文章目录1、SRP-PHAT介绍2、改进的SRP-PHAT算法2.1 基于随机搜索的空间收缩快速算法2.2 由粗到精的空间收缩快速搜索算法2.3 随机粒子滤波快速搜索算法2.4 搜索空间聚类快速搜索算法2.5混合搜索算法（Hybrid Algorithm）2.6 反映射搜索算法（Inverse Mapping）2.7 分级搜索算法（Hierarchical Search Method）3. 总结
对于需要2022电赛题目的同学点击这个链接：https://pan.baidu.com/s/1zyC8MbgenAAQ_ZVmvFyZvg 提取码：g6kd对于这个2022电赛E题声源定位的音频点击这个链接：https://pan.baidu.com/s/1fNRSU9LOXzB-ES2JFoFizg 提取码：lmy7这个音频是一个扫频信号，是一个单通道采样率为10k的信号，频率范围是500-20
在日常生活中，我们的耳朵会听到各种声音并进行识别定位，即所谓的“听声辨位”。有人发出声响后，人耳可以很快分辨出声音所在的方位；人耳也可轻易判断出从身边驶过的汽车的来车方向，甚至能大致知道汽车有多远；经过专业训练，人耳还可以挑战一些难度比较高的声源定位要求，例如盲人也可以踢足球。声源定位技术是对语音或其他声音方位和位置的定位。例如，安防机器人、服务机器人、远程会议系统，在工作过程中需要对声音进行响应
一、引言 什么是声源定位(Sound Source Localization，SSL)技术？声源定位技术是指利用多个麦克风在环境不同位置点对声信号进行测量，由于声信号到达各麦克风的时间有不同程度的延迟，利用算法对测量到的声信号进行处理，由此获得声源点相对于麦克风的到达方向（包括方位角、俯仰角）和距离等。当
在昨天的实验记录中测量声音定位出现了23%的误差，这个误差哪来的呢？下面再次通过实验来考察一下根据声波传递速度测量距离的实际精度是多少。重新验证方法和实验验证方案安装在精确测量位置重新获得多组数据； 在实验中分别将拾音的MIC放置在距离蓝牙音箱15cm,50cm,100cm,145cm的位置接收蓝牙音箱发送的Chirp信号。Chirp信号的频率从250Hz线性变化到2000Hz，声音长度为250m
心理声学的基本要素是到达人耳的声音的频率、强度和谱结构。以下将进一步讨论基于心理声学的声源定位、距离感知及包围感等。2.2.1 人耳对声源的定位在自然听音中，人的听觉系统对声源的定位取决于多个因素——双耳接收到的信号差异用来决定声源的水平位置，由外耳对高频信号的反射所引起的耳郭效应决定声源的垂直位置，而人耳的某些心理声学特性对于声源的定位也起到很大的作用。2.2.1.1 双耳效应在自然听音环境中，
声源定位一．简介 声音定位是人们感知周围事物的一个重要部分。即使看不到那里有什么，我们也可以根据声音大致判断出我们周围有什么。尝试在电子设备中复制相同的系统可以证明是一种有价值的方式来感知机器人、安全和一系列其他应用的环境。我们构造了一个三角形排列的麦克风来定位任意声音的方向。通过记录来自三个麦克风的输入，我们可以将记录相互关联，以识别音频记录之间的时间延迟。因为三个麦克风的物理位置是已知的，所
2.1 声源定位系统总览 图2-1是声源定位系统的一个总览，声源定位系统分为基于麦克风阵列的声源定位系统和基于人耳听觉机理的声源定位系统。其中，基于麦克风阵列的声源定位系统包括：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱估计技术、基于声达时间差的定位技术。基于人耳听觉机理的声源定位系统是从人类的听觉生理和心理特性出发，研究人在声音或语
声源定位系统设计（二）——MUSIC算法以及Python代码实现 目录声源定位系统设计（二）——MUSIC算法以及Python代码实现一、前言二、MUSIC算法三、MVDR算法代码实现四、MUSIC算法代码实现 一、前言上篇博客中已经详细介绍了声源定位的一些概念以及MVDR波束形成法的原理，在本篇博客中，我将介绍另一种更为精准的波束形成算法：MUSIC算法以及这两种算法的Python代码实现。二、
一、简介最近在优化频谱监测系统中的TDOA精度。TDO
原创
2022-04-08 10:50:00
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一、简介最近在优化频谱监测系统中的TDOA定位精度。TDOA中最重要的问题无外乎是信号时差的提取。看了国内外的文献，一致首推“广义相关（Generalized Cross Correlation–GCC）算法”。查文献，在matlab中使用模拟正弦波仿真测试了一下广义相关算法，没有达到预期效果，百思不得其解。浏览了一下网络上关于GCC的评论，国内外不少人都抱怨无法得到预期仿真结果。最后，想到广义相关算法公式中，影响计算结果的主要参数是相位信息，应该需要使用仿真调制信号来测试。使用Matlab仿真FM/F
原创
2021-08-20 16:36:24
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花了3天时间，用LabVIEW做了一个简单的声源定位系统。用了基于时延估计的算法，用了最新的ELVIS III硬件，以及4个MIC组成的阵列。由于时间仓促，只做了方向的计算，没有做距离计算，也没有做语音识别。
前一阵子，研发部举办了为期三天的第一届Innovation Day，让大家用3天时间去完成工作之外的一些创意。有人做微信小程序，有人继续研究一些工
一、简介最近在优化频谱监测系统中的TDOA定位精度。TDOA中最重要的问题无外乎是信号时差的提取。看了国内外的文献，一致首推“广义相关（Generalized Cross Correlation–GCC）算法”。查文献，在matlab中使用模拟正弦波仿真测试了一下广义相关算法，没有达到预期效果，百思不得其解。浏览了一下网络上关于GCC的评论，国内外不少人都抱怨无法得到预期仿真结果。最后，想到广义相关算法公式中，影响计算结果的主要参数是相位信息，应该需要使用仿真调制信号来测试。使用Matlab仿真FM/F
原创
2021-08-13 09:10:31
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一、前言二、MUSIC算法三、MVDR算法代码实现四、MUSIC算法代码实现一、前言上篇博客中已经详细介绍了声源定位的一些概念以及MVDR波束形成法的原理，在本篇博客中，我将介绍另一种更为精准的波束形成算法：MUSIC算法以及这两种算法的Python代码实现。二、MUSIC算法MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的方法类似于MVDR算法，只是在最后计算的时
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-06-10 22:34:51
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一、简介MUSIC算法 是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值(噪声方差)对应的特征向量组成。1 算法原理MUSIC算法是空间谱估计测向理论的重要基石。如下:(1) 不管测向天线阵列形状如何，也不管入射来波入射角的维数如何，假定阵列由M个阵元组成，则阵列输出模型的矩阵形式都可以表示为:Y(t)=AX(t)+N(
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2021-08-20 16:36:30
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watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fon...
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2017-05-03 15:44:00
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原文链接：https://blog.xxcxw.cn/2019/08/10/%e5%9f%ba%e4%ba%8etdoa%e5%a3%b0%e6%ba%90%e5%ae%9a%e4%bd%8d%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%bb%bf%e7%9c%9f-matlab%e4%bb%bf%e7%9c%9f/转自：http://t.cn/AiTjYCqD声源定位算法是利用麦克风阵列进行声音定
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2019-08-10 13:06:25
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一、简介MUSIC算法 是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值(噪声方差)对应的特征向量组成。1 算法原理MUSIC算法是空间谱估计测向理论的重要基石。如下:(1) 不管测向天线阵列形状如何，也不管入射来波入射角的维数如何，假定阵列由M个阵元组成，则阵列输出模型的矩阵形式都可以表示为:Y(t)=AX(t)+N(
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2021-08-13 09:10:36
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一、简介MUSIC算法 是一种基于矩阵特征空间分解
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2022-04-08 11:16:43
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