全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

全息数据外推与插值技术的极限学习机方法

DOI: 10.3969/j.issn.1006??7043.201305016

Keywords: 极限学习机, 数据外推, 数据插值, 近场声全息, 重建误差, 测量孔径, 空间分辨率

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

针对近场声全息技术中有限测量孔径问题,提出一种基于极限学习机的全息声压外推与插值方法。该方法将初始全息面上的测量数据作为网络的输入样本进行训练学习,将未知的全息面声场当做目标值进行预测,实现全息数据的外推与插值,并对影响外推与插值结果的参数进行分析。利用外推或插值后的全息数据进行重建,将重建结果进行比较。结果表明:该方法相对于传统方法获得了更高的重建精度,解决了测量孔径有限造成的较大重建误差,在不增加测点情况下提高了重建图像的空间分辨率。同时,该插值技术也可用于非自由声场环境中,仿真结果验证了该方法的稳健性和优越性。??

References

[1]  针对近场声全息技术中有限测量孔径问题,提出一种基于极限学习机的全息声压外推与插值方法。该方法将初始全息面上的测量数据作为网络的输入样本进行训练学习,将未知的全息面声场当做目标值进行预测,实现全息数据的外推与插值,并对影响外推与插值结果的参数进行分析。利用外推或插值后的全息数据进行重建,将重建结果进行比较。结果表明:该方法相对于传统方法获得了更高的重建精度,解决了测量孔径有限造成的较大重建误差,在不增加测点情况下提高了重建图像的空间分辨率。同时,该插值技术也可用于非自由声场环境中,仿真结果验证了该方法的稳健性和优越性。?

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133