[发明专利]一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法

摘要

本发明涉及噪声监测技术，其公开了一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法，解决传统技术中无法对多源噪声进行有效分离和单独评价带来的问题。该方法包括：1.建立噪声预测模型；2.设置各声源的初始源强以及初始背景值；3.建立噪声预测点群；4.预测点群内各点位的初始声级值；5.提取各噪声源的初始声级贡献值，建立X矩阵；6.对噪声预测点群进行声级值实测，获得各点位实测值，建立Y矩阵；7.利用噪声源对各点位的实际声级贡献值与初始声级贡献值之间的差值、实测背景值与初始背景值之间的差值建立Δ矩阵；8.利用Y＝X·Δ进行多元线性拟合，计算Δ矩阵；9.计算各点位在实测条件下各个噪声源的实际声级贡献值和实测背景值，建立X1矩阵，也可反推各声源的实测源强。

主权项

1.一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、建立目标区域的噪声预测模型；/n步骤二、设置对目标区域造成噪声影响的M个声源的初始源强L_0,i以及初始背景值B₀；/n步骤三、建立目标区域中包含N个预测点位的噪声预测点群；/n步骤四、通过噪声预测模型预测各个预测点位的初始声级值P0_j，并提取各噪声源的初始声级贡献值P0_j,i；然后利用和建立X矩阵，1≤i≤M，1≤j≤N；/n步骤五、对噪声预测点群中的各个预测点位进行声级值实测，获得各点位实测值P1_j，然后利用建立Y矩阵；/n步骤六、设M个噪声源在实测条件下对各点位的实际声级贡献值P1_j,i与预测条件下的初始声级贡献值P0_j,i之间的差值为Δ_i，实测背景值B₁与初始背景值B₀之间的差值为Δ_B，通过建立Δ矩阵；/n步骤七、利用Y＝X·Δ进行多元线性拟合，计算Δ矩阵；/n步骤八、基于Δ矩阵计算各点位实测条件下M个噪声源的实际声级贡献值P1_j,i和实测背景值B₁，并建立X₁矩阵；基于Δ矩阵反推各声源的实测源强L_1,i。/n