Combined beamformers for robust broadband regularized superdirective beamforming
【未完待续】结合波束形成器的鲁棒性宽带正则化超指向波束形成方法[1]。用于宽带信号的波束形成方法。结合延时求和波束形成DSB以及超指向波束形成SDB方法,给定用户自定义的正则化因子,采用一个简单的参数来控制WNG–DF (白噪声增益-指向性因子)的平衡。
超定向固定波束形成器以获得高方向性因子而著称,但对非相关噪声和阵列单元的微小误差极为敏感,因其采用波束形成器白噪声增益测度对其进行建模。另一方面,延迟加和波束形成器成功地实现了白噪声增益的最大化,但其方向性系数很低。本文讨论了一种同时控制方向性系数和白噪声增益的宽带波束形成器的设计。将超指令波束形成器的正则化版本与延时求和波束形成器相结合,构建一个鲁棒的正规化波束形成器。文中推导出波束增益响应的解析闭型表达式,并将其推广到能完全控制所需白噪声增益或指向性因子的波束增益。该方法提供了一种简单的、鲁棒的宽带波束形成器。
远场信号模型:

参考文献
[1] Berkun R, Cohen I, Benesty J. Combined Beamformers for Robust Broadband Regularized Superdirective Beamforming[J]. IEEE/ACM Transactions on Audio Speech & Language Processing, 2015, 23(5):877-886.
扩展阅读:宽带波束形成
[2] Crocco M, Trucco A. Stochastic and Analytic Optimization of Sparse Aperiodic Arrays and Broadband Beamformers With Robust Superdirective Patterns[J]. IEEE Transactions on Audio Speech & Language Processing, 2012, 20(9):2433-2447.
Combined beamformers for robust broadband regularized superdirective beamforming的更多相关文章
- Analysis of Two-Channel Generalized Sidelobe Canceller (GSC) With Post-Filtering
作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Co ...
- 转:分享13款PHP开发框架
文章来自于:http://mashable.com/2014/04/04/php-frameworks-build-applications/ Building software applicatio ...
- MDK editions for Nuvoton devices
10 Sep 2018 MDK editions for Nuvoton devices For users of Nuvoton devices, Keil® MDK increases its a ...
- 论文翻译:2020_A Robust and Cascaded Acoustic Echo Cancellation Based on Deep Learning
论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10- ...
- 【论文:麦克风阵列增强】Signal Enhancement Using Beamforming and Nonstationarity with Applications to Speech
作者:桂. 时间:2017-06-06 13:25:58 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6943833.html 论文原文:http://pan.bai ...
- Computer Vision_33_SIFT:Speeded-Up Robust Features (SURF)——2006
此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的 ...
- 论文阅读笔记(二十三)【ECCV2018】:Robust Anchor Embedding for Unsupervised Video Person Re-Identification in the Wild
Introduction 当前主要的非监督方法都采用相同的训练数据集,这些数据集在不同摄像头中是对称的,即不存在单个行人的错误项,这些方法将在实际场景中效果下降.在本方法中,作者引入了非对称数据,如下 ...
- 最优化之Robust PCA
最近加了一个QQ群,接触了点新的东西,包括稀疏近似,低秩近似和压缩感知等.Robust PCA中既包含了低秩,又包含了稀疏,于是以其为切入点,做了如下笔记.笔记中有的公式有比较详细的推导,希望对读者有 ...
- CF Intel Code Challenge Final Round (Div. 1 + Div. 2, Combined)
1. Intel Code Challenge Final Round (Div. 1 + Div. 2, Combined) B. Batch Sort 暴力枚举,水 1.题意:n*m的数组, ...
随机推荐
- C/C++語言 - 日常算法 - 蛇形填數
C/C++語言 - 日常算法 - 蛇形填數 日期 : 2019-06-11 問題描述: 在n×n方阵里填入1,2,…,n×n,要求填成蛇形. 例如,n=4时方阵为: 10 11 12 1 9 ...
- Go 基本数据类型
Go基础语法 package main import "fmt" func main(){ fmt.Println("Hello world") } 注意点: ...
- xorm-删除和软删除实例
删除数据Delete方法,参数为struct的指针并且成为查询条件.注意:当删除时,如果user中包含有bool,float64或者float32类型,有可能会使删除失败 package main i ...
- ZooKeeper学习笔记(二)——内部原理
zookeeper学习笔记(二)--内部原理 1. zookeeper的节点的类型 总的来说可以分为持久型和短暂型,主要区别如下: 持久:客户端与服务器端断开连接的以后,创建的节点不会被删除: 持久化 ...
- C# vb .net实现焦距灰度特效滤镜
在.net中,如何简单快捷地实现Photoshop滤镜组中的焦距灰度效果呢?答案是调用SharpImage!专业图像特效滤镜和合成类库.下面开始演示关键代码,您也可以在文末下载全部源码: 设置授权 第 ...
- 七牛云图床存储+Alfread工作流+使用QSHELL
layout: post title: 七牛云图床存储+Alfread工作流+使用QSHELL 来源:http://www.cnblogs.com/cmi-sh-love/p/8901620.html ...
- port: ${SERVER_PORT:9190} #首先取环境变量,如果环境变量中没有,就取 9190 这个固定值
org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'spring.datas ...
- Mycat使用--分库分表和读写分离
Mycat分库分表读写分离 1. 模拟多数据库节点 2. 配置文件 具体操作参看: https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/83448757 写 ...
- Spring AOP无法拦截Controller的原因
因为Spring的Bean扫描和Spring-MVC的Bean扫描是分开的, 两者的Bean位于两个不同的Application, 而且Spring-MVC的Bean扫描要早于Spring的Bean扫 ...
- Angular使用操作事件指令ng-click传多个参数示例
本文实例讲述了Angular使用操作事件指令ng-click传多个参数功能.分享给大家供大家参考,具体如下: <!DOCTYPE html> <html ng-app="m ...