Resumen

En este artículo se propone un enfoque alternativo de formación de haces de deconvolución con restricciones de dispersión utilizando el algoritmo de umbralización de contracción iterativa rápida y suavizado (SFISTA) para la identificación de fuentes de sonido. Se presentan antecedentes teóricos y procedimientos de resolución. Se analiza la influencia de la regularización y los parámetros de suavizado de SFISTA en el rendimiento de identificación de fuentes de sonido, y se obtienen los valores recomendados de los parámetros para los casos presentados. En comparación con el enfoque de deconvolución con restricciones de dispersión para el mapeo de fuentes acústicas (SC-DAMAS) y el algoritmo de umbralización de contracción iterativa rápida (FISTA), el SFISTA propuesto con regularización y parámetros de suavizado adecuados tiene una velocidad de convergencia más rápida, una mayor precisión de cuantificación y eficiencia computacional, y una mayor insensibilidad al ruido de medición.

• Materias:Análisis estructural Ingeniería subterránea Capacidad de tráfico Descomposición del modo variacional Fallas para rodamientos
• Subjects:Structural analysis Underground engineering Traffic capacity Variational mode decomposition Failures for bearings
• Palabras claves:Alternativa; Deconvolución restringida por la escasez; Formación de haces; SFISTA; Identificación de fuentes de sonido; Regularización
• Keywords:Alternative; Sparsity constrained deconvolution; Beamforming; SFISTA; Sound source identification; Regularization