創(chuàng)建用于監(jiān)控飛機(jī)噪音的分布式無(wú)線系統(tǒng)

 

　　下面是我們用于模式生成和識(shí)別的系統(tǒng)框圖。 由于飛機(jī)起飛噪聲的起點(diǎn)和止點(diǎn)都為零且時(shí)間長(zhǎng)度有限，我們因此認(rèn)為它屬于非平穩(wěn)瞬態(tài)信號(hào)。 如圖8所示，大部分的信號(hào)能量低于2kHz。 在這種情況下，我們注意到背景噪音在信號(hào)兩端更為強(qiáng)烈，因?yàn)轱w機(jī)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://www.ex-cimer.com/article/135665.htm

 

　　我們觀察發(fā)現(xiàn)，對(duì)于所有的飛機(jī)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(nèi)采集的樣本數(shù)量減少至264600個(gè)。 對(duì)于其他飛機(jī)噪音分析，建議選擇25kS/s的采樣頻率和D-、C-和A-加權(quán)濾波器。

　　降低頻譜分辨率

　　由于幅度譜有132300次諧波，這會(huì)導(dǎo)致處理過(guò)程非常復(fù)雜，因此我們決定降低頻譜分辨率。 此外，我們只對(duì)收集有關(guān)頻譜形式的數(shù)據(jù)感興趣。

　　我們提出了以下假設(shè)：

• 任何降低頻譜分辨率的方法都會(huì)在測(cè)量飛機(jī)噪音的最初和最后時(shí)間段內(nèi)引入一個(gè)容忍度。 例如，在飛機(jī)起飛后開(kāi)始采集為時(shí)24秒的數(shù)據(jù)，然后將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練為一個(gè)噪音模式。 在運(yùn)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，那么前5秒鐘的位移對(duì)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(jī)起飛噪聲頻譜的典型形式。
• 在保留X率的基礎(chǔ)上對(duì)平均頻譜進(jìn)行降頻，保留了飛機(jī)起飛噪音的頻譜形式。

　　結(jié)論

　　我們的10節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)成功地測(cè)量了墨西哥國(guó)際機(jī)場(chǎng)飛機(jī)起飛時(shí)產(chǎn)生的噪音。 該系統(tǒng)創(chuàng)造了許多不同類型的頻譜分析，并獲得了最常用的dB(A)或dB(C)表示形式的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，用于噪聲測(cè)量。 我們可以存儲(chǔ)系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)，隨后再執(zhí)行更深入的分析，通過(guò)噪音來(lái)確定潛在的健康危險(xiǎn)，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(hào)后運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)，測(cè)量所得結(jié)果的差異。 我們還計(jì)劃測(cè)試新的參數(shù)來(lái)創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。