最基本的麦克风阵列延时累加和算
法，DelayAndSumbeamformer
最近从 phad.TimeDelayBeamformer 扒了它的代码，简单改造作为最基本的麦克风阵列算法学习
refer to
⼀、延时累加和beamformer
可以说是最基本的麦克风阵列算法，
⽅法很简单，就是通过平移每个通道数据到合适的位置，然后累计调整系数即可。
但问题是什么？
⼀般采集到的麦克风数据都是数字化的，采样点的间隔是1/fs 如果要平移的时间量刚好是N个sample 点，那么刚好是有对应的采样值的如果平移量不是，那么得考虑下⾯两种⽅案：
1、时域上做插值，根据周围的采样点来插值插出来你想要的某些平移量的数据
2、转换到频域上操作
频域上的 延时，只要对信号 相位做调整即可，
具体操作：通过fft转到频域，执⾏相位变换，再ifft回到时域xxxxxx6
⼆、具体的matlab代码
clear all
clo all
clc;
% phad.TimeDelayBeamformer葫芦有什么用
fs = 8000;
%⼊射⾓度，或者叫阵列想指向哪⾥，旋转⾓和相位⾓，其中相位⾓是离开xy平⾯到z轴的⾓度incidentAngle = [-50;30];
%阵列采集数据
load rx
%麦克风单元数
M=11;
%阵列拓扑结构，其他任意阵列形状也可
ArrayPos = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
-0.2 -0.16 -0.12 -0.08 -0.04 0 0.04 0.08 0.12 0.16 0.2;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
%旋转⾓和俯仰⾓，
azang = incidentAngle(1,:);
elang = incidentAngle(2,:);
%导向⽮量
稍息的动作要领
incidentdir = [-cosd(elang).*cosd(azang);...
-cosd(elang).*sind(azang);...
-sind(elang)];
%延时时间
delay = ArrayPos.'*incidentdir/c;
pSampleRate = fs;
% x_steered = delayq(rx,-delay,pSampleRate);
% 初始化
x=rx;
inputLength = size(x,1);
%刚好是“反“移动，对阵列本⾝的校准，这样就达到延迟⼀致了
dt = -delay;
dt = dt *fs;
%取整数延时部分（sample点数）
delayInt = round(dt); % Integer delays in samples
%分数延迟部分（sample点数，单位是个）
delayFrac = dt - delayInt;
%找到最⼤延迟点，数据长度因为延迟⽽膨胀了
maxLength = inputLength+max(0, max(delayInt)); % maximum quence length
% Define upperbound
maxLengthLimit = maxLength;
%找到合适的fft size
nfftLimit = 2^nextpow2(2*inputLength);
output = zeros(maxLengthLimit,length(dt));
% Perform delay operation，对每个延时通道
for colI=1:length(dt)
endIdx = inputLength+delayInt(colI);
% no operation if delayed or advanced out of scope
if (endIdx <= 0) || (endIdx > 2*inputLength)
continue;
end
tmpx = x(:,colI);
%如果有分数个延时点的要求，转换到频域
if delayFrac(colI)
nfft = 2^nextpow2(inputLength + max(0, delayInt(colI)));
asrt(nfft <= nfftLimit);
binStart = floor(nfft/2);
% Notice the FFT bins must belong to [-pi, pi].
fftBin = 2*pi*ifftshift(((0:nfft-1)-binStart).')/nfft;
if isscalar(tmpx) && nfft==1
tmpxd = tmpx;
el%核⼼代码
白茶泡多久tmpxd = fft(tmpx,nfft);
tmpxd = ifft(tmpxd(:).*exp(-1i*dt(colI)*fftBin));
end
%以下认为正向延迟的头⼏个点不要，置零
锄禾日当午汗滴禾下土谁知盘中餐粒粒皆辛苦%你可以认为从负时间轴（t<0) 的地⽅带(移）不过来数据，都是零
if delayInt(colI) >= 0
orgStart = delayInt(colI) + 1;
newStart = delayInt(colI) + 1;
el
佶屈orgStart = 1;
newStart = 1;
end
吃喝orgEnd = endIdx;
if isreal(x)
output(newStart:endIdx,colI) = real(tmpxd(orgStart:orgEnd)); el
output(newStart:endIdx,colI) = tmpxd(orgStart:orgEnd);
end
el
% Integer sampling shifting
if delayInt(colI) >= 0
orgStart = 1;
newStart = delayInt(colI) + 1;
el
orgStart = 1-delayInt(colI);
newStart = 1;
end
orgEnd = inputLength;
output(newStart:endIdx,colI) = tmpx(orgStart:orgEnd);
卡累利阿地峡
end
end
% output has the same length as input
x_steered = output(1:inputLength, :);
w = ones(M,1)/M;% 归⼀化权重
y = x_steered*conj(w);%相乘作和
plot(t,rx(:,6),'r:',t,y)
xlabel('Time (c)')
ylabel('Amplitude')
legend('Original','Beamformed')
