像統計最優近場聲全息（SONAH）和等效源（ESM）這樣的近場聲全息（NAH）方法僅限于低頻聲源成像，即平均麥克風間距小于聲波波長的一半，而波束形成（Beamforming）只能在中高頻率下提供有用的空間分辨率。通過適當的陣列設計，這兩種方法可以在同一個陣列中使用。但是，NAH要提供良好的低頻分辨率，需要較小的測量距離，而波束成形則需要較大的距離來限制旁瓣。

本文提出的寬帶聲全息（Wideband Holography, WBH）方法就是為了克服這一實際矛盾。只需在相對較短的距離內進行一次測量，就能獲得覆蓋全頻率范圍的單一結果，已申請為HBK專利技術。

該方法采用壓縮感知（Compressed Sensing, CS）原理，假定聲場可以在一組給定的基函數下進行稀疏表示，使用不規則陣列進行測量，通過強制系數向量的稀疏性求解逆問題。本文提出的方法并沒有采用基于系數向量1-范數最小化的正則化方法，而是使用一種促進稀疏性的迭代求解程序。迭代法在大多數情況下都能得到非常相似的結果，而且計算效率更高。

WBH方法在處理分布式聲源（如振動板）有非常好的效果，典型的應用包括發動機或變速箱等，通常無法近距離測量，此時應用WBH會有很好的效果。

下面是一個實際測試案例，在一個沒有進行聲學處理的普通房間內，兩個4227型 Brüel & Kj?r嘴模擬器間隔12厘米，距離陣列36厘米。兩個聲源由兩個獨立的穩態隨機白噪聲發生器激勵，并調整到相等的聲壓級。為了驗證，還用聲強探頭進行了聲強測量。

圖1 60通道陣列距離聲源36cm

圖2 1/3倍頻程 4 kHz（左）和 5 kHz（右）的WBH 聲強云圖

圖3 WBH估計的聲功率與聲強探頭測量的聲功率比較

WBH得到的聲強云圖與聲強探頭測量的結果一致。聲功率是通過聲強云圖的區域積分獲得的，總體上有很好的吻合，在低頻的差異是因為計算面積的大小不一致而造成的。

總結       

• WBH僅用一次測量，一次計算，覆蓋完整的頻率段
• 測量距離一般大于2倍的麥克風間距，小于陣列直徑的一半，測量距離并不是關鍵的參數

• 在整個頻率段都有良好的聲功率估計
• 在整個頻率段都有很高的空間分辨率
• 高頻類似于Refined Beamforming
• 低頻類似于SONAH

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