SRP-PHAT算法的基本原理是在假想声源位置计算所有麦克风对接收信号的相位变换加权的广义互相关GCC-PHAT函数之和,在整个声源空间寻找使SRP值最大的点即为声源位置估计。SRP-PHAT对混响有较强的鲁棒性,但是在低信噪比SNR(Signal-to-NoiseRatio)环境中其定位性能较差。 SRP-PHAT算法的计算流程如下: 其中, Q 为预先设定...
GCC-PHAT算法 GCC-PHAT是一个计算AOA的算法。 这里的AOA是指信号入射到与阵列垂直的线的夹角。 画个图做个示意: 这里AB为两个microphone, 虚线为入射信号,这里计算AOA的前提是信号是平面波...,c为声音速度。 假设到达两个microphone的信号为: 用cross-correlation计算 τ\tauτ 计算AOA β\betaβ 这里有一个...
SRP-PHAT算法的基本原理是在假想声源位置计算所有麦克风对接收信号的相位变换加权的广义互相关GCC-PHAT函数之和,在整个声源空间寻找使SRP值最大的点即为声源位置估计。SRP-PHAT对混响有较强的鲁棒性,但是在低信噪比SNR(Signal-to-NoiseRatio)环境中其定位性能较差。 SRP-PHAT算法的计算流程如下: 其中, Q 为预先设定...
SRP-PHAT算法的基本原理是在假想声源位置计算所有麦克风对接收信号的相位变换加权的广义互相关GCC-PHAT函数之和,在整个声源空间寻找使SRP值最大的点即为声源位置估计。SRP-PHAT对混响有较强的鲁棒性,但是在低信噪比SNR(Signal-to-NoiseRatio)环境中其定位性能较差。 SRP-PHAT算法的计算流程如下: 其中, Q 为预先设定...