用线性麦克风阵列实现到达估计方向
此示例显示如何获取和处理实时多声道音频。它还介绍了一种简单的算法，用于使用线性阵列内的多个麦克风对估计声源的到达方向（DOA）。
选择并配置音频样本源
如果提供多声道输入音频接口，则修改此脚本以设置酸奶精力到'居住'。在此模式下，示例使用实时音频输入信号。该示例假定所有输入（两个或更多个）由布置在线性阵列上的麦克风驱动。如果没有使用麦克风阵列或多通道音频卡，则设置酸奶精力到'录制'。在此模式下，该示例使用使用线性阵列获取的预先记录的音频样本。为了SourceChoice ='活'，以下代码使用audiodevicereader.通过用于Windows®的Microsoft Kinect™来获取4个实时音频通道。要使用其他麦克风阵列设置，请确保已安装的音频设备驱动程序是MATLAB支持的传统类型之一，并设置金宝app设备财产audiodevicereader.因此。您可以查询有效设备通过调用来分配您的计算机GetAudioDevices.对象功能audiodevicereader.。请注意，即使使用Microsoft Kinect时，设备名称也会因计算机而异，可能与此示例中使用的设备不匹配。使用选项卡完成以在计算机上获取正确的名称。
SourceChoice =.
'录制';
设置现场处理的持续时间。设置每个通道的样本数以获取和处理每次迭代。
终点= 20;audioframelength = 3200;
创建源。
转变酸奶精力案件'居住'FS = 16000;udioInput = audiodevicereader（......'设备'那'麦克风阵列（Microsoft Kinect USB Audio）'那......'采样率'，fs，......'numchannels'，4，......'outputdatatype'那'双倍的'那......'samplesperframe'，audioframelength）;案件'录制'％此音频文件可容纳4个原始音频的20秒录制使用Microsoft Kinect（TM）获取的％频道用于Windows（R）％在数组前移动的嘈杂源的存在％大约从-40到约+ 40度，然后回到％ 初始位置。audiofilename ='audioArray-16-16-4Channels-20secs.wav';udioInput = dsp.audiofilereader（......'outputdatatype'那'双倍的'那......'文件名'，audiofilename，......'播放计数'，inf，......'samplesperframe'，audioframelength）;fs = audioInput.samplerate;结尾
定义阵列几何图形
以下值识别相对于RGB相机的位置（在本示例中使用的位置）的Microsoft Kinect™的4个内置麦克风的近似线性坐标。对于3D坐标使用[[x1; y1; z1]，[x2; y2; z2]，...，[xn; yn; zn]]
micPositions = [-0.088,0.042,0.078,0.11];
形成麦克风对
本例中使用的算法独立地使用一对麦克风。然后，它结合了各个DOA估计以提供单个实时DOA输出。可用的成对越多，更强大（且计算昂贵）DOA估计。可以计算最大可用的成对数为NCHOOSEK（长度（MICPORIONS），2）。在这种情况下，选择具有最大麦克风距离的3对。麦克风间距离越大，DOA估计越敏感。以下矩阵的每列描述阵列内的麦克风对的选择。所有值必须是1之间的整数长度（micPositions）。
micpaire = [1 4;1 3;1 2];numpairs = size（云极，1）;
初始化DOA可视化
创建辅助绘图对象Doadisplay的实例。这将显示估计的DOA与极性图上的箭头一起生活。
dooapointer = doadisplay（）;
创建和配置算法构建块
使用辅助对象根据麦克风对的选择重新排列输入样本。
bufferlength = 64;preprocessor = pairaraypreprocessor（......'micPositions'，micpositions，......'云极'，弥脚，......'bufferLength'，bufferlength）;mickeparations = getPairseparations（预处理器）;
该示例的主要算法构建块是交叉相关器。这与内插器一起使用以确保更精细的DOA分辨率。在这种简单的情况下，在可用的不同对中使用相同的两个对象足以使用。然而，通常，不同的信道可能需要独立地保存其内部状态，从而通过单独的对象处理。
Xcorrelator = dsp.crosscorrelator（'方法'那'频域'）;interpfortor = 8;b = interpfortor * fir1（（2 * interportor * 8-1），1 / interpfortor）;groupdelay =中位数（grpdelay（b））;InterpoLator = dsp.firinterpolator（'InterpolationFactor'，interportor，'分子'，b）;
在循环中获取和处理信号
对于以下循环的每次迭代：读取audioframelength.每个音频通道的示例，处理数据以估计DOA值并显示基于箭头的极性可视化上的结果。
Tic.为了IDX = 1：（ENDTIME * FS / AUDIOFRameLength）Cyclestart = TOC;％从音频源读取多声道帧％返回的数组的大小是obioframelength x大小（micPositions，2）multhichannelaudioframe = audioInput（）;％重新排列在4-D尺寸方面所获得的采样％bufferlength x numbuffers x 2 x numpairs其中2是数量每个麦克风对的％频道bufferedframe = preprocessor（multichannelaudioframe）;％首先，独立地估计每对的DOA％初始化跨可用对使用的阵列numbuffers = size（bufferedframe，2）;延迟=零（1，数字）;Anglesinradians = Zeros（1，NumPairs）;xcdense =零（（2 * bufferlength-1）* interpfortor，numbairs）;％循环通过可用对为了kpair = 1：numpairs每个2通道缓冲区的次级麦克风差异百分比delayvector =零（numbuffers，1）;为了KBUFFER = 1：NUMBUFFERS％交叉相关对通道以获得粗糙％跨相关性xccoarse = xcorrelator（......BufferedFrame（：，KBuffer，1，Kpair），......BufferedFrame（：，KBuffer，2，Kpair））;％插值以增加空间分辨率xcdense =插值器（flipud（xcroarse））;％提取最大位置，等于采样时间的延迟％单位，包括插值滤波器的组延迟[〜，idxloc] = max（xcdense）;DelayVector（KBuffer）=......（idxloc - groupdelay）/ interpfortor - bufferlength;结尾通过选择中位值来跨对的数量估计。延迟（kpair）=中位数（delayvector）;使用Microsoft对空间将延迟转换为角度提供的％分离Anglesinradians（Kpair）= HelperdelaytoAngle（延迟（kpair），fs，......MICSEPLATIONS（KPAIR））;结尾通过保持中位值，％相结合DOA估计DoaInradians =中位数（Anglesinradians）;％arrow显示dooapointer（努餐车）如果使用录制的数据，则延时周期执行如果（strcmp（sourcechoice，'录制'））暂停（audioframelength / fs - toc + cyclestart）结尾结尾
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