| 基于奇异值分解的稀疏重构近场声源定位* |
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| 引用本文： | 窦育强,王晖,马赛.基于奇异值分解的稀疏重构近场声源定位*[J].计算机应用研究,2016,33(6). |
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| 作者姓名： | 窦育强 王晖 马赛 |
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| 作者单位： | 中国传媒大学 信息工程学院 北京,中国传媒大学 信息工程学院 北京,中国传媒大学 信息工程学院 北京 |
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| 基金项目： | 1三维音频基础理论与关键技术研究(61231015),2基于贝叶斯理论的音乐信号模式空间研究(61071149) |
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| 摘 要： | 针对近场声源定位问题,提出一种基于奇异值分解的稀疏重构定位方法。该方法通过奇异值分解得到信号子空间,然后在信号子空间约束l1范数求解优化问题实现声源的定位。与直接对接收信号进行稀疏重构相比,该方法通过奇异值分解降低了计算量,有效抑制了噪声。仿真结果表明,与子空间方法相比,提高了定位的抗噪声性能和分辨率。
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| 关 键 词： | 近场 声源定位 稀疏重构 l1范数 奇异值分解 |
| 收稿时间： | 2015/1/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/5/16 0:00:00 |
near-field sound localization via Sparse Reconstruction based on SVD |
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| Yuqiang Dou,Sai Ma and Hui Wang.near-field sound localization via Sparse Reconstruction based on SVD[J].Application Research of Computers,2016,33(6). |
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| Authors: | Yuqiang Dou Sai Ma and Hui Wang |
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| Affiliation: | Information Engineering School,Communication University of China,Computer and Information Engineering School,Henan Normal University,Xinxiang of Henan;Information Engineering School,Communication University of China,Information Engineering School,Communication University of China |
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| Abstract: | Aiming at the problem ofS near-fieldSsound source localization,S the method of sparse reconstruction based on the singular value decomposition(SVD) is proposed. SBy the method ofSsingular value decompositionSto obtainSthe signal subspace,SSminimize the l1SnormSthe sparse representation of sensor measurements, and realize the sourceSlocalization.SCompared with the directSl1 normSsparseSreconstruction, the method ofSsingular value decompositionSreduces the amount of calculation. Compared with subspace method the SVD methodSimproves the performance resisting noise and resolution. |
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| Keywords: | near-field source localization sparse reconstruction l1Snorm singular value decomposition |
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