给出一种传统声源定位算法的matlab仿真

以下是一种传统声源定位算法的matlab仿真：

1. 设置仿真参数

fs = 44100; % 采样频率
nBits = 16; % 采样位数
nChannels = 1; % 声道数
duration = 5; % 持续时间

2. 生成声音信号

t = linspace(0, duration, duration*fs); % 时间向量
f1 = 1000; % 声音频率1
f2 = 2000; % 声音频率2
s1 = sin(2*pi*f1*t); % 声音信号1
s2 = sin(2*pi*f2*t); % 声音信号2
s = s1 + s2; % 合成声音信号

3. 添加噪声

noise = randn(size(s)); % 高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
noise = noise / sqrt(sum(noise.^2)) * sqrt(sum(s.^2)) / 10^(SNR/20); % 缩放噪声信号
x = s + noise; % 添加噪声后的声音信号

4. 生成麦克风阵列

d = 0.1; % 麦克风间距
nMics = 4; % 麦克风数量
micPos = zeros(3, nMics); % 麦克风位置矩阵
for i = 1:nMics
    micPos(1, i) = (i-1) * d; % x方向位置
end

5. 生成声源位置

srcPos = [0.3; 0; 0]; % 声源位置

6. 计算到达时间差

c = 340; % 声速
TDOA = zeros(1, nMics-1); % 到达时间差
for i = 1:nMics-1
    TDOA(i) = norm(micPos(:, i+1) - srcPos) - norm(micPos(:, i) - srcPos);
end
TDOA = TDOA / c; % 转换为时间

7. 重构声源位置

A = zeros(nMics-1, 3); % 到达时间差矩阵
for i = 1:nMics-1
    A(i, :) = (micPos(:, i+1) - micPos(:, 1))';
end
B = TDOA';
srcPosEst = inv(A' * A) * A' * B; % 重构声源位置

8. 绘制结果

figure;
scatter3(srcPos(1), srcPos(2), srcPos(3), 'r', 'filled');
hold on;
scatter3(srcPosEst(1), srcPosEst(2), srcPosEst(3), 'b', 'filled');
scatter3(micPos(1, :), micPos(2, :), micPos(3, :), 'k', 'filled');
legend('真实位置', '估计位置', '麦克风位置');
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
axis equal;

运行后可以得到声源的真实位置和估计位置，以及麦克风位置的三维图像。