一种基于稀疏贝叶斯学习模型的变压器声源定位成像方法、系统、设备和存储介质与流程

1.一种基于稀疏贝叶斯学习模型的变压器声源定位成像方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s1中所述格林函数为：

3.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s2中所述过完备表示模型为：

4.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s3中所述信号的多层贝叶斯模型中第一层使用零均值复高斯模型描述信号：

5.根据权利要求1所述的变压器声源定位成像方法，其特征在于，s4中所述的确定所有变量的联合分布的方法为：

6.一种基于稀疏贝叶斯学习的变压器声源定位成像系统，其特征在于，包括下述模块：

7.一种基于稀疏贝叶斯学习模型的变压器声源定位成像设备，其特征在于，包括一个或多个处理器以及存储器，存储器用于存储计算机可执行程序，处理器从存储器中读取部分或全部所述计算机可执行程序并执行，处理器执行部分或全部计算可执行程序时能实现权利要求1～5任一项所述声源定位成像方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，能实现如权利要求1-5任一项所述声源定位成像方法。