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逆边界元法中求解正则化参数的一种新方法

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近场声全息是一种非常有效的噪声源识别和定位方法,利用测量点与声源之间的振动声学传递关系,反演过程中需采用正则化方法来获得最优解.最优正则化参数的选取是该方法的重要步骤,常采用L-curve法,广义交叉验证(GCV)法等.本文提出在基于逆边界元法声场逆向求解过程中采用Bayesian正则化准则来选择最优的正则化参数,与采用L-curve和GCV法的声场重建结果进行对比,通过仿真分析,验证了Bayesian正则化准则在逆边界元法声全息中应用的正确性与有效性.

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来源
《2018年全国声学大会》|2018年|575-576|共2页
会议地点北京
作者
XIAO You-hong; 肖友洪; SONG Qing-qing; 宋青青; ZHANG Zi-xin; 张子鑫;
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作者单位

中国声学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音信号处理;
关键词
噪声源识别; 正则化参数; 声场重建; 逆边界元法声全息;

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