龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种基于稀疏贝叶斯学习的超分辨率声场重建方法，在声源近场辐射区域内布置M个传声器从而测量得到全息面声压pH；利用稀疏贝叶斯学习对全息面声压进行插值以及外推得到全息面单次插值声压，从而增大全息面孔径以及提高分辨率；对插值声压进行多次迭代，直至原孔径内测点声压趋于稳定，从而得到鲁棒的全息面插值声压pI；利用统计最优近场声全息计算重建面声压pr。本发明通过稀疏贝叶斯学习先扩大了全息面孔径以及提高了全息面孔径测点密度，为统计最优近场声全息提供了更丰富的声场信息，显著降低了统计最优近场声全息的边缘误差，与传统方法相比，本发明具有更高的重建精度与鲁棒性。
主权项：1.一种基于稀疏贝叶斯学习的超分辨率声场重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤a，在声源近场辐射区域内布置M个传声器从而测量得到全息面测试声压pH；步骤b，对全息面测试声压pH进行扩充得到全息面扩充复声压pM，利用稀疏贝叶斯学习对全息面测试声压的实部以及虚部分别进行插值得到全息面插值声压pI；步骤c，计算全息面插值声压pI与全息面测试声压pH的总体拟合误差，若总体拟合误差大于迭代误差阈值，令全息面扩充复声压pM等于全息面插值声压pI，返回步骤b，直至总体拟合误差小于迭代误差阈值；步骤d，利用统计最优平面近场声全息技术基于全息面插值声压计算重建面重构声压pR，从而实现声场重构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于稀疏贝叶斯学习的超分辨率声场重建方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号