CN101031869B - 定位表面上的冲击的方法及其设备 - Google Patents

Abstract

一种对表面(9)上的冲击进行定位的方法，其中，声传感器(6)获得冲击产生的声信号s_ki(t)，所述冲击通过为对应系数j的多个参考点计算确认参数来定位，所述确认参数代表以下函数：

此处，φS_ki(ω)和φR_ji(ω)是S_ki(ω)和R_ji(ω)的复相位，系数指示传感器，S_ki(ω)和R_ji(ω)是s_ki(t)和r_ji(t)傅立叶变换，r_ji(t)为与在参考点j处的冲击的相应传感器相对应的参考信号，P为不大于N_SENS/2的非零整数。

Description

定位表面上的冲击的方法及其设备

技术领域

本发明涉及定位表面上的冲击的方法以及实现该方法的设备。

特别地，本发明涉及对具有至少N_SENS个声传感器的物体的表面上的冲击进行定位的方法，形成声接口的所述物体可以由单片制成，也可由多个物体组合在一起或至少相互接触而成，N_SENS为大于等于2的自然数。

其中：

-由上述冲击在物体中产生的声波的N_SENS个信号s_ki(t)分别由传感器感知，i为1到N_SENS之间的表示相应的传感器的系数，

-对于系数j所对应的每个参考点，计算至少一个确认参数，所述确认参数代表复相位的至少一个互相关(intercorrelation)，所述复相位代表所述信号s_ki(t)以及参考信号r_ji(t)，每个参考信号r_ji(t)对应当冲击作用于该表面的N_REF个参考点中的参考点j时所产生的由传感器i接收到的信号，N_REF为大于等于1的自然数，，j为1到N_REF之间的一个系数，

-通过对所述确认参数应用至少一个确认标准，进而确定至少一个尽可能接近冲击点的参考点来定位所述冲击。

背景技术

文档WO-A-03/107261描述了一个已经全部满足要求的方法实例。本发明的主要目的是进一步优化该方法，特别是实现更加稳定和可靠的信号处理。

发明内容

因此，根据本发明，相关类型的方法的特征在于，所述确认参数代表至少一个互相关：

其中，-φS_ki(ω)是S_ki(ω)的复相位，i＝i₁，i₂ ，...i_2p，

-φR_ji(ω)是R_ji(ω)的复相位，i＝i₁，i₂，...i_2p，

-*代表卷积算子，当i＝i_2m时作用于φS_ki(ω)，当i＝i_2m-1时作用于φR_ji(ω)，m为1到p之间的整数，

-S_ki(ω)是s_ki(t)的傅立叶变换，

-R_ji(ω)是r_ji(t)的傅立叶变换，

-p为小于等于N_SENS/2的非零自然数，

-i₁，i₂，...i_2p是2p个在1和N_SENS之间的系数，指示2p个传感器。

在上述规定下所获得的定位冲击的方法十分可靠，特别是由于上述的互相关不依赖于冲击的类型和传感器的响应。

在本发明的不同具体实施方式中，如果需要的话，还会用到下列标准中的一个或多个：

-该方法包括计算互相关

这一步骤，以及对该互相关进行反傅立叶变换的步骤，以得到时间函数

由该时间函数可计算出确认参数；

-互相关

在进行反傅立叶变换之前要先归一化(Standarize)；

-对于每个参考点j，需要计算相似(resemblance)函数V_kj(t)，由：

●

●或多个函数的线性组合(特别是平均值)，所述多个函数

对应N_SENS个传感器中的多个具有2p个传感器的子集。

-N_SENS是偶数，V_kj(t)与

成比例，此处，p＝N_SENS/2；

-N_SENS＝3，且，对于每个参考点j，需要计算相似性函数V_kj(t)，由：

●V_kj(t)＝a3·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)]，

●V_kj(t)＝b3·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)+prod_kj ¹³(t)]，中选取。

a3和b3是常数；

-a3＝1/2且b3＝1/3；

-N_SENS＝4，且对于每个参考点j，需要计算相似性函数V_kj(t)，由：

●V_kj(t)＝a4·prod_kj ¹²³⁴(t)，

●V_kj(t)＝b4·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ³⁴(t)]，

●V_kj(t)＝c4·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)+prod_kj ³⁴(t)+prod_kj ¹⁴(t)]，中选取，

a4，b4和c4是常数；

-a4＝1，b3＝1/2，c4-1/4；

-确认参数由：

●MAXIMUM_0j＝|V_kj(t＝0)|，

●MAXIMUM_1j＝Max|V_kj(t)|，

● $\mathrm{CONTRAS}{T}_{1j}=\frac{\mathrm{Max}\left(\mathrm{MAXIMU}{M}_{0j}\right)}{({\mathrm{\Σ}}_j\mathrm{MAXIMU}{M}_{1j}-\mathrm{Max}\left(\mathrm{MAXIMU}{M}_{1j}\right))/(N_{\mathrm{REF}}-1)}$

●ENERGY＝∑_i(∑_t[s_ki(t)]²)；中选取，

-在粗略对应于冲击作用的t＝0时刻，只计算V_kj(t)，作为

的实部，MAXIMUM_0j作为确认参数。

-至少用到一个确定标准，由下列标准中选出：

●CONTRAST_1j＞THRESHOLD₁，其中THRESHOLD₁＞1，

●CONTRAST_1j＞THRESHOLD₁

且MAXIMUM_0j/MAXIMUM_1j ^NOISE＞THRESHOLD₂，其中THRESHOLD₂＞1，MAXIMUM_1j ^NOISE对应于先前处理的信号的参数MAXIMUM_1j，且并不导致确认，

●MAXIMUM_0j＞THRESHOLD₃，其中THRESHOLD₃＞0，且MAXIMUM_0j/MAXIMUM_0j ^NOISE＞THRESHOLD₄，且THRESHOLD₄＞1，MAXIMUM_0j ^NOISE对应于先前处理的信号的参数MAXIMUM_1j，且并不导致确认，

●MAXIMUM_0j/Average(MAXIMUM_0j ^NOISE)＞THRESHOLD₅，其中THRESHOLD₅＞1，

●ENERGY/ENERGY^NOISE＞THRESHOLD₆，

其中THRESHOLD₆＞1，ENERGY^NOISE对应于先前处理的信号的参数ENERGY，且并不导致确认；

-，参考信号由理论上预先确定。

-不经训练阶段，参考信号用于该物体；

-事先在与该物体等同的参考设备上学习该参考信号，然后该参考信号不经训练阶段直接作用于该物体。

此外，发明也涉及到特别地适于实现上述方法的设备。

附图说明

通过以下结合附图对非限定性实施例所作描述，本发明的其他特点和优势将更为明显。

-图1为一个设计用于实现根据本发明的具体实施方式的方法的典型的包括声接口的设备的透视图；

-图2是图1所示设备的框图。

在不同的图中，相同的附图标记代表相同或类似的要素。

具体实施方式

图1示出了设计以实现本发明的设备，包括，例如：

-微机中央处理单元2，

-连接到所述中央处理单元2的屏幕3，

-一个立体物体5，在其上中央处理单元2可以确定冲击的位置，具体解释如下。

物体5可以为任何类型(桌子、架子、窗格、墙、门、窗、电脑屏幕、显示面板、交互式终端、玩具、汽车仪表盘、座位靠背、地板、车辆减震装置，等等)，其中，可以通过在其表面9上产生冲击来传播声波(尤其是拉姆波)，具体解释如下。

至少2个声传感器6固定在物体5上，所述声传感器还通过电缆8或其他传输途径(无线电，红外或其他)连接到例如中央处理单元2的麦克风输入7，使得上述声波可被捕获并传输到该中央处理单元2。下文的术语N_SENS用来指代传感器的数目，每个传感器由从1到N_SENS的系数i来标识。

所述声传感器6可以是，如，压电传感器，或其他(比如，电容传感器、磁致伸缩传感器、电磁传感器、声速表、光传感器[激光干涉仪，激光振动仪，等等]，等)。他们可以设计用于测量，例如，在物体5中由于声波的传播而产生的运动的振幅，甚至是上述运动的速度或加速度，或者甚至有压力传感器来测量在物体5中由于声波的传播而产生的压力的变化。

为使中央处理单元2能够定位表面9上的冲击，当表面9的参考点10中一定数量N_REF个参考点(由从1到N_REF不同系数来标记)处产生冲击时，传感器i接收到信号首先被确定。在图1所示的例子中，表面9以键盘的形式形成了声接口，如果有必要，可以用记号来标记形成参考点10的区域，从而为该等区域和与之相关联的信息划界。

因此，该方法的第一阶段可为训练步骤，在此期间，在表面9的参考点j处产生冲击。

这些冲击可以通过利用任何工具(包括人身体的一部分，比如指甲)持续地对参考点j进行激励来产生，有利地，可利用接触面不随时间改变的工具。所述冲击的作用力，例如，可与表面9垂直，或朝向一个固定的方向。

对于每个冲击，脉冲响应将由传感器6检测并存储在中央处理单元2构成所谓参考信号的一个库，表示为r_ji(t)(在参考点j处由传感器i检测到的参考信号)，共有N_SENS·N_REF个参考信号。

作为一个变化例，参考信号由理论上事先确定。如果合适的话，所述参考信号不经训练阶段而直接与所述物体5一起使用。

根据另一个变化例，可事先在等同于物体5的参考设备上对参考信号进行学习，然后，如果合适，不经过学习阶段而直接将该参考信号与该物体5一起使用。

参考信号r_ji(t)可以表示如下：

r_ji(t)＝e_j(t)*h_ji(t)*m_i(t)    (1)

其中：

e_j(t)为激励的作用力的时间函数，

h_ji(t)为在参考点j处由传感器i感知的信号脉冲响应(格林函数)，

m_i(t)为传感器i的脉冲响应，

*代表时域卷积算子

通过变换到频域，等式(1)变为

R_ji(ω)＝E_j(ω)H_ji(ω)M_i(ω)    (2)

其中，

E_j(ω)为e_j(t)的傅立叶变换，

H_ji(ω)为h_ji(t)的傅立叶变换，

M_i(ω)为m_i(t)的傅立叶变换，

经过训练步骤，设备1可以用来定位在表面9的点k处产生的任何冲击。被传感器i新探测到的以s_ki(t)表示的N_SENS个信号，可以与先前存储的参考信号r_ji(t)进行比较，以确定冲击作用点k是否对应于已知参考点j.

这样，作为N_SENS个信号s_ki(t)的傅立叶变换的S_ki(ω)将最先被确定，随后确定新信号S_ki(ω)的指数相位与信号R_ji(ω)^*的相位的乘积M_kji(系数i对应传感器的号码，而*号代表复数共轭)。为了简化表示，我们在下文中使用前缀φ表示复变量的指数相位，如，φS_ki(ω)是S_ki(ω)的指数相位，φR_ji(ω)是R_ji(ω)的指数相位。

每个乘积M_kji可以表示如下：

M_kji＝φS_ki(ω)φR_ji(ω)^*    (3)

如果按照式(2)分解S_ki(ω)和R_ji(ω)，则，

S_ki(ω)＝E_k(ω)H_ki(ω)M_i(ω)，且R_ji(ω)＝E_j(ω)H_ji(ω)M_i(ω)，

于是，

M_kji(ω)＝φE_k(ω)φH_ki(ω)φM_i(ω)φE_j(ω)^*φH_ji(ω)^*φM_i(ω)^*    (3’)

接下来计算一个或多个相关乘积

通过对偶数2p个信号M_kji(ω)分别进行相关操作。其中M_kji(ω)来自N_SENS个传感器中的i₁，i₂，...i_2p共2p个传感器(p是从1到N_SENS/2间的整数)：

请注意，当i＝i_2m时，共轭算子*作用于M_kji(ω)φS_ki(ω)，m为1到p之间的整数。

如果推导公式4，假设：

φE_k(ω)φE_k(ω)^*  φE_j(ω)φE_j(ω)^*＝1

且φM₁(ω)φM₁(ω)^*有φM₂(ω)φM₂(ω)^*＝1，

可得：

请注意，

不依赖于激励的类型或传感器的响应，这使得其成为在比较接收到的k点处产生的冲击的信号和参考信号库中的参考信号时的极为有用的变量，以此来确定k点的位置。

的值可以归一化，例如。

此处，是

的归一化的值。

N_pts是由传感器6探测到并由中央处理单元2存储的信号s_ki(t)和r_ji(t)的持续时间，即，这些信号中的每个信号经过取样和数字化后的点数，

(

是的频域积分。)

请注意，如必要，归一化的值可以不需要确定

而直接计算。

下一步骤是通过计算

的反傅立叶变换，回到时域，即

为确定点k是否对应于参考点j₀中的某一点，需要使用相似性函数(resemblance function)V_kj(t)，所述相似性函数可以根据不同的情况，分别等于(更常见的是成比例于)

-或多个函数

的线性组合(特别是平均值)，所述多个函数对应N_SENS个传感器中的多个具有2p个传感器的子集。

例如，当传感器数N_SENS＝2时，相似性函数V_kj(t)等于(更常见的为成比例于)prod_kj ¹²(t)(i₁＝1，i₂＝2，p＝1)。

当传感器数N_SENS＝3时，可选择相似性函数V_kj(t)等于(更常见的为成比例于)：

-或者1/2·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)](对于prod_kj ¹²(t)，i₁＝1，i₂＝2，p＝1；对于prod_kj ²³(t)，i₁＝2，i₂＝3，p＝1)，

-或者1/3·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)+prod_kj ¹³(t)](对于prod_kj ¹²(t)，i₁＝1，i₂＝2，p＝1；对于prod_kj ²³(t)i₁＝2，i₂＝3，p＝1；对于prod_kj ¹³(t)，i₁＝1，i₂＝3，p＝1)。

当传感器数N_SENS＝4时，可选取相似性函数V_kj(t)等于(更常见的为成比例于)：

-prod_kj ¹²³⁴(t)，(i₁＝1，i₂＝2，i₃＝3，i₄＝4，p＝2)

-或1/2·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ³⁴(t)]，(对于prod_kj ¹²(t)，i₁＝1，i₂＝2，p＝1；对于prod_kj ³⁴(t)，i₁＝3，i₂＝4，p＝1)，

-或1/4·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)+prod_kj ³⁴(t)+prod_kj ¹⁴(t)]，(对于prod_kj ¹²(t)，i₁＝1，i₂＝2，p＝1；对于prod_kj ²³(t)i₁＝2，i₂＝3，p＝1；对于prod_kj ³⁴(t)，i₁＝3，i₂＝4，p＝1；对应于prod_kj ¹⁴(t)i₁＝1，i₂＝4，p＝1)。

对于传感器的个数大于4的情况，流程与上述的情况相似，如前面提到的，通过计算V_kj(t)，V_kj(t)等于(更常见的是成比例于)：

(特别地，若N_SENS＝2p，且i₁＝1，i₂＝2，i₃＝3，...i_2p＝N_SENS)，

-或多个函数的线性组合(特别是平均值)，所述多个函数

对应N_SENS个传感器中的多个具有2p个传感器的子集：特别地，V_kj(t)可等于(更常见的是成比例于)对应于N_SENS中的2p个传感器的n个不同的子组的n个函数

的总和的1/n，优选地，每个传感器i在这些子组中至少被包括一次。

上述不同的例子中，每个相似函数V_kj(t)取值在-1到1之间。

当相似性函数确定后，这些相似性函数被用于计算一个或多个确认参数。

作为一个例子，可以计算得出以下一个或多个确认参数：

-MAXIMUM_0j＝|V_kj(t＝0)|，

-MAXIMUM_1j＝Max|V_kj(t)|，

$-\mathrm{CONTRAS}{T}_{1j}=\frac{\mathrm{Max}\left(\mathrm{MAXIMU}{M}_{0j}\right)}{({\mathrm{\Σ}}_j\mathrm{MAXIMU}{M}_{1j}-\mathrm{Max}\left(\mathrm{MAXIMU}{M}_{1j}\right))/(N_{\mathrm{REF}}-1)}$

-ENERGY＝∑_i(∑_t[s_ki(t)]²)。

因此，举例来说，如果一个冲击满足下列各标准组中的至少一组，则可以确认其位于点k，且可肯定其位于参考点j₀。

1)第一组：

冲击k将被视为位于j₀点，当：

CONTRAST_1j0＞CONTRAST_1j，当j不等于j₀且CONTRAST_1j0＞THRESHOLD₁，其中THRESHOLD₁＞1，例如，THRESHOLD₁＝2。

2)第二组：

冲击k将被视为位于j₀点，当：

CONTRAST_1j0＞CONTRAST_1j，当j不等于j₀且CONTRAST_1j0＞THRESHOLD₁，且MAXIMUM_0j0/MAXIMUM_1j0 ^NOISE＞THRESHOLD₂，其中THRESHOLD₂＞1，例如THRESHOLD₁＝2，且MAXIMUM_1j0 ^NOISE对应于先前处理的信号的参数MAXIMUM_1j0(可以是平均值，也可以不是)，且并不导致确认。这个标准避免了确认物体5上的噪声或随机的持续冲击。

2)第三组：

冲击k将被视为位于j₀点，当：

MAXIMUM_0j0＞MAXIMUM_0j，当j不等于j₀且MAXIMUM_0j0＞THRESHOLD₃，其中THRESHOLD₃＞0，例如THRESHOLD₃＝0.5，

且MAXIMUM_0j0/MAXIMUM_0j0 ^NOISE＞THRESHOLD₄，其中THRESHOLD₄＞1，例如THRESHOLD₄＝2。

MAXIMUM_0j0 ^NOISE对应于先前处理的信号的参数MAXIMUM_0j0(可以是平均值，也可以不是)，且并不导致确认。

另外，为了精细化，可以加入以下的标准：

MAXIMUM_0j0/Average(MAXIMUM_0j0 ^NOISE)＞THRESHOLD₅(7)，其中THRESHOLD₅＞1，例如THRESHOLD₅＝4。

除了上述标准，也可以添加以下关于能量的标准：

ENERGY/ENERGY^NOISE＞THRESHOLD₆，(8)

其中THRESHOLD₆＞1，例如THRESHOLD₆＝2，ENERGY^NOISE对应于先前处理的信号的参数ENERGY(可以是平均值，也可以不是)，且并不导致确认

例如，我们可以通过利用下列标准或标准组的组合来确认冲击k的点并确定其对应于参考点j₀：

-(第一组)，

-(第二组)，

-(第三组)，

-(第一组)或(第二组)，

-(第二组)或(第三组)，

-(第一组)或(第三组)，

-(第一组)或(第二组)或(第三组)，

-(第一组)和(7)，

-(第二组)和(7)，

-(第三组)和(7)，

-[(第一组)或(第二组)]和(7)，

-[(第二组)或(第三组)]和(7)，

-[(第一组)或(第三组)]和(7)，

-[(第一组)或(第二组)或(第三组)]和(7)，

-(第一组)和(8)，

-(第二组)和(8)，

-(第三组)和(8)，

-[第一组)或(第二组)]和(8)，

-[(第二组)或(第三组)]和(8)，

-[(第一组)或(第三组)]和(8)，

-[(第一组)或(第二组)或(第三组)]和(8)，

-(第一组)和(7)和(8)，

-(第二组)和(7)和(8)，

-(第三组)和(7)和(8)，

-[(第一组)或(第二组)]和(7)和(8)，

-[(第二组)或(第三组)]和(7)和(8)，

-[(第一组)或(第三组)]和(7)和(8)，

-[(第一组)或(第二组)或(第三组)]和(7)和(8)。

中央处理单元2可以对物体5表面9上的冲击k的点进行定位。如果需要，冲击的点的确定可以为中央处理单元2唯一需要的信息，如果需要，其甚至可以被中央处理单元2用于由其推演出其它信息，如，分配给表面9上的一个位置的一项预定信息(表面9从而构成一个声键盘)。分配给表面9的一个位置的所述信息可以是事先分配给该位置的预定信息，或甚至是根据此前检测到的冲击为表面9上每个新的冲击所动态确定的信息。

请注意，当参数MAXIMUM_0j用于确认冲击时，例如当(第三组)用做确认标准时，可以简单而迅速地对MAXIMUM_0j进行近似计算。实际上，当k＝j时，式(4’)中的φH_ji(ω)^*φH_ki(ω)是实数。现在，只要简单地将乘积

的实部相加就可以得到在t＝0时刻的式(4’)的反傅立叶变化。

根据这个变化例，计算每个乘积

的实部，所述每个实部都给出了t＝0时刻

的一个近似值。由此，根据上文的解释，我们就可以推演出V_kj(0)，V_kj(0)给出了参数MAXIMUM_0j的值，这样就可以应用某个或每一个要求的确认标准，例如上文中的第三组标准。

根据这个变化例，即使存在很多参考点，计算量也小得多，且连续的监测也更简单。

此外，即使表面9上的冲击k不位于参考点上，仍能通过在WO-A-03/107261中提到的插值方法对其进行定位。

此外，参考信号可以在理论上建模，并运用到实际物体中，只要其声学特性与建模中的物体的声学特性相同。

学习的或在理论上建模的参考信号可以不经训练阶段而用于实际物体，所述实际物体的声学特性与用于训练参考信号或建模的物体的声学特性相同。

Claims (17)

1.一种用于对物体(5)的表面(9)上的冲击进行定位的方法，所述物体(5)配置有至少N_SENS个声传感器(6)，N_SENS为大于等于2的自然数，其中：

-所述传感器(6)分别用于拾取由所述冲击在该物体中产生的声波的N_SENS个信号s_ki(t)，其中，i为1到N_SENS之间的用于指示相应的传感器(6)的系数，k为所述冲击发生的位置，

-对于系数j对应的每个参考点(10)，根据所述拾取的信号s_ki(t)的复相位与参考信号r_ji(t)的复相位的至少一个互相关，计算至少一个确认参数，每个参考信号r_ji(t)对应当冲击作用于该表面(9)的N_REF个参考点中的参考点j(10)时所产生的由传感器i(6)接收到的信号，N_REF为大于等于1的自然数，j为1到N_REF之间的系数，

-通过对所述确认参数应用至少一个确认标准，进而确定至少一个尽可能接近冲击点的参考点(10)来对所述冲击进行定位，

其特征在于，

所述确认参数代表至少一个互相关：

${\mathrm{PROD}}_{{\mathrm{kj}}^{1_{i}2_{...i}^{i}2p}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\mathrm{\φ}{S}_{\mathrm{ki}1}\left(\mathrm{\ω}\right)\mathrm{\φ}{R}_{\mathrm{ji}1}{\left(\mathrm{\ω}\right)}^{*}\mathrm{\φ}{S}_{\mathrm{ki}2}{\left(\mathrm{\ω}\right)}^{*}\mathrm{\φ}{R}_{\mathrm{ji}2}\left(\mathrm{\ω}\right)...{\mathrm{\φS}}_{\mathrm{ki}2p}\left(\mathrm{\ω}\right)R_{\mathrm{ji}2p}\left(\mathrm{\ω}\right),$

其中，

-φS_ki(ω)为S_ki(ω)的复相位，当i＝i₁，i₂，...i_2p，

-φR_ji(ω)为R_ji(ω)的复相位，当i＝i₁，i₂，...i_2p，

-*代表共轭算子，当i＝i_2m时作用于φS_ki(ω)，当i＝i_2m-1时作用于φR_ji(ω)，m为1到p之间的整数，

-S_ki(ω)为s_ki(t)的傅立叶变换，

-R_ji(ω)为r_ji(t)的傅立叶变换，

-p为小于等于N_SENS/2的非零自然数，

-i₁，i₂，...i_2p为用于指示2p个传感器(6)的2p个系数，其中每个系数都在1和N_SENS之间。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，包括计算互相关

的步骤，以及对所述互相关进行反傅立叶变换以得到时间函数

的步骤，由所述时间函数可计算出所述确认参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，在对所述互相关进行反傅立叶变换之前先对其进行归一化。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，为每个参考点j(10)计算相似函数V_kj(t)以获得确认参数，所述相似性函数由下列函数中选取：

- ${\mathrm{prod}}_{{\mathrm{kj}}^{1_{i}2_{i}2p_{...i}}}\left(t\right),$ 以及

-多个函数的线性组合，所述多个函数

对应N_SENS个传感器中的多个具有2p个传感器(6)的子集。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，N_SENS为偶数，V_kj(t)与

成比例，当p＝N_SENS/2。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，N_SENS＝2而V_kj(t)与prod_kj ¹²(t)成比例。

7.根据权利要求4所述的方法，其中，N_SENS＝3，且，为每个参考点j(10)计算相似性函数V_kj(t)，所述相似性函数由下列函数中选取：

-V_kj(t)＝a3·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)]，

-V_kj(t)＝b3·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)+prod_kj ¹³(t)]，a3与b3为常数。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，a3＝1/2，且b3＝1/3。

9.根据权利要求4所述的方法，其中，N_SENS＝4，为每个参考点j(10)计算相似性函数V_kj(t)，所述相似性函数由下列函数中选取：

-V_kj(t)＝a4·prod_kj ¹²³⁴(t)，

-V_kj(t)＝b4·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ³⁴(t)]，

-V_kj(t)＝c4·[prod_kj ¹²(t)+prod_kj ²³(t)+prod_kj ³⁴(t)+prod_kj ¹⁴(t)]，a4、b4和c4为常数。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，a4＝1，b4＝1/2，c4＝1/4。

11.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确认参数可由下列各参数中选取：

-MAXIMUM_0j＝|V_kj(t＝0)|，

-MAXIMUM_1j＝Max|V_kj(t)|，

- ${\mathrm{CONTRAST}}_{1,j}=\frac{\mathrm{Max}\left({\mathrm{MAXIMUM}}_{0,j}\right)}{({\mathrm{\Σ}}_j{\mathrm{MAXIMUM}}_{1,j}-\mathrm{Max}\left({\mathrm{MAXIMUM}}_{1,j}\right))/(N_{\mathrm{REF}}-1)}$

-ENERGY＝∑_i(∑_t[s_ki(t)]²)。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，对于粗略对应于所述冲击的t＝0时刻，只计算V_kj(t)并作为

的实部，MAXIMUM_0j作为确认参数。

13.根据权利要求11所述的方法，其中，使用至少一个确认标准，所述确认标准由下列标准中选出：

-CONTRAST_1j＞THRESHOLD₁，其中THRESHOLD₁＞1，

-CONTRAST_1j＞THRESHOLD₁，

且MAXIMUM_0j/MAXIMUM_1j ^NOISE＞THRESHOLD₂，

其中，THRESHOLD₂＞1，MAXIMUM_1j ^NOISE对应先前处理的信号的参数MAXIMUM_1j，且并不导致确认，

-MAXIMUM_0j＞THRESHOLD₃，其中THRESHOLD₃＞0，且MAXIMUM_0j/MAXIMUM_0j ^NOISE＞THRESHOLD₄，THRESHOLD₄＞1，MAXIMUM_0j ^NOISE对应先前处理的信号的参数MAXIMUM_1j，且并不导致确认；

-MAXIMUM_0j/Average(MAXIMUM_0j ^NOISE)＞THRESHOLD₅，其中THRESHOLD₅＞1，Average(MAXIMUM_0j ^NOISE)表示(MAXIMUM_0j ^NOISE)的平均值，

-ENERGY/ENERGY^NOISE＞THRESHOLD₆，其中THRESHOLD₆＞1，ENERGY^NOISE对应先前处理的信号的参数ENERGY，且并不导致确认。

14.根据权利要求1-13中的任意一项所述的方法，其中，所述参考信号由理论上预先确定的。

15.根据权利要求14所述的方法，所述参考信号不经训练阶段而与所述物体(5)一起使用。

16.根据权利要求1至13中任意一项所述的方法，其中，事先在等同于该物体(5)的参考设备上对所述参考信号进行学习，其后将所述参考信号不经训练阶段而直接与物体(5)一起使用。

17.一种特别适于实现根据前述各项权利要求中的任意一项所述的方法的设备，其中包括：

-配置有至少N_SENS个声传感器(6)的物体(5)，所述传感器(6)用于分别拾取由物体(5)的表面(9)上的冲击在该物体(5)内产生的声波的N_SENS个信号s_ki(t)，N_SENS为大于等于2的自然数，i为1到N_SENS之间的用于指示相应传感器(6)的系数，

-用于对于系数j对应的每个参考点(10)，根据所述拾取的信号s_ki(t)的复相位与参考信号r_ji(t)的复相位的至少一个互相关，计算至少一个确认参数的装置，每个参考信号r_ji(t)对应当冲击作用于该表面的N_REF个参考点中的参考点j时所产生的由传感器i所拾取的信号，N_REF为大于等于1的自然数，j为1到N_REF之间的一个系数，

-通过对所述确认参数应用至少一个确认标准，进而确定至少一个尽可能接近冲击点的参考点(10)来对所述冲击进行定位的装置，

其特征在于，

所述确认参数根据至少一个互相关来计算：

${\mathrm{PROD}}_{{\mathrm{kj}}^{1_{i}2_{...i}^{i}2p}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\mathrm{\φ}{S}_{\mathrm{ki}1}\left(\mathrm{\ω}\right)\mathrm{\φ}{R}_{\mathrm{ji}1}{\left(\mathrm{\ω}\right)}^{*}\mathrm{\φ}{S}_{\mathrm{ki}2}{\left(\mathrm{\ω}\right)}^{*}\mathrm{\φ}{R}_{\mathrm{ji}2}\left(\mathrm{\ω}\right)...{\mathrm{\φS}}_{\mathrm{ki}2p}\left(\mathrm{\ω}\right)R_{\mathrm{ji}2p}\left(\mathrm{\ω}\right),$

其中，

-φS_ki(ω)为S_ki(ω)的复相位，当i＝i₁，i₂，...i_2p，

-φR_ji(ω)为R_ji(ω)的复相位，当i＝i₁，i₂，...i_2p，

-*代表共轭算子，当i＝i_2m时作用于φS_ki(ω)，当i＝i_2m-1时作用于φR_ji(ω)，m为1到p之间的整数，

-S_ki(ω)为s_ki(t)的傅立叶变换，

-R_ji(ω)为r_ji(t)的傅立叶变换，

-p为小于等于N_SENS/2的非零自然数，

-i₁，i₂，...i_2p为指示2p个传感器的2p个系数，其中每个系数都在1和N_SENS之间。