广义互相关时延估计估计GCC（Roth加权、SCOT加权、PHAT加权、ML加权）

广义互相关时延估计中的GCC（Roth加权、SCOT加权、PHAT加权、ML加权）是一种用于估计时延的方法。根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，可以得出以下结论：

1. 对于Roth加权、SCOT加权、PHAT加权和ML加权四种算法，它们的运行时间基本相同，但在信噪比降低时，它们的准确性会受到影响。
2. 对于SCOT加权来说，随着信噪比的降低，性能急剧下降。
3. 基本互相关函数和RHOT加权虽然有一定的抗噪能力，但在信噪比降低时，其波动程度明显加强，特别是对外围的噪声、反射和有限观测数据很敏感，会造成峰值不明显。
4. 对于PHAT加权，在较高的信噪比时，表现出了波动小、峰值尖锐的特性，在降低信噪比时，也表现出了较强的抗干扰性。

综上所述，对于广义互相关时延估计中的GCC（Roth加权、SCOT加权、PHAT加权、ML加权），它们在不同的信噪比条件下会有不同的表现，其中PHAT加权在较高信噪比时表现较好，具有较小的波动和尖锐的峰值。而SCOT加权在信噪比降低时性能下降较快。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GCC-PHAT广义互相关算法最大峰值为0点](https://blog.csdn.net/Gesilahe/article/details/129320822)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [互相关延时估计加权函数性能分析](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/123621420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于广义互相关的声源定位研究（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/128546624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]