专利名称：噪声源测试分析方法及其装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种声源测试分析方法，特别是基于小波变换和高阶谱分析的噪声源 测试分析方法及其实现此方法的装置。
背景技术：
声源定位技术，可以根据来自目标的信息确定目标的位置，是定位技术一项重要 的技术。随着定位技术不断发展，声源定位技术的应用也日益广泛，特别是应用在噪声辐射 强烈的工业现场。声源定位，往往用来定位和识别强烈的发声部位，对降噪提供依据。传统的噪声源 识别方法，如频谱分析方法，分析方便直观，在旋转机械的噪声源分析中应用较为普遍，但 受各传感器的频响函数的影响，不能敏感地识别主噪声源。传声器是将声能转换成电能的一种转换部件，利用传声器对声源进行定位是采用 传声器阵列对发出的声音的声源位置进行定位。传声器阵列是指由多个传声器按照不同的 空间位置摆放，共同组成某一特定的接收系统的装置。目前，传声器阵列主要采用时延估计 (Time-Delay-estimator)技术和时延求和波束形成技术来进行声源定位，其具体实施步骤 为，1)首先把M个传声器按照一定的拓扑结构组成传声器阵列，来拾取声源发出的声 音信号和其它噪声信号。用数学公式表示传声器阵列的接收信号F (t)为F(t) = [^ω^ω.,.^α)]1 α)然后，对每个传声器接收到的信号进行AD转换F (n) = Lf1 (η) f2 (η). . . fM (η) ]τ (2)再从公式(2)计算出的每路信号中选取一帧信号进行短时傅里叶变换
4
Sioi) =
Il
7
-
e
N
S(a) Σ F(n)w(n
②对上述相关矩阵进行特征值分解，求出特征值和对应的特征向量；
(6)③按照特征值的大小把特征向量组成的信号空间分解成为噪声子空间S和信号 子空间 ④根据公式(8)获取每一搜索位置的位置矢量ai(r，θ ) 其中rm是从搜索点(r，θ )到第m个传声器的距离；τ m声源从搜索点(r，θ )到 m个传声器的传播时间；Oi表示第i个频率点。定义bi(r，0)为 求出第i个频率点的二维空间谱矩阵为
(10)通过上面4个步骤的处理后，选择一个频率范围并求出该频率范围内的平均空间 谱 其中ωΗ分别为该频率范围的下界和上界频率，K = ωΗ-ωι+103)对步骤2中获得的P(r，θ )进行二维谱峰搜索，从而找到目标信号的位 置， 即在二维空间谱矩阵P(r，θ)中找出峰值，峰值对应的坐标就是声源位置估计值(r，θ)。但是，该方法的主要缺点是定位不精确，且对所有频率点均求空间谱，运算量大， 实时性低，实现成本高，从而不能有效的分析和提取噪声源，在声源定位中有较大的局限 性。
发明内容
声源定位技术的关键点是如何从背景噪声识别被测声源并估计声波的方位，其中 迫切需要解决的是基阵的分辨能力问题。为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种 噪声源测试分析方法及其装置，使其具有较高的信号分辨能力。本发明解决其技术问题采用的技术方案为1、一种噪声源测试分析方法，包括以下步骤1)采用传声器接收被测主噪声源辐射的声波；2)对被测主噪声源辐射的声波进行采样；模数转化后，对被测主噪声源的声信号 进行保存、显示；3)利用小波变换和高阶谱分析技术对步骤2保存的被测主噪声源的声信号进行 处理，获取信号特征值，用于识别噪声源；
4)利用独立分量分析方法估计从被测主噪声源到传感器的频率响应特性，进而实 现声源波达方向的估计。进一步，所述步骤1的传声器为传声器阵列，传声器个数大于1。
所述步骤3包括如下步骤1)对声音信号进行小波变换，将声音信号分解为不同尺度的细节分量和近似分 量，通过对各级分量的分析，确定主噪声源和背景噪声集中的尺度分量，并将含有背景噪声 的尺度分量滤除，仅保留主噪声源所在的尺度分量，作为双谱估计的信号序列；2)将小波变换后的信号序列，进性双谱估计，计算主噪声源的双谱特征。所述步骤4的具体步骤为1)利用传声器阵列接收被测主噪声源信号向量x(t)；2)利用时_频分析技术构建声信号的时_频矩阵；3)利用独立分量分析技术，由时-频矩阵估计从被测主噪声源到传感器的频率响 应特性——分离矩阵；4)从分离矩阵出发估计声源波达方位角θ的值。进一步，使用公式WT^(a,b) =‘=< x(JH ⑴〉(ι)进行小波变换，其中a是尺度因子，b是时移因子。Wa,b(t)是母小波Ψ (t)经移 位和伸缩所产生的一簇函数。使用公式C3^ (^l, ty 2 ) = X X c3X (Tt,T2)exp{- )(ωιτι + ω 2τ 2)} (之)计算声信号的双谱特征。实现这种噪声源测试分析装置包括传声器、信号调理器、采集卡、计算机、数据采 集软件和数据分析；所述传声器接收的被测主噪声源的声波由信号调理节放大后，经采集 卡传输至计算机，通过数据采集软件进行模数转换并实时显示、存储声信号，上述数字化后 的声信号，通过数据分析软件运算实现噪声源的识别。本发明的有益效果通常的统计信号处理有三个基本假设线性、高斯性和平稳性，而实际噪声源定位 中，信号处理则以多以非线性、非高斯性和非平稳性信号作为分析与处理的对象。双谱分析 是处理高斯信号的有力工具，它从更高阶概率结构表征随机信号，理论上能完全抑制高斯噪 声，在高阶谱中，双谱的阶数是最低的，处理方法最简单，同时也包含高阶谱的所有特性。但是 当被测主噪声源淹没在非高斯背景噪声中时，双谱分析就显得力不从心。而小波变换的优势 在于非平稳信号，具有明显的时域局部化，可有效地增强隐藏在振动信号中的瞬时信息。本发明提供的一种噪声源测试分析方法，是基于小波变化和双谱分析的噪声源分 析法，这样可以既消除了非高斯类噪声部分的影响，又不会对主噪声源信号的有用信息造 成损失，可较为准确、有效地提取主噪声源信号的模式特征。
图1是一种噪声源测试分析装置结构示意图
具体实施例方式以下结合附图及具体实施例对本发明的原理及具体内容进行详细说明。一种主噪声源测试分析方法，包括如下步骤1)采用传声器接收被测主噪声源辐射的声波。本实施例采用北京声望的MPA416欲极化自由场测量传声器，该传声器灵敏度高， 可与数据采集卡相连，提供强信号输出和较低的本底噪声，主要用于阵列和声学测量。传声 器个数选择4只。2)对被测主噪声源辐射的声波进行采样；模数转化后，对被测主噪声源的声信号 进行保存、显示。将采集到的被测主噪声源辐射的声波信号，经过信号调理器放大，通过数据采集 卡，将采集到的模拟信号转换成数字信号，传输至计算机中的数据采集软件进行储存、显示 等处理。本实例选用声望的MC104信号调理器，选用NI公司的PCI1714UL高性能数据采集 卡作为连接信号调理器和计算机的中间设备。本实施例的数据采集软件是基于LabView软 件开发平台设计的数据采集软件。3)利用小波变换和高阶谱分析技术对步骤2保存的被测主噪声源的声信号进行 处理，获取信号特征值，用于识别噪声源。本实施通过Matlab软件开发的噪声源分析系统，通过该软件可以分析采集到的
噪声信号。具体步骤首先，对采集到的声音信号进行小波变换，将声音信号分解为不同尺度的细节分 量和近似分量，通过对各级分量的分析，确定主噪声源和背景噪声集中的尺度分量，并将含 有背景噪声的尺度分量滤除，仅保留主噪声源所在的尺度分量，作为双谱估计的信号序列。其中小波变换定义为对于给定信号x(t) e L2(R)，x(t)的小波变换定义为
式中a> ο是尺度因子，b是时移因子。ψ“α)是母小波ψ α)经移位和伸缩 所产生的一簇函数，称之为小波基。由此定义可知，小波变换实质上是原始信号与经过伸缩 后的小波函数簇的相关运算。通过调整尺度，可得到具有不同时频宽度的小波以匹配原始 信号的不同位置，达到信号的局部化分析。a、b参数对应于时_频分析中的频率与时间变量，小波变换中总是根据不同信号 的时_频特性，由算法进行自适应的选择。例如，在噪声源信号分析中，当分析尺度a大于 或等于4时，所得结果基本对应的是高频的背景噪声干扰。因此，我们通常选取实际噪声源 信号小波变换的分析尺度为1 3。然后，将小波变换后的信号序列，进性双谱估计，计算主噪声源的双谱特征。其中 双谱分析的定位为双谱的定义公式如下
由三阶累积量的对称性，可得双谱的对称性及其对称域。 = C3x(ω”-CO1-CO2) = C3x(-CO1-ω2，ω》=C3x(ω2，-CO1-CO2) (4)对于实随机过程，双谱共有12个对称区域。因此，由上式可知，只要已知主三角区 ω2 W1 ^ ω2, ω1+ω2^ Ji内的双谱，就能够完全描述所有的双谱。双谱计算的流程 如下①将声信号χ (t)的N个数据分为K段，每段含M个样本，即N = KM ；②去除每段数据的均值；③计算各数据段的三阶累积量的估计值；④取所有段的三阶累积量的平均值作为整个观测数据组的三阶累积量估计；⑤对三阶累积量估计进行二维傅立叶变换，获得声信号x(t)的双谱估计。最后， 由上述小波变换域上的双谱估计便可得到采集到的声音信号的特征值。4)利用独立分量分析方法估计从被测主噪声源到传感器的频率响应特性，进而实 现声源波达方向的估计，其步骤如下①利用多通道传声器阵列或测量装置接收原始的声源信号向量x(t)；②利用时_频分析技术(如短时傅立叶变换)构建声信号的时_频矩阵；③利用独立分量分析方法，由时-频矩阵估计从被测主噪声源到传感器的频率响 应特性——分离矩阵；④从分离矩阵出发估计声源波达方位角θ的值。方位估计的基本原理是假设有P个混合的源信号sp(t)和Q个传感器观测信号
，其中，hqP(k)表示从源P到传感器q的脉冲响应。让《表
示传感器q的位置(传感器线性排列)，θ p表示源Sp的方位(与传感器阵列的正交成90 度)。通过L点短时DFT，时域信号Xq (t) xq (t)转换成频域时间序列信号Xq (f)， 其中f = 0，fs/L，...，fs(L-l)/L，m是帧索引。因此，混合模型在频率上可以由
)来表示。虽然信号在回响条件下是混合的，但是，可以近似得到一个脉冲响应hip(k)的频 率响SHM(f)为⑷=^1 ，，其中c是传播速度。如果把θρ作为一个变量Θ，可 以得到一个引导矢量 从而传感器得到的观测量可以表示成Χ(/) = Σ二a(/,的Sp(/)，其中，X(f)是一 个 Q 维向量 X(f) = [X1 (f),...,XQ(f)]T0如果由ICA方法得到的分离矩阵能提取出声源信号，并保证W(f)H(f) = I，从而 通过H(f) =Wlf)估计出混合系统的频率响应。这里需要考虑ICA分解的尺度和信号源排序的不确定性。因此，与混合系统的实频响应相比，H(f)的每一列具有任意的尺度和 信号源排序。矩阵H(f)的每一个元素!^( 具有任意的幅值。因为混合系统的近似值
不符合前面的这种条件，所以，重建了在原点具有衰减Aqp (实值)和相
位调制的混合系统的模型
(6)通过计算与同一个源P相对应的两个元素Hqp(f)和Hq, p(f)之间的比值，可以忽 略尺度的不确定性
(7)由上面的公式可以得到计算方位角θ p的一个公式 如果对所论述的cos—1的绝对值大于1，则θ p变成复数，并且得不到方位信息。在 这种情况下，公式(7)可以用另一对q和q'来计算。从公式上看，这种方法可以得到任何 数量的源信号。因为排序的不确定性，θ 5可能不与Sp相对应，但与另外一个源信号相对应。然而， 通过计算所有Ρ = 1，...，Ρ的θ ρ，可以获得所有源信号的方位。通过公式(8)，方位可以 被近似的估计出来。对于两个声源的情况，可以证明θρ可以由公式(7)得到，同样，方向图中的最小 值零方向也可以由(7)得到。方向图中，|Br (f，θ) I =wr(f)a(f, Θ)，其中wJf)是分离矩 阵频率响应的第r行。当|Bjf，θ) I为最小时，θ相对应的为零方向。当省略約二 Z^r/c-1、 和f时，最小化表达式为
(9)当α = Ci2-Ci1时，一阶导数和二阶导数分别为
表示实部和虚部。如果仍WKWrtW1^-"-) = 1、券为零、祭为正数，则J( θ )的值为最小。 因此，零方向是由$的第r行形成的，而f是通过//21=-W21/detC^)和 /Z11=W22Zdet^O得到的。从而可以看到9工和《"“是等价的 根据式⑶和(11)可以求出所有的方位角。小波变换和高阶谱分析主要用于噪声源的分析和识别，用独立分量分析方法估计从源到传感器的频率响应特性，进而实现声源波达方向的估计。它们结合数据采集设备共 同组成了基于小波变换和高阶谱分析的噪声源测试分析系统。如图1所示，实现此算法的噪声源测试分析装置，包括传声器(1)、信号调理器 (2)、采集卡(3)、计算机(4)、数据采集软件(5)和数据分析软件(6)；所述传声器⑴接收 的被刺主噪声源的声波，由信号调理器(2)放大后，经采集卡(3)传输至计算机(4)，通过进 行数据采集软件(5)进行模数转换并实时显示、存储声信号，通过数据分析软件(6)运算实 现被测主噪声源的测试，包括，方位估计和声源识别。以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是 按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围 之内。
权利要求
一种噪声源测试分析方法，其特征在于，包括以下步骤1)采用传声器接收被测主噪声源辐射的声波；2)对被测主噪声源辐射的声波进行采样；模数转化后，对被测主噪声源的声信号进行保存、显示；3)利用小波变换和高阶谱分析技术对步骤2保存的被测主噪声源的声信号进行处理，获取信号特征值，用于识别噪声源；4)利用独立分量分析方法估计从被测主噪声源到传感器的频率响应特性，进而实现声源波达方向的估计。
2.根据权利要求1所述的一种噪声源测试分析方法，其特征在于，所述步骤1的传声器 为传声器阵列，传声器个数大于1。
3.根据权利要求1所述的一种噪声源测试分析方法，其特征在于，所述步骤3包括如下 步骤1)对声音信号进行小波变换，将声音信号分解为不同尺度的细节分量和近似分量，通 过对各级分量的分析，确定主噪声源和背景噪声集中的尺度分量，并将含有背景噪声的尺 度分量滤除，仅保留主噪声源所在的尺度分量，作为双谱估计的信号序列；2)将小波变换后的信号序列，进性双谱估计，计算主噪声源的双谱特征。
4.根据权利要求3所述的一种噪声源测试分析方法，其特征在于使用公式 进行小波变换，其中a是尺度因子，b是时移因子。Ψ“α)是母小波ψ (t)经移位和 伸缩所产生的一簇函数。
5.根据权利要求3所述的一种噪声源测试分析方法，其特征在于使用公式 十算声信号的双谱特征。
6.根据权利要求1所述的一种噪声源测试分析方法，其特征在于，所述步骤4的具体步 骤为1)利用传声器阵列接收被测主噪声源信号向量x(t)；2)利用时_频分析技术构建声信号的时_频矩阵；3)利用独立分量分析技术，由时-频矩阵估计从被测主噪声源到传感器的频率响应特 性一分离矩阵；4)从分离矩阵出发估计声源波达方位角θ的值。
7.一种实现权利要求1所述的噪声源测试分析装置，其特征在于，该装置包括传声器、 信号调理器、计算机、数据采集软件和数据分析软件；所述传声器接收的被测主噪声源的声 波由信号调理节放大后，经采集卡传输至计算机，通过数据采集软件进行模数转换并实时 显示、存储声信号，通过数据分析软件实现噪声源的识别。
全文摘要
一种噪声源测试分析方法，包括以下步骤1)采用传声器接收被测主噪声源辐射的声波；2)对被测主噪声源辐射的声波进行采样；模数转化后，对被测主噪声源的声信号进行保存、显示；3)利用小波变换和高阶谱分析技术对步骤2保存的被测主噪声源的声信号进行处理，获取信号特征值，用于识别噪声源；4)利用独立分量分析方法估计从被测主噪声源到传感器的频率响应特性，进而实现声源波达方向的估计。这种基于小波变化和双谱分析的噪声源分析法，这样可以既消除了非高斯类噪声部分的影响，又不会对主噪声源信号的有用信息造成损失，可较为准确、有效地提取主噪声源信号的模式特征。
文档编号G01S3/802GK101893698SQ20101020482
公开日2010年11月24日 申请日期2010年6月22日 优先权日2010年6月22日
发明者焦卫东 申请人:嘉兴学院