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1.
超指向性扬声器的阵列设计与研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
超指向性扬声器的阵列设计要求阵列具有高指向性,并且无旁瓣.基于对线列阵和矩形平面阵的理论分析,以及均匀线列阵和矩形交错阵的理论分析和比较,提出了一种六边形交错阵列设计,计算机模拟和实测均表明该阵列3dB波束宽度小于5°主旁瓣比为8.3,满足设计要求.初步分析了传感器相位对换能器阵列指向性的影响,为挑选换能器阵元组成阵列提供了理论指导.  相似文献
2.
超指向性扬声器的系统设计与测试   总被引:1,自引:0,他引:1  
超指向性扬声器是一种利用声波在空气中传播的非线性由不可听超声产生可听声的参量阵装置,这种声源相比相同大小的传统扬声器,可以产生非常强的指向性、像聚光灯光束一样的宽带可听声束.文章介绍了超指向性扬声器的基本原理,给出了一个基于模拟电路的系统实现方案,并着重介绍了基于所完成的工程样机所做的频率响应、总谐波失真和指向性测试及相关实验分析,还讨论了进一步工作的发展方向.  相似文献
3.
权系数更新的基本算法有:最小均方(LMS)算法,归一化最小均方(NLMS)和混和式最小均方(HLMS)算法。文章给出了诸如:收敛条件、收敛时间常数、失调噪声方差以及有限精度运算对性能所产生的影响等。 有限精度运算除了会对输出增加一个附加噪声外,更由于相乘运算时的截尾或舍入会使权系数的迭代过早地停止,从而在某些情况下自适应滤波器无法继续向其最佳状态逼近。如果每隔多个采样周期才对权系数进行一次更新,就可以对权系数的增量进行累加。这种累加方法能有效地防止上述现象的产生。 当采样频率很高时,即便采用了高速数字信号处理单元(D…  相似文献
4.
本文介绍了管道自适应以声消声的基本原理,它是将在电噪声抵消中广为采用的自适应噪声抵消器的原理推广运用于管道中的以声消声,采用了一个称为过滤i的以声消声系统结构,从而解决了在声噪声抵消器中与电噪声抵消器所不同的关键问题。此外,结合本系统的特点,选择了最合适的权系数更新算法。文章最后介绍了所完成的以双数字信号处理单元(DSUP)主一协工作为主体的数字式的管道自适应以声消声实验系统,所得实验结果表明:该系统对多频线谱噪声的抑制能力达30-40dB,对宽带随机噪声的抑制能力则为10dB以上。管道自适应以声消声@温周斌$中国科学…  相似文献
5.
6.
为了预测动圈式扬声器的稳态温度场,提出了一种数值分析方法.通过有限元法实现对低频信号驱动下动圈式扬声器稳态温度场数值模型的求解,可得到扬声器中任意点的温度值.同时设计了温度测量系统,通过测量该扬声器磁路系统中某些特殊点的温度值来验证数值分析的结果.实验结果表明数值分析结果与测量结果基本一致.  相似文献
7.
提出一种基于短时傅里叶变换的扬声器异常音检测方法,该方法首先对由扫频信号激励的扬声器声响应信号进行短时傅里叶变换,然后根据扬声器异常音信号的特点将所获得的时频图分割为着干区域,并提取各个区域内的时频图所对应的矩阵,最后通过计算被测扬声器声响应信号所对应区域内的矩阵与黄金样品所对应的矩阵之间的距离来判断该扬声器是否存在异常音.还简要介绍了基于该方法实现的扬声器异常音在线检测仪,实验室及企业生产线初步检验结果表明,该方法简单有效,可用于部分种类扬声器的异常音在线检测.  相似文献
8.
提出一种采用人工神经网络判断扬声器是否存在异常音的方法。首先简单介绍了获取扬声器异常音曲线的方法和人工神经网络中的BP模型及其训练方法,并比较了基本BP算法和共轭梯度法两种训练方法的差异。再将所获得的异常音曲线作为人工神经网络的输入向量,将听音员的听测结果作为目标向量,并使用共轭梯度法进行网络的训练。最后通过已训练好的人工神经网络判断扬声器是否存在异常音。实验结果表明,该方法可替代传统的人工设置门限的方法,并可大幅降低扬声器异常音检测的虚警率。  相似文献
9.
陆晓  徐楚林  温周斌 《声学技术》2012,31(4):407-412
为了全面和准确地预估扬声器的声学特性,提出了一种动圈式扬声器数值分析的完整方法。该方法包括磁路分析、振动分析和声场分析三个方面,基于有限元和边界元法实现对数值模型的求解。以某型号动圈式扬声器为例,详细介绍了三方面的数值分析网格模型、方法、原理、技术难点和结果,同时利用Klippel R&D测量系统和B&K Pulse系统等设备进行了精确测量,将数值分析结果与实际测量结果进行比较分析。实验结果表明,分析得到的力因子Bl值、共振频率、振幅响应以及频率响应曲线等都与实际测量结果基本吻合。  相似文献
10.
韦峻峰  杨益  温周斌  冯海泓   《振动与冲击》2011,30(10):122-128
扬声器的异常音故障常见于生产过程中,通常可由有经验的听音员凭人耳听音检测出来。与人耳听测异常音的机理类似,一种在时域检测异常音的方法被提出。通过对声响应信号进行经验模态分解得到本征模态函数,再根据本征模态函数与激励信号的瞬时频率差对各模态去混淆处理,可得到包含异常振动信息的模态函数,据此可判断是否存在异常音。算法验证分为仿真和实验两部分。仿真验证中分析了模拟的合格扬声器与故障扬声器的声响应,结果表明算法对于摩擦和碰触导致的异常音是灵敏的。实验验证中检测了20只扬声器,测量得到的故障频率与用高阶谐波失真法得到的结果一致。且对于不同异常音故障,可在经验模态函数的局部特征中观察到不同的时域特征。  相似文献
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