逆边界元法中求解正则化参数的一种新方法

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近场声全息是一种非常有效的噪声源识别和定位方法,利用测量点与声源之间的振动声学传递关系,反演过程中需采用正则化方法来获得最优解.最优正则化参数的选取是该方法的重要步骤,常采用L-curve法,广义交叉验证(GCV)法等.本文提出在基于逆边界元法声场逆向求解过程中采用Bayesian正则化准则来选择最优的正则化参数,与采用L-curve和GCV法的声场重建结果进行对比,通过仿真分析,验证了Bayesian正则化准则在逆边界元法声全息中应用的正确性与有效性.
作者：肖友洪宋青青张子鑫
作者单位：哈尔滨工程大学动力与能源工程学院,黑龙江哈尔滨150001
母体文献：2018年全国声学大会论文集
会议名称：2018年全国声学大会  
会议时间：2018年11月1日
会议地点：北京
主办单位：中国声学学会
语种：chi
分类号：
关键词：噪声源识别  正则化参数  声场重建  逆边界元法声全息
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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2024-12-1 20:42 上传 逆边界元法中求解正则化参数的一种新方法.pdf

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