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    基于短時(shí)傅立葉變換的揚(yáng)聲器模塊檢測(cè)方法

    2018-09-26 11:34:32鄭桃
    關(guān)鍵詞:揚(yáng)聲器

    鄭桃

    摘要:在揚(yáng)聲器模塊的檢測(cè)中,采用基于短時(shí)傅立葉變換的方法,分析揚(yáng)聲器的掃頻激勵(lì)響應(yīng)信號(hào)。根據(jù)基頻能量占比選擇特征值,從大量樣本的分布中統(tǒng)計(jì)出閾值,然后通過(guò)比較待測(cè)產(chǎn)品的特征值與閾值,檢測(cè)揚(yáng)聲器是否合格品。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)和實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程檢驗(yàn),該方法可以有效檢測(cè)出揚(yáng)聲器模塊不合格品,節(jié)省了大量人力成本。

    關(guān)鍵詞:短時(shí)傅立葉變換;語(yǔ)譜圖;揚(yáng)聲器

    中圖分類(lèi)號(hào):TN643 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2018)05-0057-02

    1 引言

    隨著手機(jī)、平板等消費(fèi)電子產(chǎn)品的不斷普及,消費(fèi)者對(duì)于其品質(zhì)也不斷提升,因此對(duì)于產(chǎn)品的音質(zhì)也提出了越來(lái)越高的要求。當(dāng)前多數(shù)廠商對(duì)于揚(yáng)聲器模塊的檢測(cè)主要通過(guò)人耳主觀判斷,或者分析其在幾個(gè)在固定幾個(gè)頻率上的總諧波失真值來(lái)判斷是否合格品。本文提出一種新的基于短時(shí)傅立葉變換的新的特征分析方法。在語(yǔ)譜圖上,根據(jù)基頻能量占比選擇特征值,確定相應(yīng)閾值,通過(guò)比較待測(cè)揚(yáng)聲器模塊的特征值和閾值,確定揚(yáng)聲器模塊是否合格。

    2 揚(yáng)聲器模塊故障檢測(cè)原理與方法

    2.1 短時(shí)傅立葉變換

    短時(shí)傅里葉變換是利用適當(dāng)寬度的窗函數(shù),在時(shí)間上把信號(hào)劃分成若干小段,對(duì)每一段數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換,得到其局部頻譜特性,局部頻譜的綜合組成短時(shí)傅里葉變換譜[1]。因此,其結(jié)果能反映出頻率隨時(shí)間變換的規(guī)律。

    對(duì)于連續(xù)信號(hào)x,其短時(shí)傅立葉變換定義[2]為:

    設(shè)X與W分別是連續(xù)信號(hào)x與窗函數(shù)ω的離散形式,則離散短時(shí)傅立葉變換定義為:

    對(duì)音頻信號(hào)做短時(shí)傅里葉變換[3],其結(jié)果即為語(yǔ)譜圖,如圖1所示。通常,把語(yǔ)譜圖畫(huà)成一個(gè)二維灰度平面圖,其橫坐標(biāo)代表時(shí)間,縱坐標(biāo)代表頻率,而圖上的每一個(gè)點(diǎn)的灰度值表示對(duì)應(yīng)時(shí)間、頻率下的能量大小。

    2.2 特征值選擇與計(jì)算

    2.2.1 基頻能量占比均值序列

    大量的實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果表明,有別于合格揚(yáng)聲器,產(chǎn)生異常音的揚(yáng)聲器的聲響應(yīng)中往往包含能量較高的高階次諧波失真成分,這是揚(yáng)聲器異常音的一個(gè)重要特征[4]。因此,在語(yǔ)譜圖的每個(gè)時(shí)間點(diǎn)上,把基頻能量()與該時(shí)間段上的總能量()的比值作為區(qū)分合格揚(yáng)聲器和故障揚(yáng)聲器的重要特征。

    語(yǔ)譜圖上時(shí)刻的基頻能量計(jì)算公式為:

    其中,為語(yǔ)譜圖在時(shí)間軸上的序列長(zhǎng)度,其對(duì)應(yīng)于原始信號(hào)被劃分出的小段數(shù)量。

    語(yǔ)譜圖上時(shí)刻的基頻能量占比計(jì)算公式為:

    最后,取L個(gè)合格的揚(yáng)聲器,分別計(jì)算其SEBR,然后可以得出基頻能量占比均值序列,其計(jì)算公式為:

    2.2.2 計(jì)算特征距離

    首先計(jì)算出待測(cè)揚(yáng)聲器的基頻能量占比序列SEBR,然后計(jì)算它與均值序列SA_EBR的差值,作為特征距離ERD(Energy Rate Distance),其計(jì)算公式為:

    2.2.3 確定閾值

    分別選取合格與故障揚(yáng)聲器樣品各L個(gè),計(jì)算出它們的特征距離。然后,根據(jù)這些特征距離統(tǒng)計(jì)出他們的分布圖。如圖2所示,橫坐標(biāo)為樣品特征距離,縱坐標(biāo)為樣品個(gè)數(shù)。合格揚(yáng)聲器與不合格揚(yáng)聲器的分布呈現(xiàn)出兩個(gè)波峰,兩個(gè)波峰之間有一個(gè)波谷。因此選取波谷的中間位置作為閾值,設(shè)為T(mén),當(dāng)計(jì)算出的ERD小于T時(shí),揚(yáng)聲器為合格品,否則為不合格品。

    2.3 基于基頻能量比序列的揚(yáng)聲器故障檢測(cè)方法

    整個(gè)測(cè)試過(guò)程分為:基準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲取與待測(cè)產(chǎn)品測(cè)試兩個(gè)部分?;鶞?zhǔn)數(shù)據(jù)獲取部分主要包括確定基頻能量比均值序列SA_EBR與閾值T項(xiàng)數(shù)據(jù),流程如圖3所示。待測(cè)產(chǎn)品的測(cè)試和結(jié)果確認(rèn)流程為:計(jì)算帶測(cè)試產(chǎn)品的特征距離ERD,比較ERD與閾值T,如果小于閾值,為合格品,否則為不合格品。

    3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    首先選取100個(gè)合格品,分別計(jì)算出它們的基頻能量占比序列,如圖4所示為某個(gè)合格揚(yáng)聲器的基頻能量占比序列。同時(shí),基于這些序列值,求出基頻能量占比均值序列以及這些合格品的特征距離。

    然后,選取100個(gè)不合格品,分別計(jì)算出他們的基頻能量占比序列和特征距離,如圖5所示為某個(gè)不合格揚(yáng)聲器的基頻能量占比序列。

    接著,統(tǒng)計(jì)這200個(gè)些特征距離的分布圖,然后確定出閾值T=0.5。最后,在生產(chǎn)線上重新選取人工檢測(cè)的合格品與不合格品各5臺(tái),計(jì)算各自特征距離,分別與閾值T(T=0.5)進(jìn)行比較,以驗(yàn)證該檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與結(jié)果,如表1所示。

    從表1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文采用的算法能夠有效的檢驗(yàn)出不合格品。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文提出了在短時(shí)傅里葉變換的結(jié)果上,把基頻能量比序列作為特征量的揚(yáng)聲器故障檢測(cè)方法。它通過(guò)統(tǒng)計(jì)大量樣品特征距離的分布,確定閾值。最后把待測(cè)樣品的特征距離與閾值進(jìn)行比較,得出檢測(cè)結(jié)果。在實(shí)驗(yàn)室及工廠生產(chǎn)線檢驗(yàn)結(jié)果表明,該方法基本可替代人工對(duì)揚(yáng)聲器進(jìn)行檢測(cè)。接下來(lái)的主要工作集中在算法的時(shí)間優(yōu)化上,以適應(yīng)在工廠產(chǎn)線的大規(guī)模應(yīng)用。

    參考文獻(xiàn)

    [1]科恩L.白居憲,譯.時(shí)-頻分析:理論與研究[M].西安交通大學(xué)出版社,1998.

    [2]張賢達(dá),保錚.非平穩(wěn)信號(hào)分析與處理[M].國(guó)防工業(yè)出版社,1998.

    [3]PASCAL B, STEVE T. Enhancements for loose particle detection in loudspeakers[J].Audio Engineering Society,2004,(5):4-11.

    [4]楊益,韋峻峰,溫周斌,等.揚(yáng)聲器異常音的快速檢測(cè)方法及其實(shí)驗(yàn)研究[J].聲學(xué)學(xué)報(bào),2010,(5):562-570.

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