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? 車內(nèi)噪聲分離 問題舉例：高速行駛時車內(nèi)噪聲混雜胎噪、風噪、發(fā)動機噪聲，無法定位主要噪聲源頭。 解決思路：用空氣聲TPA分離胎噪（輪胎接地輻射）與風噪（車身表面氣流輻射）的貢獻，若胎噪貢獻占比60%，可針對性優(yōu)化輪胎花紋或輪拱隔音。

空間分辨率不足與偽聲源干擾：傳聲器陣列設計和成像算法存在旁瓣效應和聲源分不清問題，易產(chǎn)生“鬼影源”（非真實噪聲源），尤其在復雜噪聲場（如轉(zhuǎn)向架、受電弓多源疊加）中，難以精準區(qū)分各聲源貢獻。 多噪聲源區(qū)分難度大：動車外部噪聲源涵蓋轉(zhuǎn)向架（輪軌、齒輪噪聲）、受電弓（氣動噪聲）、車身縫隙等，各聲源空間重疊、頻率耦合，需實現(xiàn)子部件級（如輪對）的精準定位與量化。

</li><li>結(jié)合車內(nèi)球面波束形成，HBK獨有的FAS+CLEAN-SC，boost LF resolution算法能夠極大提高空間分辨率，顯著降低旁瓣水平，在風洞內(nèi)同時實現(xiàn)<strong>車內(nèi)360°精準的聲源定位</strong>。

模擬器根據(jù)工況（發(fā)動機轉(zhuǎn)速、負載、車速），重新擬合動力總成、胎噪/路噪和風噪，并通過雙耳回放系統(tǒng)輸出。只需一個NVH模擬器，用戶即可在駕駛過程中實現(xiàn)用濾波器修改聲音，用競品車的風噪替換原車聲音，一鍵變更音量等功能。

語音增強涉及波束形成、聲源定位和聲源去躁。其中語音增強是一種利用聲源定位確定目標語音信號的方向，通過深度學習和波束形成的方法抑制噪聲和混響的算法模塊。如下圖，語音波束形成過程中實際是通過來自多個原始聲源和噪聲源的輸入疊加。其形成的聲源波束實際是各個音源的合成。在輸入后通過一定的算法提取出感興趣的且能量最高的聲源作為主處理聲源。

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化6 信號處理方面信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化7 電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置8 元胞自動機方面交通流 人群疏散 病毒擴散

自2015年11月9日起，TensorFlow依據(jù)阿帕奇授權(quán)協(xié)議（Apache 2.0 open source license）開放源代碼。TensorFlow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務器、PC終端和網(wǎng)頁并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計算，被廣泛應用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領(lǐng)域的科學研究。