GCC-PHAT算法的基本概念 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform)是一种信号处理技术,用于估计两个信号之间的时延。它是广义互相关(Generalized Cross-Correlation, GCC)的一种变体,通过引入相位变换(Phase Transform, PHAT)来提高时延估计的鲁棒性和准确性。GCC-PHAT算法特别适用于在噪声环境下进行精确的...
GCC-PHAT是一种MATLAB中的算法,用于进行声源定位和声源分离。GCC-PHAT代表Generalized Cross-Correlation Phase Transform,它是一种基于相位变换的广义互相关算法。该算法通过计算两个麦克风之间的互相关函数,来估计声源的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA),从而确定声源的位置。 GCC-PHAT算法的优势在于对于多个...
SRP-PHAT(Steered Response Power - Phase Transform) 基于相位变换加权的可控响应功率的声源定位算法。 基于麦克风阵列的声源定位方法很多,相位变换加权的可控响应功率SRP-PHAT声源定位算法在混响环境中有较强的鲁棒性,可实现真实环境中的声源定位,因此该算法得到了广泛应用。SRP-PHAT对阵型没有特定要求,因此也适用于分布...
SRP-PHAT(Steered Response Power - Phase Transform) 基于相位变换加权的可控响应功率的声源定位算法。 基于麦克风阵列的声源定位方法很多,相位变换加权的可控响应功率SRP-PHAT声源定位算法在混响环境中有较强的鲁棒性,可实现真实环境中的声源定位,因此该算法得到了广泛应用。SRP-PHAT对阵型没有特定要求,因此也适用于分布...
这一步通常使用快速傅立叶变换算法(FFT)实现。 复共轭:对一个信号进行复共轭操作,保持实部不变,虚部取反 点乘:将第一个信号与第二个信号的复共轭进行点乘。等价于在频域上将幅度相乘,相位相加。 逆傅立叶变换:将点乘后获得的频域上的信号转换为时域。 归一化:对第5步中的结果进行归一化处理,确保互相关函数的...
SRP-PHAT(Steered Response Power - Phase Transform) 基于相位变换加权的可控响应功率的声源定位算法。 基于麦克风阵列的声源定位方法很多,相位变换加权的可控响应功率SRP-PHAT声源定位算法在混响环境中有较强的鲁棒性,可实现真实环境中的声源定位,因此该算法得到了广泛应用。SRP-PHAT对阵型没有特定要求,因此也适用于分布...
sig和refsig都可以有多个通道。 该函数假设信号和参考信号来自单个源。 为了估计延迟,gccphat找到sig和refsig之间的互相关峰值的位置。 使用广义互相关相位变换(GCC-PHAT)算法计算互相关。 时间延迟是采样间隔的倍数,对应于默认采样频率1赫兹。发布于 2024-09-23 13:23・IP 属地北京...
VALIN J M提出了一种使用递归方法计算权值的改进的GCC-PHAT算法[2],即连续值频点加权GCC-PHAT算法,来提高原算法对加性噪声的鲁棒性。连续权值计算需要使用最小值控制递归平均[3](Minimum Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法估计噪声,但MCRA算法在噪声变化后需要适应...
VALIN J M提出了一种使用递归方法计算权值的改进的GCC-PHAT算法,即连续值频点加权GCC-PHAT算法,来提高原算法对加性噪声的鲁棒性。连续权值计算需要使用最小值控制递归平均(Minimum Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法估计噪声,但MCRA算法在噪声变化后需要适应时间调整参数,因而对于加性非平稳间或噪声,使用连续权值...
VALIN J M提出了一种使用递归方法计算权值的改进的GCC-PHAT算法[2],即连续值频点加权GCC-PHAT算法,来提高原算法对加性噪声的鲁棒性。连续权值计算需要使用最小值控制递归平均[3](Minimum Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法估计噪声,但MCRA算法在噪声变化后需要适应时间调整参数[4],因而对于加性非平稳间或噪声...