[发明专利]用于重建声学场的方法有效
申请号: | 200980126438.1 | 申请日: | 2009-06-26 |
公开(公告)号: | CN102089633A | 公开(公告)日: | 2011-06-08 |
发明(设计)人: | J.哈德;J.戈梅斯 | 申请(专利权)人: | 布鲁尔及凯尔声音及振动测量公司 |
主分类号: | G01H3/12 | 分类号: | G01H3/12 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 马永利;卢江 |
地址: | 丹麦*** | 国省代码: | 丹麦;DK |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 重建 声学 方法 | ||
技术领域
本发明涉及声学场的重建。
背景技术
近场声全息(Near-field Acoustical Holography,NAH)对于声辐射的3D可视化以及基于在声源附近表面上的测量的精确噪声源定位来说是非常有用的工具。其用于还重建渐逝(evanescent)波分量的能力确保了非常高的空间分辨率。
已知的近场声全息方法基于穿过可分离的坐标系统中的等位面(level surface)的规则栅格(regular-grid)测量,允许由空间离散傅立叶变换(DFT)来执行NAH计算,参见例如E. G. Williams、 J. D. Maynard和 E. J. Skudrzyk的“Sound source reconstruction using a microphone array,”J. Acoust. Soc. Am. 68, 340-344 (1980)。由于DFT的使用,处理非常快,但使用DFT的副效果包括严重空间开窗(windowing)效果,除非测量区域完全覆盖具有高声压的区域。在某些情况下,对测量区域的这种要求无法满足,并且在很多情况下,必须的大小变得过分地大。
已经提出一组技术来在保持DFT空间处理的同时仍降低空间开窗效果,但代价是增加的复杂性和计算需求,参见例如J. HaId的 “Reduction of spatial windowing effects in acoustical holography,”Proceedings of Inter-Noise 1994。典型地,迭代过程首先用于将测量的声压外推(extrapolate)到测量区域外部,随后在扩展数据窗上应用基于DFT的全息方法。
已经提出了致力于避免使用空间DFT并且提供所要求的测量区域的减少的其它方法。
一种这样的方法是亥姆霍兹方程最小二乘(HELS)方法,其使用依据球面波函数的声场(sound field)的局部模型,参见例如US 6,615,143, Z. Wang和S. F. Wu的 “Helmholtz equation-least-squares method for reconstructing the acoustic pressure field,” J. Acoust. Soc. Am, 102(4), 2020-2032 (1997);或S. F. Wu的“On reconstruction of acoustic fields using the Helmholtz equation-least-squares method,”J. Acoust. Soc. Am, 107, 2511-2522 (2000)。然而,由于仅具有共同原点的球面波函数被用于表示声场,因此将会在源表面上的声场重建中引入误差,除非源表面也是球面的并且以同一原点为中心。上述现有技术方法的另一缺点在于,其需要大量测量位置来获得足够精确的模型。第三个缺点在于,传统正则化方法(比如Tikhonov正则化)并非正确地起作用。相反,上述现有技术方法对与最小二乘解组合的球面波展开的优化截断应用计算上昂贵的迭代搜索,而无需正则化。
另一先前提出的方法是统计学优化近场声全息(SONAH)方法,公开于R. Steiner 和J. HaId的“Near-field Acoustical Holography without the errors and limitations caused by the use of spatial DFT,”Intern. J. Acoust. Vib. 6,83-89 (2001 )中。然而,该现有技术方法基于平面波函数,并且没有考虑在非平面源表面上声场的精确重建。
发明内容
根据第一方面,在此公开的是一种基于测量集合重建声场的方法,所述方法包括:
-接收在测量位置集合测量的第一声学量的测量值;
-定义虚拟源位置集合和波函数集合,每个波函数表示源自所定义的虚拟源位置集合中的相应一个的相应声场;
-根据乘以相应展开系数的波函数集合的叠加来计算在目标位置处的第二声学量;其中,计算包括:根据波函数集合的叠加对接收到的测量值的最小范数拟合(least-norm fit)来确定一个或多个展开系数。
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