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研究了用于声源识别的近场声全息方法中的声场重建算法，针对一般声场重建算法速度慢、误差大的缺点，提出了基于RBF神经网络的声场重建算法。通过仿真证明：相比较于常用的利用菲涅尔变换推导的声全息重建算法，该重建算法具有重建误差小、速度快的优点，具有较好的可行性。
基于神经网络的近场声全息方法研究
【摘 要】
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研究了用于声源识别的近场声全息方法中的声场重建算法，针对一般声场重建算法速度慢、误差大的缺点，提出了基于RBF神经网络的声场重建算法。通过仿真证明：相比较于常用的利用菲
【机 构】
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大连大学振动噪声研究所,山东理工大学
【出 处】
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应用声学
【发表日期】
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2010年1期
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