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無(wú)源定位

  • 應用稀疏信號重組法來進行的傳感器陣列聲源定位。是MIT的Dmitry M. Malioutov的博士畢業論文。

    應用稀疏信號重組法來進行的傳感器陣列聲源定位。是MIT的Dmitry M. Malioutov的博士畢業論文。

    標簽: M. Malioutov Dmitry MIT

    上傳時間: 2017-05-01

    上傳用戶:dreamboy36

  • 單站無源定位系統仿真

    單站無源定位的matlab仿真,使用matlab編寫

    標簽: 單站 無源定位 系統仿真

    上傳時間: 2016-12-04

    上傳用戶:xavier

  • 無源定位與跟蹤

    《無源定位與跟蹤》系統地闡述了無源定位與跟蹤的基本原理、實現方法和有關該技術的最新研究成果,比較充分地反映了當前無源定位與跟蹤技術的最新研究狀況。 全書共七章:緒論、高精度時延估計、振幅法和相位法測向、空間譜估計高精度測向、三角定位、二次定位、單站無源定位與跟蹤。 《無源定位與跟蹤》可作為高等院校通信與電子工程專業及相關專業的高年級本科生和研究生的教材,也可供高等院校、科研院所、電子技術公司等有關單位的科研人員和工程技術人員作為自學或研究的參考書。

    標簽: 無源定位

    上傳時間: 2017-05-20

    上傳用戶:dahui83

  • 爭對移動聲源采用波束形成進行語音增強

    爭對移動聲源采用波束形成進行語音增強,提出一種約束子帶波束形成算法。其波束形成器基于一個軟約束,其目的是要使波束指向特定的區域即聲源方向。而其核心在于首先要進行聲源定位,獲得盡量準確的方位信息,然后構造軟約束條件,用于波束形成。且在此過程中不斷跟蹤聲源的移動情況。在構造的約束條件中,需要知道聲源的二維信息,即與麥克風陣列的距離和方向角,“軟”體現在對距離和方向角的確定都是在一定范圍內的,有待進一步更正。

    標簽: 移動 聲源 波束形成 語音增強

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:hewenzhi

  • 這是用matlab實現的多站定位系統性能仿真的源程序

    這是用matlab實現的多站定位系統性能仿真的源程序,希望對研究定位的人有所幫助!資源共享,也希望有關 于無源定位、多普勒信息提取方面代碼的人共享一下,一起進步!

    標簽: matlab 定位系統 性能仿真 源程序

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:黑漆漆

  • 無源融合在數據融合中的應用

    無源定位中的數據融合的應用,主要內容是數據融合,數據關聯,航跡關聯,用的方法有測向定位,時差定位

    標簽: 無源 數據融合 中的應用

    上傳時間: 2017-05-20

    上傳用戶:dahui83

  • 魯棒聲源定位算法

    生源定位算法,包含SRP-PHAT(GCC-PHAT)、MUSIC、beamforming(波束形成)三類算法

    標簽: 魯棒 聲源定位 DOA

    上傳時間: 2020-10-15

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  • 采用濾波器組

    采用濾波器組,將盲分離與聲源定位結合在一起。濾波器組中分別進行子帶處理,并且在每個子帶中進行聲源定位,最后綜合所有子帶估計的方向得到多個聲源的方位信息,同時將聲源信息作為ICA分析的約束條件,可以在色噪聲及多得到更好的盲分離效果。其優勢在于用濾波器組進行多次的估計聲源方向,再加以合適的權值均衡后即可得到更優的估計。

    標簽: 濾波器

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:yuchunhai1990

  • 基于互相關函數

    基于互相關函數,采用求和廣義互相關函數(summed-GCC)法用于機器人系統平臺。由于采用不同的映射函數(mapping functions),GCC法在該平臺下,只需三個麥克風即可進行三維定位,突破了基于TDOA法進行三維聲源定位最少需4個麥克風的限制

    標簽: 函數

    上傳時間: 2013-12-02

    上傳用戶:璇珠官人

  • 結合馬爾可夫過程

    結合馬爾可夫過程,提出一種概率論的聲源定位算法,并給出了基于DSP的機器人實現。其中聲源定位部分采用三個麥克風呈三角形放置,為減小由于噪聲等引起的TDOA估計誤差,采用馬爾可夫過程計算時延,這樣計算的時延會更可靠。該方案中的聲源定位也屬于一維定位,即只需知道聲源的方向角

    標簽: 馬爾可夫 過程

    上傳時間: 2017-04-04

    上傳用戶:來茴

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