方式对准声源而不需要人为的移动麦克风，弥补单个麦克风在噪声处理和声源定位等方面的不足，麦克风阵列还具有去噪、声源定位和跟踪等功能，从而大大提高语音信号处理质量。

本文主要对基于多麦克风阵列的声源定位技术领域中的基于时延的定位理论进行了研究，在此基础上研究了四元阵列、五元阵列以及多元阵列的定位算法，并且分

Chan算法及其验证

由于实际条件，以TOA得出测量值对硬件要求很高，难以实现。所以我们由TDOA来得出算法所需的测量值。

实际中，基站根据接受到的信号难以得到移动点到基站的具体距离，则TDOA定位是接收移动台发出的信号到达不同基站的时间差,由此计算出移动台到基站间的距离之差。根据移动台到两个基站的距离差能建立唯一的一条双曲线,根据至少3个基站建立的双曲线方程组求解求交点来得到移动台的坐标。而实际中由于种种误差，完全一致的交点是不存在的，需要较多的基站得到超过未知量数目（2）的方程组得到更多的冗余信息，来实现更准确的定位。Chan算法则是一种处理TDOA测量值得到估计点的可行的方法。

Chan算法是非递归双曲线方程组解法,具有解析表达式解。其主要的特点为在测量误差服从理想高斯分布时,它的定位精度高、计算量小,并且可以通过增加基站数量来提高算法精度。该算法的推导的前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量,对于实际环境中误差较大的测量值,比如在有非视距误差的环境下,该算法的性能会有显著下降。Chan算法可分为只有三个BS参与定位和三个以上BS定位两种。而实际中往往采用三个以上BS定位。

当基站的数量大于3时,TDOA值得到的

Available online at Procedia Computer Science 5 (2011) 58–65

The 2nd International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT)

ZigBee-based indoor location system by k-nearest neighbor

algorithm with weighted RSSI

Chih-Ning Huang, Chia-Tai Chan*

Institute of Biomedical Engineering, National Yang-Ming University, No.155, Sec.2, Linong Street, Taipei, 112 Taiwan Abstract

With the advances in information and communication technologies, wireless sensor networks has made Ambient Intelligence (AmI) applications possi

北京联合大学毕业设计（论文）任务书

题目： 基于MATLAB的车牌定位算法设计 专业： 电子工程系 指导教师： 章学静 学院： 信息学院 学号： 2009080403104 班级： 20090804031 姓名： 林本存 一、 课题的任务与目的

自从2010年以来，北京的交通拥堵问题成为社会普遍关注和谈论的话题。而其他交通问题也呈现增长趋势。由于车辆牌照是我们标定车辆的唯一ID，因此，车牌的定位识别对于处理突发的交通事件就显得尤为重要。车牌定位识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要课题之一。所谓车牌定位(License Plate Location)，就是把车牌区域完整的从一幅具有复杂背景的车辆图像中分割出来。它是进行车牌识别的首要任务和关键技术，能否将牌照的位置找出来，决定着车牌识别的后续工作能否继续进行，如果不能正确找到牌照

matlab定位算法

clc

clear

SamNum=100; %Training Sample No.

TestSamNum=101; %Testing Sample No.

SP=0.6; % a fixed spread constant

ErrorLimit=.9; % goal error

% according to Goal Function to get input and output samples.

rand('state',sum(100*clock))

NoiseVar=0.1;

Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);%Dimension: 1*SamNum

SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;

SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);

SamOut=SamOutNoNoise+Noise;

%以上是产生的输入输出对应的值

TestSamIn=-4:0.08:4;

Testing Samples as a smooth curve. we need

Available online at Procedia Computer Science 5 (2011) 58–65

The 2nd International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT)

ZigBee-based indoor location system by k-nearest neighbor

algorithm with weighted RSSI

Chih-Ning Huang, Chia-Tai Chan*

Institute of Biomedical Engineering, National Yang-Ming University, No.155, Sec.2, Linong Street, Taipei, 112 Taiwan Abstract

With the advances in information and communication technologies, wireless sensor networks has made Ambient Intelligence (AmI) applications possi