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...
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...