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  • 你的序列均值为零吗?方差随时间变化吗?值与延迟值相关吗?你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:创建一个折线图。...白噪声时间序列的例子在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并...

    你的序列均值为零吗?

    方差随时间变化吗?

    值与延迟值相关吗?

    你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:

    创建一个折线图。检查总体特征,如变化的平均值,方差或延迟变量之间的明显关系。

    计算汇总统计。对照序列中有意义的连续块的均值和方差,检查整个序列的均值和方差(如年、月、日)。

    创建一个自相关的图。检查延迟变量之间的总体相关性。

    白噪声时间序列的例子

    在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。它将提供参考框架和示例图并且使用和比较自己的时间序列项目的统计测试,以检查它们是否为白噪声

    首先,我们可以使用随机模块的gauss()函数创建一个1,000个随机高斯变量的列表。

    我们将从高斯分布提取变量:平均值(mu)0.0和标准偏差(sigma)1.0。

    一旦创建,为方便起见,我们可以在Pandas序列中打包这个列表。

    from randomimport gaussfrom randomimport seedfrom pandasimport Seriesfrom pandas.tools.plottingimport autocorrelation_plot

    # seed random number generatorseed(1)# create white noise series

    series= [gauss(0.0,1.0)for iin range(1000)]series= Series(series)

    接下来,我们可以计算和打印一些汇总统计数据,包含序列的平均值和标准偏差。

    # summary statsprint(series.describe())

    鉴于我们在绘制随机数时定义了平均值和标准偏差,所以应该不会有意外。

    count 1000.000000mean -0.013222std 1.003685min -2.96121425% -0.68419250% -0.01093475% 0.703915max 2.737260

    我们可以看到平均值接近0.0,标准偏差接近1.0。考虑到样本较小预测会有些误差。

    如果我们有更多的数据,将序列分成两半计算和比较每一半的汇总统计可能会更有趣。我们认为每个子系列的平均值和标准差都会相似。

    现在我们可以创建一些序列的线条图。

    # line plot

    series.plot()pyplot.show()

    我们可以看到,这个序列似乎是随机的。

    resize,m_lfit,w_600,h_800,limit_1

    我们还可以创建直方图,并确认分布是高斯分布。

    # histogram plot

    series.hist()pyplot.show()

    事实上,直方图显示了典型的钟形曲线。

    resize,m_lfit,w_600,h_800,limit_1

    最后,我们可以创建一个自相关图并检查延迟变量的所有自相关。

    # autocorrelationautocorrelation_plot(series)pyplot.show()

    自相关图没有显示任何显著的自相关特征。在峰值时可信度达在95%和99%,但这只是统计的偶然情况。

    resize,m_lfit,w_600,h_800,limit_1

    为了完整性,下面提供了完整的代码清单。

    from randomimport gaussfrom randomimport seedfrom pandasimport Seriesfrom pandas.tools.plottingimport autocorrelation_plotfrom matplotlibimport pyplot

    # seed random number generatorseed(1)# create white noise series

    series= [gauss(0.0,1.0)for iin range(1000)]series= Series(series)# summary statsprint(series.describe())# line plot

    series.plot()pyplot.show()# histogram plot

    series.hist()pyplot.show()# autocorrelationautocorrelation_plot(series)pyplot.show()

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  • 汽车车内噪声检测方法主要有以下标准:GB/T18697-2002 声学汽车车内噪声测量方法GB/T 25982-2010 客车车内噪声限值及测量方法其中GB/T 25982-2010还给出了客车车内的噪声限值。1. 汽车车内噪声测试环境测量车内噪声...

    汽车车内噪声检测方法主要有以下标准:

    GB/T18697-2002 声学汽车车内噪声测量方法

    GB/T 25982-2010 客车车内噪声限值及测量方法

    其中GB/T 25982-2010还给出了客车车内的噪声限值。

    1. 汽车车内噪声测试环境

    测量车内噪声时,需要保证汽车辐射的声音只能通过道路表而的反射成为车内噪声的一部分,而不能通过建筑物、墙壁或汽车外的类似大型物体的反射成为车内噪声。因此在进行测量的过程中,汽车与这类大型物体之间的距离应该大于20m。且车内的所有开口,如天窗、车窗、进风口及出风口,如有可能都必须关上。辅助装置,如刮雨器、暖风装置、风扇以及空调等,在测量试验过程中不得工作。

    2. 车内噪声测试时的车辆运行条件

    车辆运行条件主要包括:匀速行驶、全油门加速行驶和车辆定置

    匀速行驶的车辆应从60 km/h或最高车速的40% (取两者较小值)到120 km/h或最高车速的80%(取两者较小值)范围内,至少以等间隔的5种车速进行A声级测量。车辆匀速时,变速器挡位应处于最高的挡位,使得不必换挡即可覆盖规定的速度范围;且加速度应足够小(比如0.1m/s2);测量至少5s的A声级。

    全油门加速试验步骤如下:当汽车达到稳定的初始工作状况(变速器应该处于最高的挡位,使得噪声测试尽可能在不超过120 km/h的车速下来完成。)时,须尽可能快的使油门全开,同时启动记录装置开始记录,直到发动机转速达到(汽车制造厂)规定额定转速的90%或达到120 km/h车速(取两者较小值),记录停止。

    对于定置汽车,变速器置于空挡测试噪声,将油门尽可能快地完全打开,使发动机加速到高速空转,并在此位置上保持至少5 s。

    3. 传声器位置

    由于汽车车内噪声级明显与测量位置有关,应该选择能够代表驾驶员和乘客耳旁的车内噪声分布的足够的测点。其中一个测量点必须选在驾驶员座位;轿车可以在后排座位上追加一个测量点;对于公共汽车应该在沿着汽车的纵向轴线附近的中间和后部追加测量点。传声器的位置需要视车辆测点处的性质开展。

    对于座位处的传声器垂直坐标是(无人)座椅的表面与靠背表面的交线以上(0.70士0. 05)m处。水平坐标应在座椅的中心而(或对称而)上。在驾驶员座位上,水平横坐标向右(右置方向盘的汽车则向左)到座位中心而的距离为0.20士0.02)m。可调节的座位应按要求进行调节。

    对于站立处,传声器应垂直坐标应在地板以上(1.6±0.1)m处。水平坐标应在所选测点站立的位置上。

    对于卧姿汽车或货车的卧铺和救护车的担架等状态,传声器须放在(无人)枕头的中部以上(0.15±0.02)m处。

    需要注意的是所采用的传声器在测试噪声过程中必须按一定形式安装,以使其不会受到汽车振动的影响。(传声器)安装应该能够防比其与汽车之间产生过大(约振幅为20mm)的相对运动。

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  • 噪声生成代码 matlab 1/f噪声 包含Pink, Red, Blue and Violet Noise 噪声生成代码 matlab 1/f噪声 包含Pink, Red, Blue and Violet Noise
  • 器的固,是指其自身产生的噪声包括噪声和过剩噪声。 热噪声 器的热噪声电压可以表示为: R是,T是温度,B是频率带宽,k是玻尔兹曼常数。在一定的温度和阻值之下,就产生了热噪声。 热噪声属于电阻器的本征...
  • 在通信技术中,除了有用信号外,其他一切无用信号通称为噪声噪声是一种客观存在的现象。在多路电话信号和电视信号的传输中,不可避免地要产生并传输噪声。在一般情况下,这些噪声的频谱基本上是均匀连续分布的。...

    在通信技术中,除了有用信号外,其他一切无用信号通称为噪声。

    噪声是一种客观存在的现象。在多路电话信号和电视信号的传输中,不可避免地要产生并传输噪声。在一般情况下,这些噪声的频谱基本上是均匀连续分布的。

    中文名

    加权噪声外文名

    weighted noise

    应用学科

    通信科技

    加权噪声定义

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    加权噪声来源

    在通信技术中,除了传输的有用信号外,其他一切无用信号通称为噪声。

    通常噪声的来源主要是操作系统的内核监控线程(Daemons)、时钟中断以及外部中断的影响,在大规模并行系统中还包括集群或分布式系统的管理软件、监控软件(包括心跳信号等)’因此如何设法消除或减小操作系统产生的噪声也是操作系统优化的重要研究内容。当前的研究主要集中在周期性噪声对高性能计算性能上的影响方面。美国洛斯阿拉莫斯实验室的Fabrizio Petrini、Darren J,Kerbyson等对ASCI Q超级计算机上的周期性噪声来源和发生频率等进行了统计,如表所示。他们针对这些噪声对ASCI O的系统软件做出了相应的改变,主要有:

    1)找出共约十个对计算过程没有用处的多余后台Daemon,如envmod,lpd和niff等,将其从所有节点上移除;

    2)将RMS监测Daemon的监测频率由每30秒一次降低到每60秒一次;

    3)将若干个TrueCluster Daemon从每个子机群的1号和2号节点上移动到0号节点上,以将主要噪声限制在该节点上。通过以上手段消除噪声后,在使用4096个CPU进行SAGE测试时,每个循环周期的计算速度比未消除噪声影响前有高达一倍的提升。

    加权噪声Linux系统噪声

    在Linux系统中,噪声的来源主要是内核中的守护线程和时钟中断。当前Linux内核发展有越来越多的将硬件资源管理交给内核线程来完成这样一种趋势,虽然这种做法对内核代码的可维护性有很大的帮助,同时也会显著增加系统的噪声。在United Linux1.0使用的2.4.19版本Linux内核中,产生噪声的内核线程主要有:1)migration thread,2)ksoflirqd,3)kswapd,4)kupdated,5)bdflush,6)keventd

    加权噪声加权噪声功率谱估计算法

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    加权噪声应用性

    加权噪声功率谱估计算法( 简称 WN 算法) 能快速跟踪噪声变化,采用该算法使增强后的语音具有较高的语音质量。

    加权噪声步骤

    (1)信噪比( 简称 SNR) 估计;

    (2)通过估计出的信噪比结合加权因子函数从而得到加权因子;

    (3)将带噪语音信号与加权因子相乘得到加权值并求平均得到估计出的噪声功率谱。

    加权噪声内容

    用 x(t) 和 d(t) 分别表示纯净语音和不相关的加性噪声,观测到的带噪语音信号为 y(t) 为,进行短时离散傅利叶变换后得到:Y(n,k) = X(n,k) + D(n,k)。

    其中 n 和 k 分别表示时间帧序号和频率点序号。

    WN 噪声功率谱估计算法首先从信噪比( 简称 SNR) 估计开始,通过估计出的信噪比结合加权因子函数从而得到加权因子,将带噪语音信号与加权因子相乘得到加权值并求平均得到估计出的噪声功率谱。

    信噪比61291b9114db3ee15fc8de2901a3b39b.svg ( n, k) 的估计是由第 n 帧带噪语音的功率谱68eecdab697ad0d8b04a2832725bd803.svg 和前一帧估计得到的噪声功率25f48ed0d592adf4440b3882f79c1b4c.svg 计算得到:

    9f5746b21a9ffd47614cf28fa8710902.svg

    计算加权因子的非线性函数

    d3faf2efceeaeeadf8b432bf957f2b3f.png

    式中,555336695fe1305eafc685c96ceb945f.svgd0dcd239c89dceea7c5ad24c595860d6.svg73e28b6c34840f35bf0ca17770683953.svg 是函数参数。将带噪语音信 号乘以加权因子得到加权带噪语音:

    5bfe592feb71304c638f344a9464bf7b.svg

    对计算得到的在窗口长度为863ae7dba7baadd7b954f6282dd38be9.svg 内的加权带噪语音求平均,进而得到估计的噪声功率谱:

    429c4f215cd47d1e54fcc06573cd60e6.png式中 Ψ(Z(n,k) ) 表示 Z(n,k) 中非零元素的个数trace{· } 是对数组中对角元素求和的操作。

    由于 Z(n,k) 是一个行向量,所以trace{ Z(n,k) } 就是对简单的对该向量中的非零元素求和。

    Z(n,k) 计算如下:

    6dd0c418363a09c4d72a238585c0a331.png

    上式是根据前面估计出的信噪比对 Z(n,k) 进行更新。Z(n,k) 的长度一定,也就是求均值的窗长度不变,当所估计出的信噪比小于某个阀值时,认为该帧的噪声影响明显,则 Z(n,k) 求均值的窗需要更新一次,从而得到新的噪声估计值。

    1162837b6f015ce6c065a5313f7f9507.png

    加权噪声改进

    在带噪语音信号中,噪声变化相对于语音更平稳一些,而 WN 算法在语音剧烈变化的区域会出现噪声过估计,对噪声的平滑有助于降低噪声的过估计。

    鉴于这个原因,我们在 WN 估计算法的基础上提出了改进算法。

    1c46e5db33b92f88bc44aa0c5deafbc6.png

    在初始几帧一般都是噪声,对初始几帧进行平均,其中 Tinit 表示初始帧的大小。[1]

    加权噪声噪声加权评价制

    这种评价制评价干扰水平采用的指标是电话谐波波形因数(THFF)。

    215a63860279b4496b1e701ad253ec97.png

    加权系数

    这是一个无量钢的量,其定义为THFF=等效400Hz的干扰电压/电力系统的供电电压。

    上式中电力系统的供电电压即指规定的额定电压,等效干扰电压是指当以400Hz的电压加在电力线路上,它在附近电话线上产生的干扰影响与电力线基波和谐波电压共同作用产生的干扰效应相同。

    THFF的电压计算公式为:f8e9ccd196ed93f7706e031d06526e6c.svg

    47f4c19266ddca9c9813a9891b3af670.svg为输电线路电压有效值;dcf17d9355480e7343bb7f1168475b3b.svg为频率为53c328bff063b9f4d73eadd6588c6794.svg的第h次谐波电压;A/400为折算系数;8b8689e659f0b22db109ea458e1eb4ce.svg/400为噪声加权系数。

    噪声电压的有效值为1897b19879c325270a3b3142822e40dd.svg

    dcf17d9355480e7343bb7f1168475b3b.svg是电话线上频率为8b8689e659f0b22db109ea458e1eb4ce.svg的纵向或横向电压的有效值。

    CCITT导则中建议电话回路上总噪声加权电动势(即开路电压)的有效值不超过1 mV。当测量噪声电压时,可以在电话线路端部连接一个阻值等于线路特征阻抗(约为600 Q)的电阻,测量此电阻上的噪声电压。按规定,终端电阻的加权噪声电压应该低干0.5 mV。[2]

    词条图册

    更多图册

    参考资料

    1.

    改进型加权噪声功率谱估计算法

    .中国知网[引用日期2017-01-19]

    2.

    任子晖.煤矿电网谐波分析与治理:中国矿业大学出版社,2003-11:61

    展开全文
  • 在所有器件特性中,噪声可能是一...外部噪声源可通过DAC的任何外部的任何外部任意连接,包括电源、时钟和数字接口等,进入其中。图1显示了这些可能性。下面将对每一种可能的噪声嫌疑对象分别进行研究,以了解其重要性。
  • 粉红噪音是物理学概念,它在每个倍波程的强度相等,即在一定的范围(倍波程)内具有相同或类似的能量。从功率谱的角度来看,粉红噪音的功率谱密度曲线为1/f。...中文名粉红噪声外文名pink noise用于声学测试强...

    粉红噪音是物理学概念,它在每个倍波程的强度相等,即在一定的范围(倍波程)内具有相同或类似的能量。

    从功率谱的角度来看,粉红噪音的功率谱密度曲线为1/f。粉红噪音虽然是一个功率谱密度与频段成反比的波谱的信号或过程。但由于听觉是对数(倍波程)感知,在短波(高频)处每个倍波程带宽更大,功率谱密度与抵消,所以每个倍波程的强度其实是相等的。

    中文名

    粉红噪声

    外文名

    pink noise用    于

    声学测试

    强    度

    在每个倍波程的强度相等

    粉红噪声测试原理

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    b2b6dbd16ac57ef25fc44043c2331a93.png

    粉红噪声波谱仪的图形粉红噪音是物理学概念,它在每个倍波程的强度相等,即在一定的范围(倍波程)内具有相同或类似的能量。车流声可称为粉红噪音。粉红噪声。既然是噪声就绝对不是单纯的纯音,它是一种波长覆盖范围很宽的声音。长波端能到接近17m,短波端能到接近1.7cm,而且它在等比例带宽内的能量是相等的(误差只不过0.1dB左右)。

    比如用1/3oct带通滤波器去计算分析,我们会发现,它的每波带的电平值都是相等的(2/3oct、1/6oct、1/12oct也是一样),这就是为什么在测试声场波长特性中要用粉红噪声作为标准信号源的原因。粉红噪音是最常用于进行声学测试的声音。

    粉红噪音虽然是一个功率谱密度与频段成反比的波谱的信号或过程。但由于听觉是对数(倍波程)感知,在短波(高频)处每个倍波程带宽更大,功率谱密度与带宽抵消,所以每个倍波程的强度其实是相等的。

    另外。日常工程测试中提到的改变波长C3、C4、C5……等,都是指以上向这些波长为中心波长的波带,而绝不是拉括某个波点。波带是由无数个波点组成的。通信工程师知道A4的纯音听起来就像是拿起电话还未拨号之前的那个声音。而以C4为中心的粉红噪声听起来就像是车流声。从FFT傅立叶分析仪上看,它们各自的波谱特性纯音信号电平值很稳定,图形就像是一个峰尖;而粉红噪声的谱线是像波浪一样不断跳动的,电平值也是在一定范围内不停变化着的(正是因为它在不停的变化,所以专业RAT测试中为了得到准确具体的数据、必须采用平均响应显示或慢响应显示。

    另外在工程测试中,如果没有RTA自动波谱分析仪,我们要想得到每一个波段的电平数据,还必须要加入带通滤波器。滤波器的很多数据都是可调的,比如带宽、增益、衰减范围、FFT宙函数类型、窗函数尺寸等等。如果我们的均衡器是31段的话,那么就可选用1/3倍波程滤波器。

    粉红噪声对比

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    白噪声和粉红噪声

    1、在对数坐标里,白噪声的能量是以每倍波程乘2(增加3.01dB)分布的,粉红噪声是均匀分布的。粉红噪声更符合感知(对数)上的均匀。

    2、在线性坐标里,白噪声的能量分布是均匀的,粉红噪声是以每倍波程除以2(下降3.01dB)分布的。白噪声更符合物理带宽(线性)上的均匀。

    粉红噪声相关介绍

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    1OdB粉红噪声测试

    ----播放该信号时,如果音响组合符合技术指标、线路连接正确、音箱摆位合理的话,在最佳听音位置坐着或站着,都可以感觉到声像(能量带)集中在两个音箱的中间位置(见图6)。同时声音感觉除了均匀的声音外,在超低频段/超长波段还应该感觉到如同爆炸和火焰燃烧的雄壮、热烈感。如果声像不在正中央位置而偏向一侧,则说明声道存在不平衡情况;如果声像感觉是波长过短,不够热烈,则说明放音系统长波响应不理想;如果声像波长过长,只听到低频燃烧声(长波)而感觉不到明显的高频(短波),说明音响的短波响应较差。

    ----我们还可以移动聆听位置,来感觉一下声像是否就在正中央。方法很简单,因为在比较时就可以发现,聆听的最佳位置是否在原先设想的位置。只要一移动位置,音量就马上发生增强或减弱。这样,经过反复比较和修正(移动音箱或移动聆听位置),找出最佳听音位置。[1]

    粉红噪声测试软件

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    软件——Adobe Audition。

    它具备脉冲信号、红噪声信号、粉红噪声信号、白噪声信号、纯音信号发生功能。另外具备很专业的各种类型滤波器,这一点很宝贵,前面提到滤波器的各种参数它都具备,当然可调参数比这还要更多。

    正常运行此软件只需一台32M内存的奔腾100即可,但要准确稳定高效地进行测量则必须使用P II 266,64M内存(赛扬CPU也可以)。因为我们在测试中要同时运行两个Cool Edit Pro程序界面,第一个用于生成并播放粉红噪声信号,第二个用于拾取声场中的粉红噪声。所以系统内存越大越稳定。同时,高质量的声卡也是必备的,因为好的声卡的A/D、D/A转换比特率是很高的,失真度也极低。笔者的配置是CPU:P III 800EB,内存128M;声卡:创新SB Live!数码版。

    粉红噪声测试方法

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    粉红噪声方法一

    我们把高品质无方向性的电容话筒放入待测声场中一个适当的待测点上。离地面1.5米左右。另一端插入调音台、打开幻象电源。此话筒通路的均衡器旁路,同时把这一路的辅助输出(最好是前置PRE)发送到声传的线路输入。把电脑声卡的线路输出接入调音台的线路输入。旁路调音台此路的均衡。接下来打开所行设备,31段均衡器、反馈抑制器和激励器旁路、其他设备处于正常匹配工作状态。

    打开Cool Edit Pro,点击图标弹出文件格式对话框。选44.1kHz,16bit,声道模式(由于生成的立体声信号两个卢道并不完全一样,再加上我们是两个声道先后进行测试,所以选单声模式),点OK。又弹出噪声对话框,选PINK(粉红噪声)单声道,其他默认。点OK。再打开Cool Bdit Pro一遍,点击新建图标,文件格式同上。让两个图形界面纵向平铺,如下图所示。

    双击任务栏上的小喇叭图标,在弹出的“播放控制台”中让“线路输入”这一项处于静音状态、否则将影响测试,且系统内部易发生自激。接着点击控制台中的“选项”菜单、选属性中的录音选项,点确定。在弹出的录音控制台中关闭其他音量滑杆,把线路输入的滑杆推到最大。

    让左边的窗口进行放音,调整接声卡输出的此路增益到最大不过载位置,同时注意声场中的声强级不要太大,以免损伤音箱。声强级大于背景噪声35dB即可。此时调整话筒通路增益到适当位置,调好后再调整发送到声卡输入端的辅助输出电平、单击右边窗口的图标并观察线路输入电平,最好在-6dB~0dB以内。

    下面正式开始录音。点击左边窗口的 图标,让其处于循环放音状态,再点击右边窗口的录音键,系统开始一边放音一边录音。我们让其录音30秒,然后停止录放音。此时右边窗口里,我们便得到了声场的粉红噪声信号数据。

    我们来对此记录的粉红噪声信号进行滤波分析,就知道哪一波长的具体吸收情况,从而可以以此来调节均衡器。点击右边窗口里的图标 ,弹出科学型滤波器窗口。点Butterworth选项卡,选Band Pass带通型。

    由于我们的均衡器是31段的,则必须以1/3倍波程衰减特性进行滤波。在此以3.44m中心波长为例:它的带宽是3.06~3.86m(于1/3倍波程滤波器中每个波带的带宽的具体数据在《音响技术》1999年增刊中有详细说明)。那么对照图中我们在Short Cutoff中填3.06,在Long Cutoff中填3.86。在Order(滤波器的斜率当然越陡峭越好)中填最大40。选中Extended Range(滤波器的衰减范围)前的复选框,Master Gain为0。然后我们把这一数据作为一个预值保存起来,在Prester中点Add,弹出的对话框中为其取名为3.44m,点OK。同样地,把其他30个波点也如此填入带宽值并保存在Prester中,取上相应的波长名。

    我们在如图所示31个预设值选中一项,点OK。则粉红噪声被选中的预设值滤波出来了。再点工具栏中图标,开放计算,其计算结果包括很多项,我信只选Average RMS Power(平均功率)的数据。

    记下这一数据。然后关闭此窗口。

    点击撤消图标,撤消刚才的操作,则又恢复到我们刚开始所录的原始素材界面下。继续点击Presets中其他预设值,再进行滤波并计算其电平值,记下此数据,再撤消……依此类推把其他所有的波带的电平都统计下来,则待测声场的波长特性就出来了。接下来的工作就简单了:针对刚才的31个波段的统计数据把均衡器调好就行了。

    粉红噪声方法二

    其实还有一种测试方法,就是在左边的窗口里打开滤波器窗口,选取预先设置好的那31个波带从长波到短波依次进行预览播放,同时右窗口进行录音。这样我们对所录的信号从长波到短波选取相应波段计算各自电平,也可以达到同样的测量结果。注意每个波带的记录时间最好保持一样长,比如30秒。如果不一样,也没有关系,只要时间长度相差不是太远。其误差很小,一般在0.1~0.2dB左右。另外,右边窗门可以连续的记录左边31个预览信号,也可以建立31个文件分别记录都可以。

    均衡器调好一个声道后,再调另一个。两个声道都调好后,再参照话筒的波响曲线,找出话筒波长口向的峰和谷,在均衡器上作适当提升和衰减。比如:话筒在1.3m处有一峰,则在均衡器上此点应作适当提升。这一点也不能忽略。

    最后调整反馈抑制器和激励器。

    至此,两种方法都介绍完了,笔者曾经用RTA实时分析仪检验过此方法,结果几乎一样。由此可以证明完全可以在没有专业测量仪器的情况下运用此方法来测量声场波长特性。

    粉红噪声其他噪声

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    语音

    粉红噪声白噪声

    White Noise

    所谓白噪声是指一段声音中的波长分量的功率在整个可听范围(1.7cm~17m)内都是均匀的。白噪声是一种无规噪声,它的瞬时值是随机变化的。它的幅值对时间的分布满足正态分布。它具有连续的噪声谱,包含有各种波长成分的噪声。它的功率谱密度与频段无关,几个等带宽能量的分布是均匀的,但倍波程分布则呈现短波多、长波少的现象。它的等带宽输出的能量是相等的。它在线性坐标中,输出是一根平行与横坐标的直线。在对数坐标中,输出是按每倍波程带宽乘2(增加3.01dB)的斜率而上升的。在人耳可听的波长范围内,等带宽具有相同能量的噪声称为白噪声。白噪声广泛用于环境声学测量中。所以从波谱仪的图形上看,白噪声在全波谱内是一条平直的线。

    粉红噪声红噪声(布朗噪声)

    Red Noise/Brown Noise

    红噪声(又称布朗噪声)的波长分量功率主要集中在长波段(低频段)。其能量曲线为1/f^2,在波长域则为1(波长功率谱密度处处相等),其波形是非常自相似的。整体来说有点跟火焰燃烧时的轰轰烈烈的声音相似。

    粉红噪声煲机相关

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    煲机就是运用白噪声、粉红噪声和红噪声,根据他们的特性进行间断的煲机。新耳塞耳机初期可以采用调到播放状态下,音量偏小为宜。保持5小时以上8小时以上的连续煲机,根据耳塞耳机的不同,一般来说3天到5天时间就足够了。然后是播放煲机专用歌曲进行第二阶段的煲机这个过程可能持续的比较长,控制在正常音量或稍大音量,有可能是一个星期或者两个星期,甚至一个月的时间。完成两阶段以后,耳塞耳机在你手里基本上已经煲的差不多。这样操作下来,新耳塞耳机已经可以保持比较好的状态了,能尽心尽力为用户服务了。

    粉红噪声转化

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    在白噪声中加入一个每倍波程除以2(衰减3.01dB)的衰减滤波器,就能得到粉红噪声。

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    更多图册

    参考资料

    1.

    粉红噪声:测试声场波长的标准信号源

    .中国音响第一网[引用日期2013-06-07]

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