声学成像仪ACAM ---100 [4]
可以用在诸多产品研发、故障诊断领域：
· 车辆、家电NVH性能优化；
· 汽车、家电、机床、注塑机、发电机组等设备定位；
· 位置或轨迹跟踪定位：如低空无人机预警、炮弹落点定位、爆炸定位、轨迹跟踪定位、水下目标定位等等；
· 门窗密封性检测、管道漏气位置定位；
· 汽车、火车、飞机的通过、驶过、或飞越成像和定位；
· 方位识别。
基于麦克风阵列的声源定位原理简介
一般来说，基于麦克风阵列的声源定位算法划分为三类：一是基于波束形成的方法；二是基于高分辨率谱估计的方法；三是基于声达时延差（TDOA）的方法。 [1-2]
波束形成（Beamforming）
基于最大输出功率的可控波束形成技术 Beamforming，它的基本思想就是将各阵元采集来的信号进行加权求和形成波束，通过搜索声源的可能位置来引导该波束，修改权值使得传声器阵列的输出信号功率最大。这种方法既能在时域中使用，也能在波域中使用。它在时域中的时间平移等价于在波域中的相位延迟。在波域处理中，首先使用一个包含自谱和互谱的矩阵，我们称之为互谱矩阵(Cross-Spectral Matrix，CSM)。在每个感兴趣波长之处，阵列信号的处理给出了在每个给定的空间扫描网格点上或每个信号到达的能量水平。因此，阵列表示了一种与声源分布相关联的响应求和后的数量。这种方法适用于大型麦克风阵列，对测试环境适应性强。 [3]
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