这些文件提供了图像源模型 (ISM) 的快速实现，用于模拟小房间声学中的房间脉冲响应 (RIR)。 这种实现产生的 RIR 与使用标准 ISM 获得的 RIR 几乎相同，但模拟速度快了两个数量级。 这在计算大量 RIR 时表现出显着优势，例如在移动声源和/或麦克风阵列应用的情况下。 这些文件可用于模拟在混响环境中移动的声源，并生成在一个或多个麦克风处接收到的音频数据的相应样本。 这可以通过简单地执行以下两个命令来完成： >> fast_ISM_RIR_bank(my_ISM_setup,'fastISM_RIRs.mat'); >> AuData = ISM_AudioData('fastISM_RIRs.mat',SrcSignalVec); 其中 SrcSignalVec 包含源信号，my_ISM_setup.m 包含模拟所需的各种用户定义参数（房间尺寸、麦克风位置、声源轨迹、

抽头延时信道的脉冲响应为 时变传递函数为 实际信道的抽头延时线模型节数有限，取为 Tm为信道多径展宽。所以 其中时变抽头 是复随机过程。在Rayleigh衰落统计特征下， 服从Rayleigh分布， 的相位服从均匀分布。

irid_fsof 函数准备计算离散时间有限维 (z) 传递函数以近似连续时间分数二阶低通滤波器 (LPF) [1/(s^2 + a*s + b)]^r ，其中“s”是拉普拉斯变换变量； “r”是(0,1)范围内的实数； a 和 b 是 LPF [1/(s^2 + a*s + b)]^r 的时间常数，其中 a, b >= 0。 建议的近似保持脉冲响应“不变”

该函数计算任意尺寸矩形房间中任意位置声源的房间脉冲响应，因为它会在任意位置被听到。 RIR.m 的输出是一个向量，可用作 FIR 滤波器以产生混响效果。 要实现此过滤器，您需要进行快速卷积。 我有另一个程序 FCONV.m 执行此任务。 它可在 Mathworks 文件交换中找到。 有关如何使用此函数的说明，请将 RIR.m 放在您的 Matlab 工作文件夹中并键入“help rir”。 此功能使用的物理学理论并不完美。 但是，该功能旨在用于音频制作中的空间渲染，因此它运行良好。 有关详细介绍所用理论的文章，​​请访问http://www.sgm-audio.com/research/rir/rir.html 。 一些附加说明： 以下内容来自一封电子邮件。 它考虑输入变量 N。 “...在计算过程中，混响尾音的末端被切断。变量 N 与尾音在切断之前的长度有关。如果 N=6，那么

脉冲响应法SI---Hankel矩阵法 设一个n阶系统的脉冲（Z）传递函数为： 由脉冲响应函数的定义， 即系统加权序列g(k)的z变换。 则上述两式可改写为

matlab 单位表示响应代码SVAR 用于快速 n 脏结构 VAR 建模以检查脉冲响应函数的 MATLAB 代码 主要代码称为 TEMPLATE。 其他文件是在主代码中调用的函数。 代码是为 Matlab 编写的，应该很容易转换为 Python（使用 python 包进行协整） 第 1 部分使用 txt 文件设置数据。 第 2 节绘制了数据，当要使用的 (S)VAR/协整模型的类型直观明显时，这通常很有用。 第 3 节对单位根进行 ADF 测试（正在进行中）。 第 4 节对常规 VAR 进行测试，以选择最佳腿长。 第 5 部分使用经济直觉和判断力选择顶部的滞后长度，然后为您绘制/打印输出 第 6-8 节是对 VAR 模型指定错误的测试 第 9-10 节使用 matlab 内置的 Johansen 检验进行协整和 VEC 建模。 第 11-12 节对选定的 VECM 进行测试 结构 VAR 建模（正在进行中）： 第 13-15 节建立了三种典型的结构 VAR 模型，Cholesky、共同趋势和长期限制。 需要经济理解才能对附加的限制功能施加适当的限制。 第 16 节进行引导 第 17

亚琛脉冲响应 (AIR) 数据库是一组脉冲响应在各种各样的房间中进行测量。 最初的目标AIR 数据库用于对信号处理进行现实研究混响环境中的算法，尤其侧重于听力辅助应用。 第一个版本于 2009 年发布，提供双耳房间脉冲用假人头在不同位置测量的响应 (BRIR) 不同的声学特性，例如混响时间和房间体积。 除了对去混响算法和感知的评估对混响语音的调查，这部分数据库允许自所有记录以来头部阴影影响的调查有和没有假人头。 在第一次更新中，数据库扩展到具有各种方位角的 BRIR 头部和所需源之间的角度。 这进一步允许调查（双耳）到达方向（DOA）算法以及影响双耳线索的信号处理算法。 由于去混响也可以应用于电话语音，最新的扩展包括人工之间的（双通道）脉冲响应一个假人头的嘴和一个模拟电话。 进行测量符合 ITU 标准的手持式和免提位置。 对于最新的扩展，IND 对 Aula Carolina A

SDMtoolbox 是使用空间分解方法 [1] 进行空间房间脉冲响应分析和合成的 matlab 函数和脚本的集合。 空间房间脉冲响应的可视化在 [2] 中实现。 其他可视化示例已在 [3]、[4] 和 [5] 中显示。 空间房间脉冲响应的合成是按照 [4] 中的描述实现的。 双耳合成遵循 [6] 中的方法。 该工具箱处理空间房间脉冲响应，用麦克风阵列测量。 麦克风阵列必须指定为 micLocs = 笛卡尔坐标 [numberOfMics 3] 中的麦克风位置，顺序为 [x,y,z]。 空间脉冲响应应以与麦克风位置 IR 相同的顺序呈现：[N numberOfMics] 为了进行听觉化，必须使用lspLocs =扬声器（在球坐标[numberOfLoudSpeaker 3]中）定义扬声器阵列。 顺序是以度为单位的方位角、以度为单位的仰角和以米为单位的半径。 createSynthes

ASH IR数据集 耳机音频空间化（ ASH ）脉冲响应数据集是一组脉冲响应，可用于耳机上空间音频系统的双耳合成。 它包括双耳房间脉冲响应（BRIR），耳机补偿滤波器（HpCF）和均衡器APO的配置文件。 通过将音频流与一组BRIR和HpCF卷积在一起，可以使用该数据集在耳机上创建空间环绕声。 双耳室冲动React 该数据集包括一组BRIR，它们是从一系列公共可用的BRIR数据集中得出的。 使用头部和躯干模拟器（HATS）在各种混响室中测量BRIR，每个混响室都包含独特的声学特性。 对于每个房间，在水平面上围绕头部周围的一系列光源方向都提供了一组BRIR。 已对BRIR进行均衡，以消除不希望的光谱色并使BRIR与扩散场均衡耳机兼容。 BRIR作为2通道WAV文件提供，采样率为44100Hz。 耳机补偿滤波器 该数据集还包括适用于各种常用耳机的补偿滤波器。 滤波器可用于将各个耳机均衡到扩散场

对于受白噪声激励的系统，使用自然激励技术和时域方法 (NExTT) 和频域方法 (NExTF) 返回脉冲响应函数 (IRF)。 提供了示例文件，用于估计受到高斯白噪声激励的 2DOF 系统的 IRF，并为响应增加了不确定性（也是高斯白噪声）。 1-function IRF= NExTT(data,refch,maxlags) 输入： 数据：包含响应数据的数组。其维度为 (nch,Ndata)，其中 nch 是通道数。 Ndata是数据的总长度refch：参考通道的向量。其尺寸 (numref,1) 其中 numref 是参考通道的数量maxlags：互相关函数中的滞后数 输出： IRF：脉冲响应函数矩阵大小 (nch,numref*(maxlags+1)) 2-function IRF= NExTF(data,refch,window,N,p) 输入： 数据：包含响应数据的