噪聲監(jiān)測中前景噪聲與背景噪聲分離方法的研究

王　沁，張 鑫，田軍委，趙　鵬，王　瑞

（西安工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，陜西西安，710021）

噪聲監(jiān)測中前景噪聲與背景噪聲分離方法的研究

王沁，張 鑫，田軍委，趙鵬，王瑞

（西安工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，陜西西安，710021）

為了能夠有效的區(qū)分前景噪聲和背景噪聲，本文搭建了一種噪聲采集的系統(tǒng)，采用數(shù)字噪音計(jì)VC824B為噪聲采集傳感器，單片機(jī)作為初級處理端并將噪聲數(shù)據(jù)傳輸給ARM主控板，再通過通訊板傳輸給上位機(jī)主機(jī)。本文提出了在總體噪聲的數(shù)據(jù)中用聲強(qiáng)法進(jìn)行噪聲分離。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性，同時(shí)為以后提供大規(guī)模的噪聲采集提供了合理的硬件平臺和分析方法。

噪聲采集；前景噪聲；背景噪聲；噪聲分離

城市環(huán)境噪音平均值已經(jīng)超過了70dB，還有來源于工業(yè)生產(chǎn)噪聲和建筑施工噪聲。它們給人們身體和生活都帶來極大的危害。噪聲又分為前景噪聲和背景噪聲，背景噪聲反映噪聲的總體情況，一般不太容易改變，前景噪聲是在環(huán)境背景噪聲下的一些突出噪聲源，這是噪聲治理的重點(diǎn)。要準(zhǔn)確檢測出前景噪聲需要把背景噪音進(jìn)行分離，對于背景分離方法，根據(jù)所處的噪聲環(huán)境的不同而不同。比較常用的方法有：

（1）區(qū)域網(wǎng)格測量法

將監(jiān)測區(qū)域劃分成等面積大小的正方格，網(wǎng)格要覆蓋整個(gè)監(jiān)測區(qū)域。有效網(wǎng)格總數(shù)應(yīng)多于100個(gè)。測點(diǎn)應(yīng)布在每一網(wǎng)格的中心。然后根據(jù)各個(gè)測量點(diǎn)與平均值得差值分級后用不同顏色來評定。

（2）L90法

累積百分聲級中 L90代替背景值。L90指在測量時(shí)間內(nèi)有90%的時(shí)間 A 聲級超過的值，相當(dāng)于噪聲的平均本底值。

（3）聲強(qiáng)分析法

在測試環(huán)境中，當(dāng)兩種或者以上的噪聲相遇時(shí)會出現(xiàn)噪聲的聲強(qiáng)疊加，使聲強(qiáng)變大。如果聲強(qiáng)是非平穩(wěn)總趨勢遞增變化的，那此噪聲應(yīng)為所測環(huán)境的前景噪聲。

本文通過設(shè)計(jì)噪聲采集電路、噪聲數(shù)據(jù)處理等完成噪聲的采集與數(shù)據(jù)傳輸，采用聲強(qiáng)法對來評定環(huán)境中的噪音，最后通過模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法。

1　噪聲檢測硬件平臺設(shè)計(jì)

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，本系統(tǒng)的噪聲采集采用的是數(shù)字噪音計(jì)VC824B，噪聲計(jì)模擬信號輸出接口與采集板中單片機(jī)連接，采集板將采集到的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行初級處理，按照模擬數(shù)據(jù)量0.01mV對應(yīng)轉(zhuǎn)換為1dB的數(shù)字量進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換。噪聲采集板原理圖如圖2所示。采集板將數(shù)據(jù)通過單片機(jī)的P0.4引腳傳輸給ARM主控板，然后通過通訊板發(fā)送給上位機(jī)主機(jī)。

圖1　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

ARM主控板采用的是STM32所構(gòu)成的最小系統(tǒng)。通過485和通訊板進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，通訊板通過網(wǎng)口與上位主機(jī)進(jìn)行通訊。此外，噪聲采集板和ARM主控板采用+12VDC的方式供電，利用可調(diào)穩(wěn)壓器AMS1117芯片將+12V降壓至+9V為噪聲傳感器供電，再利用DC/DC降壓變換器將+12V降壓至+3.3V為ARM板和噪聲采集板供電。這樣就搭建起了噪聲檢測的硬件平臺。

2　前景噪聲和背景噪聲的分離方法

本文所說論述的區(qū)分前景噪聲和背景噪聲的方法是基于聲學(xué)原理中聲強(qiáng)的分析法而來的。本文中區(qū)分的背景噪聲并非待測噪聲源未發(fā)聲時(shí)的本底噪聲。由于本文使用的數(shù)字噪聲計(jì)測量的就是環(huán)境噪聲中的總噪聲，并且從總噪聲中分離出前景噪聲和背景噪聲。于是，使用聲強(qiáng)分析法，將總噪聲的平均值視為背景噪聲，而將使得聲強(qiáng)變大或者超過背景噪聲的噪聲視為前景噪聲。

對前景噪聲和背景噪聲分離的步驟如下：

（1）在一段時(shí)間內(nèi)，通過噪聲計(jì)采集n個(gè)數(shù)據(jù)；

（2）算出這n個(gè)數(shù)據(jù)的平均值average；

（3）將每個(gè)數(shù)據(jù)與平均值作差得到新的n個(gè)數(shù)據(jù)；

（4）判斷新的n個(gè)數(shù)據(jù)每一個(gè)數(shù)值的正負(fù)；

（5）若為正數(shù)，則此數(shù)據(jù)對應(yīng)的所測噪聲值為前景噪聲；若為負(fù)數(shù)，則此數(shù)據(jù)對應(yīng)的所測噪聲值為背景噪聲。

3　軟件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的噪聲數(shù)據(jù)是先通過噪聲傳感器采集環(huán)境中的噪聲，再將噪聲傳感器的模擬量噪聲數(shù)據(jù)傳輸至C8051F350芯片進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，噪聲計(jì)將采集的數(shù)據(jù)按照0.01mV對應(yīng)1dB進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，在由電位器調(diào)節(jié)其增益系數(shù)進(jìn)行校正。之后將數(shù)字量噪聲數(shù)據(jù)傳輸至STM32F103RCT6芯片，進(jìn)行識別和存儲，等待數(shù)據(jù)進(jìn)一步應(yīng)用。

本文的噪聲數(shù)據(jù)處理軟件設(shè)計(jì)，主要涉及的是STM32F103RCT6芯片對噪聲數(shù)據(jù)的接收、識別、緩存和發(fā)送。具體的過程是：噪聲數(shù)據(jù)來自噪聲采集板，通過ARM板的UART4_IRQHandler（）函數(shù)進(jìn)入接收中斷，利用UART4_ fun（）函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的接收，再通過switchoutput（）函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的識別，獲得噪聲數(shù)據(jù)緩存至Sensor_ZS數(shù)組中，進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換和校驗(yàn)，最后將噪聲數(shù)據(jù)發(fā)送至串口轉(zhuǎn)網(wǎng)口模塊和LCD上。噪聲數(shù)據(jù)處理軟件設(shè)計(jì)流程圖如圖3所示。

圖3　噪聲數(shù)據(jù)處理軟件設(shè)計(jì)流程圖

4　實(shí)驗(yàn)與分析

我們選擇室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行測量，并且提前使用聲級校準(zhǔn)器校準(zhǔn)。測量條件是每隔10秒測量一次數(shù)據(jù)，并記錄數(shù)據(jù)。在此期間，我們會人為的制造噪聲來檢測此方法的可行性。測量數(shù)據(jù)共100個(gè)，我們得到對應(yīng)的測量值和平均值的曲線對比圖，如圖5所示。其中每一個(gè)小黑點(diǎn)代表一次測量的噪聲值，100個(gè)樣本數(shù)據(jù)測量完成后計(jì)算得平均值為74.05分貝。

5　結(jié)論

本論文的方法是測量總噪聲，然后從總噪聲中分離出前景噪聲和背景噪聲從模擬分析的結(jié)果看，本論文論述的方法可以有效的從總噪聲中分離出背景噪聲和前景噪聲，或者可以讓我們更方便的判定穩(wěn)定變化噪聲和非穩(wěn)定變化噪聲，從而可以判斷噪聲中的主要噪聲來源，為今后的環(huán)境噪聲在線自動監(jiān)測提供一種可靠的參考方法。

［1］ 李燊.淺析當(dāng)前噪聲污染情況及環(huán)境噪聲監(jiān)測問題、對策［J］.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào).2014（29）：122.

［2］ 鄧娟華.噪聲監(jiān)測中背景值問題的探討［J］.環(huán)境與生活，2014（75）： 63-64.

［3］ 王以笑.智能環(huán)境噪聲監(jiān)測終端的研究［D］.天津：天津大學(xué)，2012：1-2.

Study on the method of foreground noise and background noise separation in noise monitoring

Wang Qin，Zhang Xin，Tian Junwei，Zhao Peng，Wang Rui
（School of mechanical and electrical engineering，Xi'an Technological University，Xi'an，Shaanxi，710021）

In order to distinguish the foreground and background noises effectively，this paper builds the a noise data acquisition system，using digital noise meter VC824B noise acquisition sensor，microcontroller as the end of the primary treatment and the noise data transmission to the arm main control board，and then transmitted through the communication board to PC host.In this paper，we put forward a method to separate the noise from the data of the total noise.Experimental results show that the method is feasible，and it provides a reasonable hardware platform and analysis method for large scale noise collection.

Noise Acquisition；foreground noise；background noise；noise separation

中圖號：TP206A

王沁（1981-），男，西安工業(yè)大學(xué)講師，主要研究方向：機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)

圖2噪聲采集板原理圖

西安市未央?yún)^(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目（201611）；大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目（201610702081）