1、机械制造及其自动化专业毕业论文 精品论文 基于 NI 平台的波束形成声源识别研究关键词：NI 平台 传声器阵列 波束形成算法 声源识别 时域信号 虚拟仪器摘要：基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabV
2、EIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和 LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。正文内容基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试
3、仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真
4、结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并
5、且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处
6、理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号
7、延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法
8、学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首
9、先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测
10、试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中长距离的声源识别，被广泛应用
11、于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。基于传声器阵列的波束形成算法是噪声源识别的重要方法之一。它的原理是根据各个传声器接收到的声音信号的时延以及传声器的位置来确定声源的位置，适合中高频和中
12、长距离的声源识别，被广泛应用于航空航天技术、汽车工业、测试技术和材料研究等领域。 首先，在对波束形成声源识别算法学习的基础上，对基于时域信号延时求和波束形成和多重信号处理波束形成算法进行了研究，并且对这两种算法的声源识别仿真结果进行了对比。其次，对测试仪器的发展、虚拟仪器技术以及 LabVEIW 软件进行了简要的介绍，基于 NI 平台和LabVEIW 开发了声源识别系统，完成了其硬件模块和软件模块的设计。最后使用该系统对音箱进行信号采集和声场重建，准确得到了音箱的声场特性。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 h
13、ttp:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
