一种基于拉普拉斯范数的快速迭代收缩阈值的声源识别方法

摘要

本发明公开了一种基于拉普拉斯范数的快速迭代收缩阈值的声源识别方法，主要步骤如下：1)搭建基于拉普拉斯范数的快速迭代收缩阈值的声源识别系统；2)每个麦克风分别监测K个等效声源的时域模拟声压信号，并发送至多通道的信号采集器；3)多通道的信号采集器将接收到的时域模拟声压信号转换为数字声压信号p，并发送至数据处理器；4)基于接收到的数字声压信号p，数据处理器建立声源和麦克风阵列之间的传递矩阵A；5)数据处理器建立声场声源分布模型；6)数据处理器利用快速迭代收缩阈值算法对声场声源分布模型进行迭代解算，得到声源识别结果x。该算法有效的克服了低频范围(0～500Hz)声源识别的不稳定性，扩大了声源识别的频率范围。