为何信标使用Chirp声音来进行声音导航（滤波器匹配）

在调试声标定位算法过程中，为什么使用自己的声音，反而比使用信标发出的Chirp声音更加的精确和稳定？

博文“反过来，正过去”给出了标准信标信号的长度以及改进的方式，即不再留有空白时间段，直接重复播放Chirp信号。

后来该同学在留言中给出了回复，提到将声音采用率降低到10kHz，采样时间延长的0.2048秒，也就是Chirp声音的标准长度的时候，所获得的计算结果就平稳了。他认为由于单片机内存有限，所以需要在计算的精度、分辨率之间做权衡。因为降低了采样率，这就使得声音的判断分辨率降低了。

▲ LIGO探测到引力波的Chirp信号

这次，不讨论如何提高声音延迟时间算计的精度，只是讨论为何信标使用Chirp声音来进行声音导航。

滤波器

1. 声音传播中的变化因素

声音电信号f 0 ( t ) 经过扬声器发出，空间传播并受到干扰，然后在有麦克风接收放大之后形成接收信号f 1 ( t ) 通过相关运算来计算延时时间。影响计算结果精度的因素很多，主要包括有：

声音幅值变化了；

声音的相位出现了非线性变化。纯延迟只能产生线性相位的变化。如果传播过程中出现了多径传播，则会有非线性变化的相位；

叠加有干扰噪声；

电路放大过程中的失真和噪声干扰等。

2. 噪声造成计算结果精度下降

▲ Chirp信号以及它的自相关

▲ 自相关信号中心位置的波形

3. 普通声音

▲ 录制的几段普通的声音信号

▲ 采集到的声音信号波形

滤波器的作用

无情的岁月在老照片上留下的量斑斑痕迹，通过滤波（AI智能照片修复）

▲ AI修复的老照片

回复被污染的二值信号

复原脸

去除老唱片的问题

滤除波动

取出漂移

信号是如何被污染的？
已知信号与噪声的区别？
使用什么手段？

匹配滤波器

▲ 雷达信号

1. 为什么匹配滤波器最优？

▲ 已知信号，消除噪声

▲ 匹配滤波器的单位冲激响应

编辑：hfy