球头制造者
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阵列信号处理—窄带波束形成（一）

1. 信号模型

假设一麦克风阵列由M个全向麦克风构成，接收来自\mathbf{d}方向的远场窄带信号。

阵列信号处理—窄带波束形成（一）_第1张图片

以阵列中心为原点建立坐标系，假设源信号s在t时刻到达坐标系原点，则它到达各个麦克风时的信号可以表示为

\mathbf{s}(\mathit{t},\mathbf{p})=[s(t-\tau _{1}) s(t-\tau _{2}) ... s(t-\tau _{M})]^{T}

 \tau为各阵元相对于阵列中心接收信号的时延。

\tau =\frac{\mathbf{d}^{T}\mathbf{p}}{c}

c为信号在介质中的传播速度，一般为声速。 

频域下（注：小写一般为时域，大写为频域），阵列接收信号的快拍数据模型为

\mathbf{X}(f,k)=\mathbf{A}(f)\mathbf{S}(f,k)+\mathbf{N}(f,k)

f为信号中心频率，k为快拍次数 

\mathbf{A}为阵列导向矢量，与阵元位置、信号入射方向有关。

\mathbf{A}=[e^{-j2\pi f\tau _{1}} e^{-j2\pi f\tau _{2}} ... e^{-j2\pi f\tau _{M}}]

2. 波束形成 

通过给每个麦克风施加相应的权重w，然后得到阵列的输出。

阵列信号处理—窄带波束形成（一）_第2张图片

阵列输出的矩阵形式可写为

\mathbf{Y}(f,k)=\mathbf{W}^{H}(f,k)\mathbf{X}(f,k)

代入信号模型

\mathbf{Y}(f,k)=\mathbf{W}^{H}(f,k)\mathbf{A(\mathit{f})S}(f,k)+\mathbf{W}^{H}(f,k)\mathbf{N}(f,k)

显然，波束形成器的设计目标在于寻找一组合适的权重向量来重构出期望信号s，并消除或抑制噪声部分N。

(仅作个人随笔，无它，欢迎交流)

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    关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构   之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。 本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。   文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
  • Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
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