1. 毕业设计（论文）主要目标：
通过设置不同的信噪比和阵元个数，将基于神经网络的麦克风阵列DOA估计算法与传统的MUSIC算法作比较，并用窄带信号和宽带信号之间进行比较分析。
实现在不同信噪比时，基于神经网络的麦克风阵列DOA估计算法在精确性和实时性上优于传统的MUSIC算法；实现在不同阵元个数时，基于神经网络的麦克风阵列DOA估计算法在精确性和实时性上优于传统的MUSIC算法。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
传统的MUSIC、ESPRIT等DOA估计算法需要进行大量计算，进而消耗大量的时间，不能达到实时性的要求。神经网络因其非线性映射及泛化能力可以用于DOA估计问题，其优点在于建模过程采用训练样本构造神经网络，无需进行特征分解和谱峰搜索，且计算可以并行快速实现。
①构建麦克风阵列模型、训练集和测试集。
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3. 主要参考文献
[1] 居太亮, 彭启琮, 邵怀宗,等. 基于任意麦克风阵列的声源二维DOA估计算法研究[J]. 通信学报, 2005, 26(8):129-133.
[2] 崔玮玮. 基于麦克风阵列的声源定位与语音增强方法研究[D]. 清华大学, 2009.
王君培. 基于麦克风阵列的近场声源定位与跟踪[D]. 西南交通大学, 2014.
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