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...
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,...
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...