Русский   English
ДонНТУ   Портал магістрів
Реферат за темою випускної роботи

Зміст

Вступ

Шум — безладні коливання різної фізичної природи, що відрізняються складністю тимчасової та спектральної структури. Спочатку слово шум відносилося виключно до звукових коливань, проте в сучасній науці воно було поширене і на інші види коливань (радіо–, електрика).

Шум звукового діапазону уповільнює реакцію людини на надходять від технічних пристроїв сигнали, це призводить до зниження уваги і збільшення помилок при виконанні різних видів робіт. З– за шуму людина не може нормально відпочити і відновити сили. Шум пригнічує центральну нервову систему (ЦНС), що викликає зміни швидкості дихання і пульсу, сприяє порушенню обміну речовин, виникненню серцево — судинних захворювань, виразки шлунка, гіпертонічної хвороби. Будь–який шум достатньої інтенсивності і тривалості може призвести до різного ступеня зниження слухової активності. При дії шуму високих рівнів (більше 140 дБ) можливий розрив барабанних перетинок, контузія, а при ще більш високих (більше 160 дБ) — смерть [1].

1. Актуальність теми

В даний час шум оточать нас скрізь: на підприємстві, на вулицях, вдома. Методи боротьби з ним діляться на два типи: активні і пасивні. Пасивні увазі встановлення пасивних перешкод на шляху сигналу. Так, наприклад, пластикові вікна є пасивним методом шумозаглушення або ж такі засоби захисту від сильного шуму як навушники з гумовими кільцями поролонові або затички.

На відміну від пасивних методів шумозаглушення, активні методи працюють за схемою: вимірювання шум, обробка, видача на систему відтворення, в результаті чого шум складається з інвертованим шумом і відбувається його придушення.

Перевага активних систем полягає в тому, що вони здатні придушувати шум у тій же середовищі в якій знаходиться людина, наприклад придушити шум працюючого поруч холодильника або системного блоку. Як правило, фільтри активних систем шумозаглушення більш ефективні. Тому побудова і використання таких систем завжди буде актуально.

2. Мета і завдання дослідження, плановані результати

Метою роботи є дослідження ефективності різних структур і алгоритмів систем активного шумозаглушення. Для розробки методів дослідження алгоритмів, буде використаний системний блок персонального комп'ютера (у тому числі звукова карта), колонки і мікрофон.

Об'єктом дослідження даної роботи є система активного придушення шумів. Її практична цінність полягає в тому, що пригнічуючи рівень шуму в приміщенні можна досягти внутрішньої гармонії організму, зменшити дратівливість і підвищити концентрацію для тривалої роботи або ж приємного відпочинку.

3. Огляд досліджень та розробок

Проблема зниження акустичного забруднення — це проблема глобальна. Коло проблем, пов'язаних з акустикою (наукою про звук) величезний. Але в даний час успішно розвиваються нові технології по боротьбі з шумом та вібрацією в транспорті і при будівництві будівель, військова акустика, люди навчилися вловлювати звуки, що видаються китами і дельфінами.

3.1 Огляд міжнародних джерел

Система активного шумозаглушення (Active Noise Control, Active Noise Cancellation, ANC, Active Noise Reduction, ANR) є сучасною високотехнологічною розробкою, що знайшла широке застосування в різних технічних пристроях: аудіосистемах, оргтехніки, автомобілях, літаках, підводних човнах і навіть космічних кораблях. На автомобілях дана система вперше застосована на автомобілях Honda в 2003 році, Toyota в 2008 році. В даний час система активного шумозаглушення встановлюється на деякі моделі автомобілів Audi, Buick, Cadillac, Honda [2].

Система шумозаглушення настільки є актуальною темою, що в серпні 2015 року в Сан–Франциско (штат Каліфорнія, США) відбувся вже 44 міжнародний конгрес і виставка InterNoise 2015. Захід проводився під егідою Міжнародного Інституту Техніки та Технологій Придушення Шуму (I–INCE) і було організовано Інститутом Техніки Придушення Шуму США (INCE/USA) у співпраці з Корейським Суспільством Техніки Придушення Шуму і Вібрації, відділеннями Американського інституту інженерів-механіків по акустиці і контролю рівня шуму та відділенням "Шум і вібрація" Дослідницького Ради з Перевезень (TRB).

Основною темою конгресу стали технології для контролю і придушення шуму в областях, пов'язаних з виробничої і професійної діяльністю людини, забезпеченням сприятливих умов для життя, руйнуючим впливом техногенного шуму і шуму механізмів на інженерні споруди та технічні конструкції різного призначення, екологічний стан середовища існування біологічних об'єктів та інше [5].

Багато ведеться розробок у цій області, наприклад, компанія Ford в кінці 2015 року повідомила про розробку системи Active Noise Control [3], покликаної створити максимальний акустичний комфорт в салоні автомобіля, що рухається. У машині встановлені три мікрофони, які в автоматичному режимі відстежують звуки рухається, коробки передач та інших агрегатів машини. Система аналізує акустичну сцену, після чого через динаміки генеруються відповідні хвилі з тією ж амплітудою, але в протилежній фазі. В результаті відбувається гасіння шумів [4].

Також відомо, що багато сучасні навушники включають в себе систему активного шумозаглушення — вбудований мікрофон вловлює зовнішні шуми і пригнічує їх, посилаючи на динаміки сигнал з мікрофону в протифазі. Австрійський промисловий дизайнер Рудольф Стефанич запропонував аналогічну систему шумозаглушення, але працює в масштабах цілої кімнати [6]. Пристрій, названий Sono, має кріпитися до шибки на присоску. Воно включає в себе мікрофон і динамік, притискається до скла і використовує його в якості резонатора.

3.2 Огляд локальних джерел

В рамках ДонНТУ розробкою цієї теми вже займалися. Так в роботі магістра ДонНТУ Добшина Івана Юрійовича "Дослідження структур та алгоритмів цифрової обробки сигналів у системі активного шумозаглушення" розглядаються різні методи, наприклад, алгоритм в якому інвертується амплітуда вхідного сигналу [10].

4. Подання звуку

Звук являє собою безперервний сигнал — звукову хвилю із змінною амплітудою і частотою. Чим більше амплітуда сигналу, тим він голосніше для людини. Чим більше частота сигналу, тим вище тон.

Представлення звуку в просторі

(анімація: 7 кадрів, 7 циклів повторення, 30 кілобайт)

Поширення звуку являє собою складний коливальний, хвилеподібний процес в пружному середовищі (повітрі, матеріалі будівельних конструкцій). Передача звуку в повітрі відбувається у вигляді поздовжніх хвиль, які в акустиці називаються так тому, що частинки середовища коливаються вздовж осі поширення хвилі.

Кожна звукова хвиля має свою довжину λ, м, і здійснює певна кількість коливань на секунду, називається частотою коливань f і вимірюється в Герцах (Гц). Амплітуда коливань частинок визначає гучність. Вухо людини сприймає звукові хвилі частотою від 16 до 20000 Герц (Гц).

Основні характеристики хвильового руху

Рисунок 2 — Основні характеристики хвильового руху

Зі збільшенням частоти коливань довжина звукової хвилі змінюється по залежності λ = c/f, де с — швидкість її розповсюдження в повітряному середовищі, м/с. Довжина звукової хвилі в звуків низької частоти значно більше, ніж звуків високої частоти.

За рахунок коливань частинок у звуковій хвилі утворюються зони підвищеного і зниженого тиску по відношенню до атмосферного, яке називається звуковим тиском р. Періодична зміна звукового тиску в хвилі викликає коливання барабанної перетинки у вусі, завдяки чому ми чуємо звук. Мінімальний тиск, що сприймається людиною, називається граничним тиском і становить р0 = 2·10-5 Н/м2, а тиск понад 20 Н/м2 відчувається людиною як біль, і тому його називають больовим порогом.

Велика частина звуків, чутних людиною, складається з ряду різних звукових частот. Звукову хвилю тільки однієї частоти можна отримати за допомогою спеціальних інструментів. Людське вухо по–різному сприймає звук різної частоти: на високих частотах 2000 — 4000 Гц звукові хвилі сприймається краще, ніж на низьких. Тому больовий поріг на низькій частоті 31,5 Гц настає при рівні сили звуку 135 дБ на частоті 2000 Гц відчуття болю з'явиться при L = 112 дБ [7].

Рівень звукового тиску не повністю характеризує звук з точки зору його сприйняття вухом, а джерела звуку випромінюють енергію різних частот. Тому необхідно знати частотну характеристику звуку, що показує розподіл звукового тиску по частотах. Кожна смуга частот характеризується нижній fH і верхній fB частотами, шириною λf = fB-fH і середньою геометричною частотою fcp = fB/fH. Смуга, у якій відношення fB/fH = 2, називається октавою, а якщо корінь кубічний з fB/fH = 2 , то ширина смуги дорівнює 1/3 октави. В даний час нормування шуму, акустичні розрахунки і вимірювання проводяться в загальноприйнятих среднегеометрических частотах 1/3 — октавних смуг: 63, 125, 160, 200, 250, 315, 400, 500, 630, 800, 1000, 1250, 1600, 2000, 2500, 3150, 4000 Гц.

5. Аналіз методів цифрової обробки цифрових сигналів та методів активного шумозаглушення

Обробка і відтворення звуку на комп'ютерах відбувається через звукову карту. Звукова карта з наступних пристроїв:

  1. Аналоговий фільтр перед аналогового — цифровим перетворювачем (АЦП) — для придушення перешкод, що виникають при перетворення аналогового сигналу в цифровий;
  2. Аналогового–перетворювач — перетворить звук з мікрофона, гітари, синтезатора в цифровий вигляд;
  3. Блок цифрової обробки змінює частоти дискретизації, накладає ефекти і інше;
  4. Пристрій сполучення з комп'ютером — передає цифровий сигнал в комп'ютер по шинах PCI, PCIe, USB, FireWire;
  5. Цифро-аналоговий перетворювач (ЦАП) — перетворить звук з комп'ютера для прослуховування в колонках;
  6. Аналоговий фільтр після ЦАП — для придушення перешкод, що виникають при перетворенні цифрового сигналу в аналоговий.

Відповідно до теореми Котельникова частота дискретизації повинна бути обрана вдвічі більше максимальної частоти спектра сигналу, тоді аналоговий сигнал, який має обмежений спектр, може бути відновлений однозначно і без втрати даних (дискретних відліків) [9].

Після отримання послідовності відліків відбувається їх обробка. Для обробки застосовується перетворення Фур'є, з допомогою якої можна отримати спектр сигналу, який надалі зазнає обробці. Такий підхід до спектрального аналізу ефективний в обчислювальному відношенні і забезпечує отримання прийнятних результатів для великого класу сигнальних процесів. Однак, незважаючи на зазначені переваги, підходу, що ґрунтується на обчисленні ШПФ, властивий ряд принципових обмежень. Найбільш важливе з них — це обмеження частотного дозволу, тобто здатності розрізняти спектральні лінії двох і більше сигналів. Друге обмеження обумовлено неявній ваговій обробкою даних при обчисленні ШПФ. Зважування проявляється у вигляді "витоку" в частотній області, тобто енергія головного пелюстка спектральної лінії "витікає" в бічні пелюстки, що призводить до накладання і спотворення спектральних ліній інших присутніх сигналів. При цьому спектральні лінії слабких сигналів можуть маскуватися бічними пелюстками спектральних ліній більш сильних сигналів. Багато вимірювані процеси володіють малою тривалістю або ж повільно змінюються в часі спектрами, які можна вважати постійними лише на коротких ділянках записів даних.

Протягом трьох останніх десятиліть запропоновано велике число самих різних процедур спектрального оцінювання, які розроблені для того, щоб, так чи інакше, послабити обмеження, властиві підходу на основі ШПФ. Часто про процес, з якого 4 беруться відліки, відома деяка сукупність відомостей, що дозволяє вибрати модель процесу, яка є гарною його наближення. В цьому випадку можна, як правило, отримати більш точну спектральну оцінку, визначаючи параметри вибраної моделі за результатами вимірювань. Так званий моделюючий підхід до спектрального оцінювання стає трьохетапної процедурою. Перший етап полягає у виборі моделі досліджуваного часового ряду. Другий етап полягає в оцінюванні параметрів прийнятої моделі або з використанням наявних відліків даних, або значень автокореляційної функції (відомої або оцінюваної за наявними даними). Нарешті, третій етап полягає в отриманні спектральної оцінки шляхом підстановки оцінок параметрів моделі в розрахунковий вираз для спектральної щільності потужності (СЩП), відповідне цій моделі. Цінність такого підходу в тому, що при хорошому відповідності обраної моделі спостережуваними даними виходять більш точні оцінки СПМ при більш високому дозволі, ніж при традиційному підході на основі ШПФ, оскільки відпадає необхідність у функціях вікна і усуваються пов'язані з ними спотворення. Платою за поліпшення оцінок СЩП виявляється зростання обчислювальної складності алгоритмів отримання оцінок, яка стала успішно долатися лише на сучасному рівні розвитку обчислювальної техніки. Сучасний цифровий спектральний аналіз — це оцінка СЩП на основі параметричних моделей випадкових процесів. Основний інтерес до методів параметричного спектрального оцінювання пов'язаний з високою роздільною здатністю, достигаемой з їх допомогою при обробці послідовностей даних, що містять дуже мале число відліків. Нижче ми розглянемо класичні методи спектрального аналізу випадкових процесів, що включають коррелограммный і періодограмний методи, а також методи спектрального оцінювання високого дозволу, засновані на використанні параметричних моделей, таких як моделі авторегресії та авторегресії-ковзного середнього. Крім цього розглянуті також метод моделювання спостережуваних даних сумою експоненціальних функцій (метод Проні) і методи оцінювання частоти, засновані на аналізі власних значень відповідних матриць [11].

Головним критерієм при активному придушення звуку є час обробки сигналу, тобто сигнал (отримані відліки) повинні обробитися до приходу наступних відліків.

6. Алгоритми придушення звуку

У магістерської роботи будуть розроблені алгоритми, які враховують різницю у часі при накладення сигналів і коригують фазу окремих частот сигналу для максимального придушення шуму.

Найшвидший спосіб придушення шуму — це інвертувати сигнал. Такий же принцип використовується в багатьох акустичних системах, але тільки не для придушення, а для посилення звуку. Тобто це алгоритм, у якому робиться акцент на забезпеченні точного збіг звукових хвиль, коригуючи фазу різних частот. Цей метод буде з основних досліджень систем активного придушення шуму в роботі.

Приклад обробки неперіодичного сигналу

Рисунок 3 — Приклад обробки неперіодичного сигналу

Другий алгоритм грунтується на тому, що людина чує різні частоти з різною інтенсивністю, тому обробка буде йти на всіх рівнях частот . Цей метод дозволяє змінювати фазу окремої частоти, затримуючи її в часі, що дозволяє зробити більш точні накладення сигналів та відповідно збільшити рівень придушення шуму.

Висновки

Розглянуті алгоритми теоретично можуть проявити свою працездатність у придушенні стаціонарних шумів. Однак, для більш ефективного придушення шумів потрібно проведення додаткових досліджень з метою налаштування параметрів алгоритмів, що враховують характеристики апаратних засобів, взаємного розташування джерел шуму, вимірювальних пристроїв і джерел сигналів придушення.

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/...

Важливе зауваження

При написанні даного реферату-огляду по темі, магістерська робота ще не завершена. Захист роботи відбудеться влітку 2017 року, повний текст можна буде отримати у автора або керівника після її захисту.