35、随机射线追踪的房间脉冲响应模拟与音频特征选择

随机射线追踪的房间脉冲响应模拟与音频特征选择

1. 随机射线追踪的房间脉冲响应模拟

1.1 概述

房间脉冲响应模拟旨在对空间的混响特性进行建模,而无需进行声学测量。常见的图像源方法虽然流行,但只能模拟发射器和接收器之间的镜面反射。随机射线追踪方法则能解决这一局限,它将声音扩散和衍射也考虑在内。

1.2 随机射线追踪概述

射线追踪假设声能以射线的形式在房间内传播。射线从声源出发,沿均匀随机分布向各个方向发射。在射线每次反射时,计算接收器处测得的射线能量,并用于更新与频率相关的直方图,最后通过用直方图值加权泊松随机过程来计算房间脉冲响应。

1.3 定义房间参数

模拟一个空的长方体房间的脉冲响应,定义房间的尺寸、发射器和接收器的坐标及接收器半径,并绘制房间空间、接收器和发射器。

roomDimensions = [10 8 4];
sourceCoord = [2 2 2];
receiverCoord = [5 5 1.8];
r = 0.0875;
h = figure;
plotRoom(roomDimensions,receiverCoord,sourceCoord,h)

1.4 生成随机射线

设定射线数量,使用辅助函数 RandSampleSphere 生成从源点向随机方向发射的射线。

N = 5000;
rng(0)
rays = RandSample
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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