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摘要
基于主成分分析的支持向量机近场声源定位方法,利用均匀线阵接收K个窄带、非高斯、平稳近场声源信号,在训练区间中产生L组接收数据,计算接收数据的协方差矩阵,并进行PCA降维处理得到训练数据的特征向量矩阵；根据降维后训练数据的特征向量矩阵和训练信号源集合训练得到支持向量最优回归参数；将降维后的训练数据的特征向量矩阵和测试数据特征矢量带入高斯核函数得到测试核矩阵,利用训练好的近场声源支持向量最优回归参数和测试核矩阵估计声源的角度和距离；主成分分析大大降低了支持向量回归机的输入特征的维数,降低了处理数据的复杂度,使训练时间缩短,同时在不损失原有数据信息的基础上,抑制了噪声,提高了信噪比,具有很好的估计精度。
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