Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров
Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

Шум — беспорядочные колебания различной физической природы, отличающиеся сложностью временной и спектральной структуры. Первоначально слово шум относилось исключительно к звуковым колебаниям, однако в современной науке оно было распространено и на другие виды колебаний (радио−, электричество).

Шум звукового диапазона замедляет реакцию человека на поступающие от технических устройств сигналы, это приводит к снижению внимания и увеличению ошибок при выполнении различных видов работ. Из−за шума человек не может нормально отдохнуть и восстановить силы. Шум угнетает центральную нервную систему (ЦНС), вызывает изменения скорости дыхания и пульса, способствует нарушению обмена веществ, возникновению сердечно — сосудистых заболеваний, язвы желудка, гипертонической болезни. Любой шум достаточной интенсивности и продолжительности может привести к разной степени снижения слуховой активности. При воздействии шума высоких уровней (более 140 дБ) возможен разрыв барабанных перепонок, контузия, а при ещё более высоких (более 160 дБ) — смерть. [1].

1. Актуальность темы

В настоящее время шум окружат нас везде: на предприятии, на улицах, дома. Методы борьбы с ним делятся на два типа: активные и пассивные. Пассивные подразумевают установку пассивных препятствий на пути сигнала. Так, например, пластиковые окна являются пассивным методом шумоподавления или же такие средства защиты от сильного шума как наушники с резиновыми кольцами или поролоновые затычки.

В отличие от пассивных методов шумоподавления, активные методы работают по схеме: измерение шум, обработка, выдача на систему воспроизведения, в результате чего шум складывается с инвертированным шумом и происходит его подавление.

Преимущество активных систем заключается в том, что они способны подавлять шум в той же среде в которой находится человек, например подавить шум работающего рядом холодильника или системного блока. Как правило, фильтры активных систем шумоподавления более эффективны. Поэтому построение и использование таких систем всегда будет актуально.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Целью работы является исследование эффективности различных структур и алгоритмов систем активного шумоподавления. Для разработки методов исследования алгоритмов, будет использован системный блок персонального компьютера (в том числе звуковая карта), колонки и микрофон.

Объектом исследования данной работы является система активного подавления шумов. Её практическая ценность заключается в том, что подавляя уровень шума в помещении можно достигнуть внутренней гармонии организма, уменьшить раздражительность и повысить концентрацию для продолжительной работы или же приятного отдыха.

3. Обзор исследований и разработок

Проблема снижения акустического загрязнения — это проблема глобальная. Круг проблем, связанных с акустикой (наукой о звуке) огромен. Но в настоящее время успешно развиваются новые технологии по борьбе с шумом и вибрацией в транспорте и при строительстве зданий, военная акустика, люди научились улавливать звуки, издаваемые китами и дельфинами.

3.1 Обзор международных источников

Система активного шумоподавления (Active Noise Control, Active Noise Cancellation, ANC, Active Noise Reduction, ANR) является современной высокотехнологической разработкой, нашедшей широкое применение в различных технических устройствах: аудиосистемах, оргтехнике, автомобилях, самолетах, подводных лодках и даже космических кораблях. На автомобилях данная система впервые применена на автомобилях Honda в 2003 году, Toyota в 2008 году. В настоящее время система активного шумоподавления устанавливается на некоторые модели автомобилей Audi, Buick, Cadillac, Honda [2].

Система шумоподавления настолько является актуальной темой, что в августе 2015 года в Сан−Франциско (штат Калифорния, США) состоялся уже 44 международный конгресс и выставка InterNoise 2015. Мероприятие проводилось под эгидой Международного Института Техники и Технологий Подавления Шума (I-INCE) и было организовано Институтом Техники Подавления Шума США (INCE/USA) в сотрудничестве с Корейским Обществом Техники Подавления Шума и Вибрации, отделениями Американского института инженеров− механиков по акустике и контролю уровня шума и отделением «Шум и вибрация» Исследовательского Совета по Перевозкам (TRB).

Основной темой конгресса стали технологии для контроля и подавления шума в областях, связанных с производственной и профессиональной деятельностью человека, обеспечением благоприятных условий для жизни, разрушающим влиянием техногенного шума и шума механизмов на инженерные сооружения и технические конструкции различного назначения, экологическое состояние среды обитания биологических объектов и другое [5].

Много ведется разработок в этой области, например, компания Ford в конце 2015 года сообщила о разработке системы Active Noise Control [3], призванной создать максимальный акустический комфорт в салоне движущегося автомобиля. В машине установлены три микрофона, которые в автоматическом режиме отслеживают звуки двигаетcя, коробки передач и других агрегатов машины. Система анализирует акустическую сцену, после чего через динамики генерируются ответные волны с той же амплитудой, но в противоположной фазе. В результате происходит гашение шумов [4].

Также известно, что многие современные наушники включают в себя систему активного шумоподавления — встроенный микрофон улавливает внешние шумы и подавляет их, посылая на динамики сигнал с микрофона в противофазе. Австрийский промышленный дизайнер Рудольф Стефанич предложил аналогичную систему шумоподавления, но работающую в масштабах целой комнаты [6]. Устройство, названное Sono, должно крепиться к оконному стеклу на присоске. Оно включает в себя микрофон и динамик, прижимающийся к стеклу и использующий его в качестве резонатора.

3.2 Обзор локальных источников

В рамках ДонНТУ разработкой этой темы уже занимались. Так в работе магистра ДонНТУ Добшина Ивана Юрьевича «Исследование структур и алгоритмов цифровой обработки сигналов в системе активного шумоподавления» рассматриваются разные методы, например, алгоритм в котором инвертируется амплитуда входного сигнала [10].

4. Представление звука

Звук представляет собой непрерывный сигнал - звуковую волну с меняющейся амплитудой и частотой. Чем больше амплитуда сигнала, тем он громче для человека. Чем больше частота сигнала, тем выше тон.

Представление звука в пространстве

Рисунок 1 — Представление звука в пространстве
(анимация: 7 кадров, 7 циклов повторения, 44 килобайт)

Распространение звука представляет собой сложный волнообразный колебательный процесс в упругой среде (воздухе, материале строительных конструкций). Передача звука в воздухе происходит в виде продольных волн, которые в акустике называются так потому, что частицы среды колеблются вдоль оси распространения волны

Каждая звуковая волна имеет свою длину λ, м, и совершает определенное количество колебаний в секунду, называемое частотой колебаний f и измеряемое в Герцах (Гц). Амплитуда колебаний частиц определяет громкость. Ухо человека воспринимает звуковые волны частотой от 16 до 20000 Герц (Гц).

Основные характеристики волнового движения

Рисунок 2 — Основные характеристики волнового движения

С увеличением частоты колебаний длина звуковой волны изменяется по зависимости λ = c/f, где с — скорость ее распространения в воздушной среде, м/с. Длина звуковой волны у звуков низкой частоты значительно больше, чем у звуков высокой частоты.

За счет колебаний частиц в звуковой волне образуются зоны повышенного и пониженного давления по отношению к атмосферному, которое называется звуковым давлением р. Периодическое изменение звукового давления в волне вызывает колебание барабанной перепонки в ухе, благодаря чему мы слышим звук. Минимальное давление, воспринимаемое человеком, называется пороговым давлением и составляет р0 = 2·10-5 Н/м2, а давление свыше 20 Н/м2 ощущается человеком как боль, и поэтому его называют болевым порогом.

Большая часть звуков, слышимых человеком, состоит из ряда различных звуковых частот. Звуковую волну только одной частоты можно получить с помощью специальных инструментов. Человеческое ухо по-разному воспринимает звук разной частоты: на высоких частотах 2000 — 4000 Гц звуковые волны воспринимается лучше, чем на низких. Поэтому болевой порог на низкой частоте 31,5 Гц наступает при уровне силы звука 135 дБ, на частоте 2000 Гц ощущение боли появится при L = 112 дБ [7].

Уровень звукового давления не полностью характеризует звук с точки зрения его восприятия ухом, а источники звука излучают энергию различных частот. Поэтому необходимо знать частотную характеристику звука, показывающую распределение звукового давления по частотам. Каждая полоса частот характеризуется нижней fH и верхней fB частотами, шириной λf = fB−fH и средней геометрической частотой fcp = fB/fH. Полоса, у которой отношение fB/fH = 2, называется октавой, а если корень кубический из fB/fH = 2 , то ширина полосы равна 1/3 октавы. В настоящее время нормирование шума, акустические расчеты и измерения проводятся в общепринятых среднегеометрических частотах 1/3 — октавных полос: 63, 125, 160, 200, 250, 315, 400, 500, 630, 800, 1000, 1250, 1600, 2000, 2500, 3150, 4000 Гц.

5. Анализ методов цифровой обработки цифровых сигналов и методов активного шумоподавления

Обработка и воспроизведение звука на компьютерах происходит через звуковую карту. Звуковая карта из следующих устройств:

  1. Аналоговый фильтр перед аналогового — цифровым преобразователем (АЦП) – для подавления помех, возникающих при преобразовании аналогового сигнала в цифровой;
  2. Аналогового - цифровой преобразователь — преобразует звук с микрофона, гитары, синтезатора в цифровой вид;
  3. Блок цифровой обработки — изменяет частоты дискретизации, накладывает эффекты и другое;
  4. Устройство сопряжения с компьютером — передает цифровой сигнал в компьютер по шинам PCI, PCIe, USB, FireWire;
  5. Цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) — преобразует звук из компьютера для прослушивания в колонках;
  6. Аналоговый фильтр после ЦАП — для подавления помех, возникающих при преобразовании цифрового сигнала в аналоговый.

Согласно теоремы Котельникова частота дискретизации должна быть выбрана вдвое больше максимальной частоты спектра сигнала, тогда аналоговый сигнал, который имеет ограниченный спектр, может быть восстановленный однозначно и без потери данных (дискретных отсчетов) [9].

После получения последовательности отсчетов происходит их обработка. Для обработки применяется преобразование Фурье, с помощью которой можно получить спектр сигнала, который в дальнейшем подвергнется обработке. Такой подход к спектральному анализу эффективен в вычислительном отношении и обеспечивает получение приемлемых результатов для большого класса сигнальных процессов. Однако, несмотря на указанные достоинства, подходу, основанному на вычислении БПФ, присущ ряд принципиальных ограничений. Наиболее важное из них — это ограничение частотного разрешения, т.е. способности различать спектральные линии двух и более сигналов. Второе ограничение обусловлено неявной весовой обработкой данных при вычислении БПФ. Взвешивание проявляется в виде «утечки» в частотной области, т.е. энергия главного лепестка спектральной линии «утекает» в боковые лепестки, что приводит к наложению и искажению спектральных линий других присутствующих сигналов. При этом спектральные линии слабых сигналов могут маскироваться боковыми лепестками спектральных линий более сильных сигналов. Многие измеряемые процессы обладают малой длительностью или же медленно изменяющимися во времени спектрами, которые можно считать постоянными только на коротких участках записей данных.

В течение трех последних десятилетий предложено большое число самых различных процедур спектрального оценивания, которые разработаны для того, чтобы, так или иначе, ослабить ограничения, присущие подходу на основе БПФ. Часто о процессе, из которого 4 берутся отсчеты, известна некоторая совокупность сведений, позволяющая выбрать модель процесса, которая является хорошей его аппроксимацией. В этом случае можно, как правило, получить более точную спектральную оценку, определяя параметры выбранной модели по результатам измерений. Так называемый моделирующий подход к спектральному оцениванию становится трехэтапной процедурой. Первый этап состоит в выборе модели исследуемого временного ряда. Второй этап состоит в оценивании параметров принятой модели либо с использованием имеющихся отсчетов данных, либо значений автокорреляционной функции (известной или оцениваемой по имеющимся данным). Наконец, третий этап состоит в получении спектральной оценки путем подстановки оценок параметров модели в расчетное выражение для спектральной плотности мощности (СПМ), соответствующее этой модели. Ценность такого подхода в том, что при хорошем соответствии выбранной модели наблюдаемым данным получаются более точные оценки СПМ при более высоком разрешении, чем при традиционном подходе на основе БПФ, поскольку отпадает необходимость в функциях окна и устраняются связанные с ними искажения. Платой за улучшение оценок СПМ оказывается возрастание вычислительной сложности алгоритмов получения оценок, которая стала успешно преодолеваться только на современном уровне развития вычислительной техники. Современный цифровой спектральный анализ — это оценка СПМ на основе параметрических моделей случайных процессов. Основной интерес к методам параметрического спектрального оценивания связан с высокой разрешающей способностью, достигаемой с их помощью при обработке последовательностей данных, содержащих очень малое число отсчетов. Ниже мы рассмотрим классические методы спектрального анализа случайных процессов, включающие коррелограммный и периодограммный методы, а также методы спектрального оценивания высокого разрешения, основанные на использовании параметрических моделей, таких как модели авторегрессии и авторегрессии-скользящего среднего. Кроме этого рассмотрены также метод моделирования наблюдаемых данных суммой экспоненциальных функций (метод Прони) и методы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений соответствующих матриц [11].

Главным критерием при активном подавлении звука является время обработки сигнала, т.е. сигнал (полученные отсчеты) должны обработаться до прихода следующих отсчетов.

6. Алгоритмы подавления звука

В магистерской работы будут разработаны алгоритмы, которые учитывают разницу во времени при наложении сигналов и корректируют фазу отдельных частот сигнала для максимального подавления шума.

Самый быстрый способ подавления шума — это инвертировать сигнал. Такой же принцип используется во многих акустических системах, но только не для подавления, а для усиления звука. То есть это алгоритм, в котором делается акцент на обеспечении точного совпадение звуковых волн, корректируя фазу разных частот. Этот метод будет из основных исследований систем активного подавления шума в работе.

Пример обработки непериодического сигнала

Рисунок 3 — Пример обработки непериодического сигнала

Второй алгоритм основывается на том, что человек слышит разные частоты с разной интенсивностью, поэтому обработка будет идти на всех уровнях частот . Этот метод позволяет изменять фазу отдельной частоты, задерживая её во времени, что позволяет сделать более точные наложения сигналов и соответственно увеличить уровень подавления шума.

Выводы

Рассмотренные алгоритмы теоретически могут проявить свою работоспособность в подавлении стационарных шумов. Однако, для более эффективного подавления шумов требуется проведение дополнительных исследований с целью настройки параметров алгоритмов, учитывающих характеристики аппаратных средств, взаимного расположения источников шума, измерительных устройств и источников сигналов подавления.

Список источников

  1. Википедия свободная энциклопедия. Шум // Википедия. [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/...
  2. Системы современного автомобиля. Система активного шумоподавления // Systemsauto.ru. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://systemsauto.ru/...
  3. Официальный сайт компании Ford [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.ford.com/
  4. Ford внедряет систему активного шумоподавления для тишины в салоне // AUTOGEEK. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://autogeek.com.ua/...
  5. ВНИИФТРИ принял участие в конгрессе «InterNoise 2015» // РОССТАНДАРТ. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://gost.ru/...
  6. Sono: активная система шумоподавления для окон // Habrahabr. [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://habrahabr.ru/...
  7. Распространение звука, звуковая волна // Teplotek. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.teplotek24.ru/...
  8. Активное шумоподавление с помощью адаптивного КИХ–фильтра с дополнительной фильтрацией выходного сигнала // Matlab. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://matlab.ru/...
  9. Википедия свободная энциклопедия. Теорема Котельникова // Википедия.[Электронный ресурс] — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/...
  10. Добшин И.Ю., Исследование структур и алгоритмов цифровой обработки сигналов в системе активного шумоподавления. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.uran.donetsk.ua/...
  11. Кривошеев В.И., Современные методы цифровой обработки сигналов (цифровой спектральный анализ) [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://pselab.ru/...

Важное замечание

При написании данного реферата-обзора по теме, магистерская работа еще не завершена. Защита работы состоится летом 2017 года, полный текст можно будет получить у автора или руководителя после ее защиты.