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基于近似核密度估計算法模型

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  針對混響環境下的近場多聲源定位問題,提出了一種基于近似核密度估計(KDE)的算法模型。引入多階段(MS)分頻帶處理有效解決寬間距時的空域模糊,同時,構建空域似然率函數(SLF)通過相加(S)及相乘(P)2種算子進行多維融合,從而衍生出S-KDE、P-KDE、S-KDEMS和P-KDEMS 4種算法。通過對均方根誤差(RMSE)以及表征辨識度的SLF百分比(PSLF)這2個統計指標的綜合比較,證實了P-KDEMS是一種具有較高穩健性與辨識度的近場多聲源定位算法。

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