کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4977559 | 1451932 | 2017 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Noise-Robust Method with Smoothed â1/â2 Regularization for Sparse Moving-Source Mapping
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The method described here performs blind deconvolution of the beamforming output in the frequency domain. To provide accurate blind deconvolution, sparsity priors are introduced with a smoothed â1/â2 regularization term. As the mean of the noise in the power spectrum domain depends on its variance in the time domain, the proposed method includes a variance estimation step, which allows more robust blind deconvolution. Validation of the method on both simulated and real data, and of its performance, are compared with two well-known methods from the literature: the deconvolution approach for the mapping of acoustic sources, and sound density modeling.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 135, June 2017, Pages 96-106
Journal: Signal Processing - Volume 135, June 2017, Pages 96-106
نویسندگان
Mai Quyen Pham, Benoit Oudompheng, Jérôme I. Mars, Barbara Nicolas,