matlab声源定位算法实现_MATLAB程序

全栈程序员-用户IM • 2022年9月22日上午7:16 • 未分类

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这是通过传统互相关的方法来进行声源定位的程序，做完互相关之后，红色标注的程序行，应该如何理解呢，是通过什么方法来实现最终延迟差的估计的呢？

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% *各参数设置*

%–声源相关参数

fm=2000; %Hz: 信源调频信号最高频率周期0.5ms

Ts=0.2; %s: 信源周期 0.2s

%–采样和信号处理相关参数

fs=10*fm; %采样率也就是50us采一次样

ts=1/fs; %采样间隔

T=0.2; %s: 搜集数据T秒，计算一次位置

tMic=0:1/fs:T-1/fs; %接收数据时间

nMic=length(tMic); %接收数据长度

Rlen=nMic; %做相关的长度

%–物理参数设置

v=340; %m/s: 音速

SNR=-10; %dB

%–声源和MIC位置

Lco_S = [20,30];

Loc_A = [10,0];

Loc_B = [0,10];

Loc_C = [20,0];

% *模拟声源信号及各MIC接收到的信号*

%–产生声源

t = 0:ts:0.4; %假设声波持续时间0.4秒，也就是有2个周期

s = chirp(mod(t,0.2),0,0.2,fm,’linear’);%源信号

%–画出声源的波形

figure();

plot((1:8001)*0.05,s);

xlabel(‘时间/\itms’);

ylabel(‘振幅’);

title(‘声音信号’);

%–计算信源与个MIC之间的距离

dis_SA = sqrt(sum((Lco_S-Loc_A).^2));

dis_SB = sqrt(sum((Lco_S-Loc_B).^2));

dis_SC = sqrt(sum((Lco_S-Loc_C).^2));

%–信源到MIC的时间延迟

Lag_SA = dis_SA/v;

Lag_SB = dis_SB/v;

Lag_SC = dis_SC/v;

%–转化成相差点数

diff_AB =round((Lag_SA-Lag_SB)/ts);

diff_AC =round((Lag_SA-Lag_SC)/ts);

%–MIC接收到的数据

sigMicA=s(1:nMic);

sigMicB=s(1+diff_AB:nMic+diff_AB);

sigMicC=s(1+diff_AC:nMic+diff_AC);

sigMicA=awgn(sigMicA,SNR,’measured’);

sigMicB=awgn(sigMicB,SNR,’measured’);

sigMicC=awgn(sigMicC,SNR,’measured’);

%–信号时域图

figure();subplot(3,1,1);

plot((1:4000)*0.05,sigMicA);

subplot(3,1,2);

plot((1:4000)*0.05,sigMicB);

subplot(3,1,3);

plot((1:4000)*0.05,sigMicC);

% *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差*

%CC算法求延时差

rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关

rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,Rlen,’biased’); %求MIC A、C信号互相关

[val,DelayDifferAB]=max(rMicAB); %互相关最大值的位置体现了延迟差。

[val,DelayDifferAC]=max(rMicAC);

%最终延迟差估计

delayDifferABRes=-(Rlen+1)+rMicAB(DelayDifferAB+(-3:3))*(DelayDifferAB+(-3:3))’/sum(rMicAB(DelayDifferAB+(-3:3)));

delayDifferACRes=-(Rlen+1)+rMicAC(DelayDifferAC+(-3:3))*(DelayDifferAC+(-3:3))’/sum(rMicAC(DelayDifferAC+(-3:3)));

distDiffAB=delayDifferABRes/fs*v;

distDiffAC=delayDifferACRes/fs*v;

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/190841.html原文链接：https://javaforall.cn

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