【摘 要】
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近场声全息是一种高效的噪声源识别和声场可视化技术。它通过测量振动体的近场声压就能够重建得到声源的表面法向振速和辐射声场，因此成为了解决噪声问题的有力工具。本文针对近场声全息中存在的问题进行了以下研究： 针对噪声源识别中存在的病态问题，利用正则化抑制了误差对重建效果的影响。对其中的广义交叉验证法进行了改进，降低了计算时间，并提出利用贝叶斯法来选择最优正则化参数。通过薄铝板仿真对不同的正则化组合方法
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近场声全息是一种高效的噪声源识别和声场可视化技术。它通过测量振动体的近场声压就能够重建得到声源的表面法向振速和辐射声场，因此成为了解决噪声问题的有力工具。本文针对近场声全息中存在的问题进行了以下研究：
针对噪声源识别中存在的病态问题，利用正则化抑制了误差对重建效果的影响。对其中的广义交叉验证法进行了改进，降低了计算时间，并提出利用贝叶斯法来选择最优正则化参数。通过薄铝板仿真对不同的正则化组合方法进行了对比分析，并对影响重建精度的因素进行了详细的讨论。结果表明Tikhonov结合贝叶斯法为最优正则化组合。
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