摘要
噪声污染已成为现代社会亟待解决的环境问题之一，准确识别噪声源是进行有效噪声控制的关键。
声阵列技术凭借其空间滤波能力和高精度测向优势，在噪声源识别领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了声源识别的概念、声阵列技术及其优势，并概述了常见的声阵列几何结构。
随后，本文重点探讨了基于声阵列的噪声源识别算法，详细阐述了波束形成、子空间类、基于稀疏表示和深度学习等主要方法，并分析了它们的优缺点和适用场景。
此外，本文还总结了噪声源识别系统的软硬件设计、性能评价指标以及在工业设备故障诊断、环境噪声监测等领域的应用案例。
最后，展望了基于声阵列的噪声源识别技术未来的发展趋势，指出其在智能化、鲁棒性、实时性等方面面临的挑战和机遇。
关键词：声阵列；噪声源识别；波束形成；稀疏表示；深度学习
随着工业化和城市化的快速发展，噪声污染问题日益突出，严重影响人们的日常生活和身心健康。
准确识别噪声源是进行有效噪声控制、改善声环境质量的前提。
声源识别技术旨在利用信号处理方法从混合声场中分离出目标声源并确定其位置信息，近年来受到广泛关注并取得了显著进展。
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