公开(公告)号：CN107301153B

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN201710363135.8

申请日：2017-05-22

Applicant: 上海大学

Inventor： 柯晨光 ,  黄青华 ,  张琳 ,  黄景标 ,  贾胜楠 ,  王慧 ,  张丽丽

IPC: G06F17/14

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN107301153A

公开(公告)日：2017-10-27

申请号：CN201710363135.8

申请日：2017-05-22

Applicant: 上海大学

Inventor： 柯晨光 ,  黄青华 ,  张琳 ,  黄景标 ,  贾胜楠 ,  王慧 ,  张丽丽

IPC: G06F17/14

CPC classification number: G06F17/141

Abstract: 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。