GCC-PHAT算法在Python中的实现步骤 信号预处理:对输入的两个信号进行预处理,如去噪、滤波等。 计算互功率谱:计算两个信号的互功率谱。 应用相位变换:将互功率谱的相位信息通过PHAT加权,以强调相位信息在时延估计中的重要性。 逆傅里叶变换:对加权后的互功率谱进行逆傅里叶变换,得到时域上的广义互相关函数。 寻找...
常见排序算法-Python实现 常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法 python 32行 right = length- : ] ): test_list = [,,,] test_val1 = test_val2 = ): length = len(array) : : ): ]: array[i],array[i+] = array[i+],array[i] length -= : : ): ]: array[i],arra ...
问Python中的GCC-PHAT互相关EN面向对象特点 注重对象与职责，不同对象，不同职责； 应对复杂项目开发，...
多通道声源定位方法之GCC-PHAT:原理及matlab实现 目录 远场模型 自由场信号模型 互相关方法(Cross-Correlation,CC) 广义互相关方法(Generalized Cross-correlation, GCC) GCC-PHAT方法 matlab实现 参考文献下载地址:Microphone_Array_Signal_Processing(中文版+英文版) 远场模型 远场信号可以视为平面波,空气中声速为c,...
5实时实现 python写的,用Theano加速,PyQt和pyqtgraph创建GUI。见文献21。 算法逻辑 0.字典预学习 1.对含噪语音进行STFT获取频谱图V 2.获取目标TDOA^τt GCC-PHAT估计或人为指定 3.对于每个t、d,估计TDOA τ=argmax GCC-NMF 3.5.计算H 保持W不变,用NMF公式迭代计算得H 4.构建掩膜 二值:若|τ-^τt|<ε...
基于广义互相关函数的时延估计算法引入了一个加权函数,对互功率谱密度进行调整,从而优化时延估计的性能。根据加权函数的不同,广义互相关函数有多种不同的变形,其中广义互相关-相位变换方法(Generalized Cross Correlation PHAse Transformation,GCC-PHAT