一种基于自适应傅里叶分解的头相关传输函数建模方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710363135.8
IPC分类号：G06F17/14
申请日期：
2017-05-22
申请人：
上海大学

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著录项信息

专利名称	一种基于自适应傅里叶分解的头相关传输函数建模方法
申请号	CN201710363135.8	申请日期	2017-05-22
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-10-27	公开/公告号	CN107301153A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/14 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/10 复杂数学运算的〔6〕 G06F17/14 傅立叶、沃尔什或类似的域换算的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;1;4查看分类表>
申请人	上海大学	申请人地址	上海市宝山区上大路99号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海大学	当前权利人	上海大学
发明人	柯晨光;黄青华;张琳;黄景标;贾胜楠;王慧;张丽丽
代理机构	上海上大专利事务所（普通合伙）	代理人	陆聪明

摘要

本发明公开了一种基于自适应傅里叶分解的头相关传输函数建模方法：首先用希尔伯特变换将原始函数投射到Hardy空间，建立头相关传输函数与自适应傅里叶分解(AFD)算法间的数学联系；然后进行AFD算法分析；利用极大选择原理选择最佳的原子，并用选出的原子计算每一次分解的有理正交系作为基函数；最后，利用基函数与权重系数近似重构所需头相关传输函数。该方法利用AFD算法的能量快速收敛原则，用较少的数据量，以极大速度逼近原始数据的能量，实现对原始数据较精准的描述。该方法克服了传统方法数据量大、计算复杂度高的不足，大大减少了头相关传输函数建模所需的计算时间以及信号处理时的数据量，可广泛运用于数据建模领域。

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