第４３卷第８期２０２３年８月物理实验ＰＨＹＳＩＣＳＥＸＰＥＲＩＭＥＮＴＡＴＩＯＮＶｏｌ．４３Ｎｏ．８Ａｕｇ．，櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶櫶２０２３收稿日期：２０２３０２２０；修改日期：２０２３０５２３基金项目：“中国高等教育”研究课题（Ｎｏ．２１ＺＳＬＫＪＹＹＢ１１）；兰州大学学生创新创业行动计划项目（Ｎｏ．２０２２０２３００１２）作者简介：江煊明（２００２－），男，福建龙岩人，兰州大学物理科学与技术学院２０２０级本科生．Ｅｍａｉｌ：ｊｉａｎｇｘｍ２０＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：王心华（１９７９－），男，青海海东人，兰州大学物理科学与技术学院高级实验师，博士，研究方向为磁性纳米材料．Ｅｍａｉｌ：ｘｈｗａｎｇ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ文章编号：１００５４６４２（２０２３）０８００４８０８采用声场成像的声源自适应降噪方法江煊明ａ，郑煜ｂ，王心华ｃ（兰州大学ａ．物理科学与技术学院；ｂ．信息科学与工程学院；ｃ．物理学国家级实验教学示范中心，甘肃兰州７３００００）摘要：针对现有声音定位技术动态适应能力弱的问题，基于由２１个ＭＳＭ２６１Ｓ４０３０Ｈ０组成的麦克风阵列群和声波接收时间差算法实现的声源定位技术，提出声源自适应降噪方法．该方法在声场成像的基础上，通过能根据声源实际情况调整参量的异常值剔除和迭代修正复合式降噪过程，兼顾定位的准确性和实时性，实现８ｍ内的声源自适应定位．关键词：声音定位；声场成像；声源自适应；复合降噪中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．１９６５５／ｊ．ｃｎｋｉ．１００５４６４２．２０２３．０８．００７当前，将声源自身情况纳入定位算法的研究较少［１２］，在忽略“声源”这一辨识度最高的数据源后，难以避免引发传统的声源定位和降噪算法的不足．因此，近年国内外一些高校已开始研究具备声源自适应定位的方法，例如，浙江大学提出的声场形态分量分析（Ｓｏｕｎｄｆｉｅｌｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ＳＦＭＣＡ）模型和强化交替方向乘子（Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇｄｉｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒｓ，ＡＤＭＭ）算法能够基于表征声学成分，实现优于将混响视为一般高斯噪声的声学成像效果［３］；以色列理工学院提出了使用有监督的方法估...
