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相干性和基于强度的方法识别噪声源,附件c:译文摘要--往往在自然和工业声学中,识别单个噪声源对总体噪声水平的贡献作用是十分必要的。用这种角度看来,重点就成了在周围还有其他主要噪声源的情况下,是否有必要控制噪声或者验证这一噪声源是否超过法定限制。目前可行方法主要是基于相关作用或是专用系统技术的。这两种方法有相关的限制,但对...
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内容介绍
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附件C:译文
相干性和基于强度的方法识别噪声源
摘要--往往在自然和工业声学中,识别单个噪声源对总体噪声水平的贡献作用是十分必要的。用这种角度看来,重点就成了在周围还有其他主要噪声源的情况下,是否有必要控制噪声或者验证这一噪声源是否超过法定限制。目前可行方法主要是基于相关作用或是专用系统技术的。这两种方法有相关的限制,但对于目前的用途,相关法通常较为有效,尤其是在将振动传感器用在振动相互作用的情况下。然而,当一个测量系统如果只运用麦克风来测量,那这些方法就不再可靠并且准确性也无法令人满意。事实上,要消除输入信号对其他声源的影响其本上是不可能的,它通常与输出信号也有一些相关作用。在本文中,我们将描述并讨论一种将基于相关方法的进行相关增进的方法。建议用一种近场声强测量的技术来代替声压测量。方法的优点和局限性在于这种方法是一种理论上的近似法;它的性能是通过实验来验证的。
关键词--声学,相干性,麦克风,声强,声源识别。
I.绪论
在自然声学和工业声学中,存在着一个共同的问题,即识别特殊噪声源对整体噪声水平的贡献作用。例如,在工厂中,当要求区分发出噪音的机器,以控制其噪声辐射[1],[2],或在环境监测中,当目标是评价某一声源对噪声本来就很大的周围环境的影响时[3],这个问题都会存在。当考虑到经济的原因(噪声控制的成本通常是相关的,并且对于那些对噪声贡献较大的声源的作用应该先提出来)、法规以及环境问题(在环境中还有其他声源的情况下噪声水平的评价取决于主要噪声源)时,声源分离的重要性就体现出来了。
在本文中,作者总结和简短的评价了现有的用于声源分离的方法。此外,将有效增强作用与定向噪声测量技术相结合,建立了新的基于“相干--强度”的测量方法.
II.背景
由于日益增强的环境噪声意识,出现了一些内容广泛的科学活动,其中包括声源识别和分离技术。声源识别问题在本质上构成了某一固定噪声源对总体噪声水平贡献判别的依据.有多种不同方法可以实现,这些方法要么是基于相干作用、自适应技术或是专业系统。专业系统和自适应技术的主要问题在于训练和测试条件之间存在着错位,而这往往导致这些测量方法测量能力的急剧下降。这种研究方法不适合目前的问题,因为在场声学测量中,会发生各种各样的状况,而这些状况通常是无法预测的[4]。
相干性和基于强度的方法识别噪声源
摘要--往往在自然和工业声学中,识别单个噪声源对总体噪声水平的贡献作用是十分必要的。用这种角度看来,重点就成了在周围还有其他主要噪声源的情况下,是否有必要控制噪声或者验证这一噪声源是否超过法定限制。目前可行方法主要是基于相关作用或是专用系统技术的。这两种方法有相关的限制,但对于目前的用途,相关法通常较为有效,尤其是在将振动传感器用在振动相互作用的情况下。然而,当一个测量系统如果只运用麦克风来测量,那这些方法就不再可靠并且准确性也无法令人满意。事实上,要消除输入信号对其他声源的影响其本上是不可能的,它通常与输出信号也有一些相关作用。在本文中,我们将描述并讨论一种将基于相关方法的进行相关增进的方法。建议用一种近场声强测量的技术来代替声压测量。方法的优点和局限性在于这种方法是一种理论上的近似法;它的性能是通过实验来验证的。
关键词--声学,相干性,麦克风,声强,声源识别。
I.绪论
在自然声学和工业声学中,存在着一个共同的问题,即识别特殊噪声源对整体噪声水平的贡献作用。例如,在工厂中,当要求区分发出噪音的机器,以控制其噪声辐射[1],[2],或在环境监测中,当目标是评价某一声源对噪声本来就很大的周围环境的影响时[3],这个问题都会存在。当考虑到经济的原因(噪声控制的成本通常是相关的,并且对于那些对噪声贡献较大的声源的作用应该先提出来)、法规以及环境问题(在环境中还有其他声源的情况下噪声水平的评价取决于主要噪声源)时,声源分离的重要性就体现出来了。
在本文中,作者总结和简短的评价了现有的用于声源分离的方法。此外,将有效增强作用与定向噪声测量技术相结合,建立了新的基于“相干--强度”的测量方法.
II.背景
由于日益增强的环境噪声意识,出现了一些内容广泛的科学活动,其中包括声源识别和分离技术。声源识别问题在本质上构成了某一固定噪声源对总体噪声水平贡献判别的依据.有多种不同方法可以实现,这些方法要么是基于相干作用、自适应技术或是专业系统。专业系统和自适应技术的主要问题在于训练和测试条件之间存在着错位,而这往往导致这些测量方法测量能力的急剧下降。这种研究方法不适合目前的问题,因为在场声学测量中,会发生各种各样的状况,而这些状况通常是无法预测的[4]。