創(chuàng )建用于監控飛機噪音的分布式無(wú)線(xiàn)系統

 

　　下面是我們用于模式生成和識別的系統框圖。 由于飛機起飛噪聲的起點(diǎn)和止點(diǎn)都為零且時(shí)間長(cháng)度有限，我們因此認為它屬于非平穩瞬態(tài)信號。 如圖8所示，大部分的信號能量低于2kHz。 在這種情況下，我們注意到背景噪音在信號兩端更為強烈，因為飛機產(chǎn)生的噪聲覆蓋了背景噪音的中間部分?！　?/p>本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/135665.htm

 

　　我們觀(guān)察發(fā)現，對于所有的飛機噪音，典型的幅度譜值為0到5000Hz。 我們選擇使用11025Hz的采樣頻率，將24秒內采集的樣本數量減少至264600個(gè)。 對于其他飛機噪音分析，建議選擇25kS/s的采樣頻率和D-、C-和A-加權濾波器。

　　降低頻譜分辨率

　　由于幅度譜有132300次諧波，這會(huì )導致處理過(guò)程非常復雜，因此我們決定降低頻譜分辨率。 此外，我們只對收集有關(guān)頻譜形式的數據感興趣。

　　我們提出了以下假設：

• 任何降低頻譜分辨率的方法都會(huì )在測量飛機噪音的最初和最后時(shí)間段內引入一個(gè)容忍度。 例如，在飛機起飛后開(kāi)始采集為時(shí)24秒的數據，然后將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練為一個(gè)噪音模式。 在運行時(shí)，如果采集到的起飛噪聲為第5秒至24秒，并且降低頻譜分辨率的話(huà)，那么前5秒鐘的位移對于頻譜形式的影響就會(huì )非常小。
• 中值濾波器(移動(dòng)平均濾波器)創(chuàng )建了一個(gè)飛機起飛噪聲頻譜的典型形式。
• 在保留X率的基礎上對平均頻譜進(jìn)行降頻，保留了飛機起飛噪音的頻譜形式。

　　結論

　　我們的10節點(diǎn)系統成功地測量了墨西哥國際機場(chǎng)飛機起飛時(shí)產(chǎn)生的噪音。 該系統創(chuàng )造了許多不同類(lèi)型的頻譜分析，并獲得了最常用的dB(A)或dB(C)表示形式的統計指標，用于噪聲測量。 我們可以存儲系統收集到的數據，隨后再執行更深入的分析，通過(guò)噪音來(lái)確定潛在的健康危險，并知曉噪音水平在全天的波動(dòng)情況。

　　在未來(lái)，我們想要在分割原始信號后運用這項技術(shù)，測量所得結果的差異。 我們還計劃測試新的參數來(lái)創(chuàng )建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。