Estimação de imagens acústicas com arranjos de microfones.

Nas últimas décadas, a poluição sonora tornou-se um grande problema para a sociedade. É por esta razão que a indústria tem aumentado seus esforços para reduzir a emissão de ruído. Para fazer isso, é importante localizar quais partes das fontes sonoras são as que emitem maior energia acústica. Conhecer os pontos de emissão é necessário para ter o controle das mesmas e assim poder reduzir o impacto acústico-ambiental. Técnicas como \"beamforming\" e \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) permitem a obtenção de imagens acústicas. Essas imagens são obtidas usando um arranjo de microfones localizado a uma distância relativa de uma fonte emissora de ruído. Uma vez adquiridos os dados experimentais pode-se obter a localização e magnitude dos principais pontos de emissão de ruído. Do mesmo modo, ajudam a localizar fontes aeroacústicas e vibro acústicas porque são ferramentas de propósito geral. Usualmente, estes tipos de fontes trabalham em diferentes faixas de frequência de emissão. Recentemente, foi desenvolvida a transformada de Kronecker para arranjos de microfones, a qual fornece uma redução significativa do custo computacional quando aplicada a diversos métodos de reconstrução de imagens, desde que os microfones estejam distribuídos em um arranjo separável. Este trabalho de mestrado propõe realizar medições com sinais reais, usando diversos algoritmos desenvolvidos anteriormente em uma tese de doutorado, quanto à qualidade do resultado obtido e à complexidade computacional, e o desenvolvimento de alternativas para tratamento de dados quando alguns microfones do arranjo apresentarem defeito. Para reduzir o impacto de falhas em microfones e manter a condição de que o arranjo seja separável, foi desenvolvida uma alternativa para utilizar os algoritmos rápidos, eliminando-se apenas os microfones com defeito, de maneira que os resultados finais serão obtidos levando-se em conta todos os microfones do arranjo.

In recent decades, noise pollution has become a major problem for society. It is for this reason that the industry has increased its efforts to reduce the emission of noise. To do this, it is important to find out which parts of the sound sources are emitting greater acoustic energy. Knowing the emission points is required to keep track of them and thus be able to reduce acoustic and environmental impact. Techniques such as \"beamforming\" and \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) allow obtaining acoustic images. These images are obtained using an array of microphones located at a relative distance from a noise source. Once acquired experimental data, one can obtain the location and the magnitude of the main points of noise emission. Similarly, we can find aeroacoustic and vibroacoustic sources, because they are general-purpose tools. Usually, these types of sources work in different frequency bands of the emission. Recently, a Kronecker Array Transform (KAT) was developed to microphone arrays, which provides a significant reduction in computational cost when applied to various image reconstruction methods, provided that the microphones are distributed in a separable array. This thesis proposes perform measurements with real signals using different algorithms previously developed in a dissertation about the quality of the obtained results and computational complexity, and the development of alternatives for data processing when some microphones of the array are defective. To reduce the impact of failures in microphones and maintain the condition that the array is separable, one alternative has been developed to use the fast algorithms by removing only the defective microphones, so that the final results will be obtained taking into account every microphone of the array.