Se você estiver lidando com, digamos, 8 kHz para uma largura de banda de voz nominal de 4kHz, ou seja, 0 Hz - 4 kHz, o discurso é essencialmente um sinal de banda larga. Portanto, o beamforming de banda estreita não funcionará muito bem. Seu padrão de feixe será bom para a frequência específica de interesse - mas, quando você começar a se afastar dessa frequência, seus padrões de feixe se deteriorarão.
O que você está procurando é a formação de feixe de banda larga - que usa atrasos reais (ou mudanças de fase lineares através da frequência no domínio da frequência) em vez de apenas mudanças de fase.
Normalmente, as técnicas como LCMV e MVDR são desenvolvidas para sinais de banda estreita. Existem algumas maneiras de abordar o problema da banda larga:
- Use uma linha de atraso aproveitada em cada canal. Se você temn canais e m toques por canal, sua matriz de correlação é mn x mn. Portanto, os sistemas de equações ficam muito grandes.
- Use um monte de formadores de feixe de banda estreita. Nesse caso, você teriam formadores de feixe (m freqüências) cada um ncanais. Agora, cada formador de feixes tem umn x n matriz de correlação, mas você tem mdeles. Por isso, leva a uma redução na complexidade do caso anterior.
- Você pode formar um conjunto de b feixes convencionais (usando atraso de tempo em vez de apenas multiplicador de fase) e, em seguida, faça o processamento adaptativo nos feixes.
A melhor referência que consigo pensar é de Van Trees - Optimum Array Processing. Observe que algumas vezes você encontra pequenas diferenças na terminologia - alguns textos indicam o MVDR como usando a matriz de correlação de sinal, enquanto outros usam a matriz de correlação de sinal mais ruído - Apenas tome cuidado com o que você está vendo. Eu sei que Van Trees faz uma distinção entre os dois casos. A maioria dos outros textos não utiliza e apenas usa uma formulação e a denomina MVDR.
