Two sound field reproduction methods, weighted pressure matching and weighted mode matching, are theoretically and experimentally compared. The weighted pressure and mode matching are a generalization of conventional pressure and mode matching, respectively. Both methods are derived by introducing a weighting matrix in the pressure and mode matching. The weighting matrix in the weighted pressure matching is defined on the basis of the kernel interpolation of the sound field from pressure at a discrete set of control points. In the weighted mode matching, the weighting matrix is defined by a regional integration of spherical wavefunctions. It is theoretically shown that the weighted pressure matching is a special case of the weighted mode matching by infinite-dimensional harmonic analysis for estimating expansion coefficients from pressure observations. The difference between the two methods are discussed through experiments.


翻译:本文对两种声场重放方法——加权声压匹配与加权模式匹配进行了理论与实验比较。加权声压匹配与加权模式匹配分别是传统声压匹配和模式匹配的推广。两种方法均通过在声压匹配和模式匹配中引入加权矩阵推导得出。加权声压匹配中的加权矩阵基于离散控制点声压的声场核插值进行定义;而加权模式匹配中的加权矩阵则通过球面波函数的区域积分定义。理论分析表明,通过从声压观测值估计展开系数的无限维调和分析,加权声压匹配可视为加权模式匹配的一种特例。实验进一步讨论了两者之间的差异。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
113+阅读 · 2020年5月15日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
论文浅尝 | Neural-Symbolic Models for Logical Queries on KG
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月31日
因果效应估计组合拳:Reweighting和Representation
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年9月2日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
图神经网络综述:方法及应用 | Deep Reading
AI100
36+阅读 · 2019年3月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月13日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月12日
VIP会员
最新内容
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
7+阅读 · 8月10日
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
6+阅读 · 8月10日
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
边缘计算的军事应用
专知会员服务
11+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
12+阅读 · 8月8日
相关资讯
论文浅尝 | Neural-Symbolic Models for Logical Queries on KG
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月31日
因果效应估计组合拳:Reweighting和Representation
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年9月2日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
图神经网络综述:方法及应用 | Deep Reading
AI100
36+阅读 · 2019年3月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员