Предсказание землетрясенийС помощью сейсмографов регистрируются не только земные колебания при землетрясениях и извержениях вулканов, но и при атомных взрывах. Чтобы искусственно создать сейсмографические волны для возможного нахождения нефти в залежах пород, на определенных глубинах производятся взрывы. Далее... |
звука анализ
ЗВУКА АНАЛИЗ - разложение сложного звукового сигнала на ряд простых составляющих. Чаще всего применяются частотный и временной 3. а. При частотном 3. а. звуковой сигнал представляется суммой синусоидальных составляющих, характеризующихся частотой, фазой и амплитудой. Частотный 3. а. позволяет получить распределение амплитуд составляющих по частотам (т. н. амплитудно-частотные спектры) и распределение фаз составляющих по частотам (фазочастотные спектры). При временном 3. а. сигнал представляется суммой коротких импульсов, характеризующихся временем появления и амплитудой.
Методы временного 3. а. лежат в основе принципа действия гидролокаторов и эхолотов.
При частотном анализе звуковой сигнал p(t)представляют суммой
где аn - амплитуда, fn - частота, jn - нач. фаза. Набор чисел ап, fn образует амплитудно-частотный спектр, а jn, fn - фазочастотный.
Рис. 1. Периодический звуковой сигнал (а) и его спектр (б). По осям ординат отложены соответственно звуковое давление p(t)и амплитуды спектральных составляющих аn, по осям абсцисс - время t и частота f.
Если звуковой сигнал p(t)периодичен (рис. 1,a) (большинство музыкальных звуков, гласные звуки речи), то его представляют в виде ряда Фурье (рис. 1, б), в к-ром частоты fn образуют гармонич. ряд f0, 2f0, 3f0 и т. д., f0 - низшая частота ряда, T0=1/f0 - период звуковой волны. Если же звуковой сигнал р (t)непериодичен, напр., однократный щелчок (рис. 2), то его можно рассматривать как периодический с бесконечно большим периодом Т0.
Рис. 2. Непериодический звуковой сигнал (а) и его спектральная плотность (б). По осям ординат отложены соответственно звуковое давление p(t)и спектральная плотность а(f), по осям абсцисс - время t и частота f.
Т. к. при этом частотные интервалы между гармониками f0 ~1/T0 становятся бесконечно малыми, а число гармоник - бесконечно большим, такой сигнал представляют в виде интеграла Фурье:
где а(f) - амплитудно-частотный спектр.
В прошлом частотный 3. а. проводили с помощью резонаторов акустических, напр., резонаторов Гельмгольца. Набор таких резонаторов с разл. резонансными частотами позволяет проводить частотный 3. а., наблюдая, какие из резонаторов "откликаются" на звук и с какой громкостью. В настоящее время 3. а. выполняют после преобразования звукового сигнала в электрический с помощью микрофона (в воздухе) или гидрофона (в воде). Применяют либо параллельный, либо последовательный 3. а. В первом случае электрич. сигнал пропускают через набор полосных фильтров с шириной Dfn, где п - номер фильтра, и получают частотный спектр. Наиб. употребительны анализаторы с постоянной относит. шириной полосы Dfn/fср п (fср п-ср. частота фильтра), равной 1, 1/3 или 1/6 октавы. Совокупность напряжений на выходе фильтров представляет частотный спектр сигнала. В случае нестационарных сигналов спектр характеризуется накопленными за нек-рый интервал времени Т среднеквадратичными напряжениями на выходе фильтров.
Когда требуется высокая разрешающая способность анализа, применяют последовательный 3. а. (метод гетеродинирования), при к-ром с помощью спец. генератора (гетеродина) и нелинейного элемента получают электрич. напряжение с разностной fг-fс (или суммарной fг+fс) частотой, где fг - частота гетеродина, fс - частота сигнала. Полосный фильтр шириной Df настроен при этом на нек-рую фиксированную частоту fп . Меняя fг, добиваются, чтобы все частотные составляющие сигнала последовательно образовывали с fг разностную частоту fг-fс=fпbDf/2. Зависимость напряжения на выходе фильтра от частоты даёт амплитудно-частотный спектр звука. Анализаторы гетеродинного типа проводят 3. а. с пост. шириной полосы.
Частотные спектры многих практически важных звуков (речь, звуки голосов животных, шум машин и механизмов при изменении режима работы) изменяются во времени. Чтобы проследить эти изменения, применяют частотно-временной, или сонографический, анализ (рис. 3).
Рис. 3. Стенографическое изображение звуковых сигналов:
1 - чистый тон с частотой f0,
2 - короткий импульс в момент времени t0, 3 - амплитудно-модулированный сигнал, 4 - частотно-модулированный сигнал, 5 - полосовой шум, в диапазоне от f1 до f2, длящийся от момента времени t1 до t2.
Частотные спектры, полученные за последовательные интервалы времени, отображаются на спец. электрочувствит. бумаге в координатах "частота-время". Степень почернения бумаги характеризует значение спектральной составляющей a(f)на данном интервале времени.
Для 3. а. наряду с аналоговыми методами, основанными на применении фильтров, гетеродинных анализаторов, сонографов, в настоящее время широко применяются численные методы с использованием ЭВМ. Применение ЭВМ позволяет выполнять как частотный, так и временной 3. а.; возможно также разложение звукового сигнала по другим функциям, отличным от синусоидальных.
3. а. применяют при изучении свойств источников звука, среды его распространения, при обнаружении звукового сигнала на фоне других мешающих звуков, при распознавании звукового сигнала и т. п. Напр., анализируя звуки животных, можно выяснить биол. назначение этих звуков. Наблюдая изменение спектров звука с расстоянием, выявляют способность воздушной или водной среды проводить, поглощать и рассеивать звук. Сопоставляя спектры шумов сердца у больных людей с характером заболевания, выполняют акустич. диагностику сердца. 3. а. полезен при борьбе с шумом и вибрациями на произ-ве и транспорте. Напр., зная спектр шума автомобильного двигателя, можно рассчитать рациональную конструкцию глушителя. Знание спектров речевых и музыкальных звуков позволяет правильно выбрать частотную характеристику электроакустич. передающих трактов, обеспечивающих требуемое качество воспроизведения звука. На основе 3. а. работают системы автоматич. распознавания речи.
Для анализа случайных звуковых сигналов применяют корреляционный анализ (см. Корреляция ),позволяющий определить степень статистич. взаимосвязи либо одного и того же сигнала р1, но в разд. моменты времени, отстоящие на интервал t, либо разных звуковых сигналов p1 п р2, напр., звукового поля в разных точках пространства. В первом случае эта связь характеризуется автокорреляционной ф-цией:
во втором - взаимно-корреляционной ф-цией:
(здесь Т - временной интервал, за к-рый проводится анализ). Методами корреляционного анализа решаются такие задачи, как предсказание характера изменения процесса во времени, выделение слабых акустич. сигналов на фоне помех, измерение искажений вещательных сигналов при их передаче электроакустич. системой и др. По корреляционным функциям могут быть найдены многие физ. характеристики акустич. процессов, систем и звуковых полей, представляющие практич. интерес.
3. а. в живой природе производится слуховыми органами животных, причём чем выше на ступени эволюц. лестницы находится животное, тем изощрённее его 3. а. Так, слух насекомых анализирует звук только по его временной структуре, тогда как амфибии и млекопитающие (включая человека) имеют развитую систему 3. а.: частотного (параллельного на улитке органа слуха) и частотно-временного (в нейронных структурах головного мозга). Наиб. развитыми формами 3. а. обладают эхолоцирующие животные (дельфины, летучие мыши), к-рые, излучая зондирующие импульсы и сравнивая их спектры со спектрами эхосигналов от разных объектов в среде, оценивают свойства объектов (напр., съедобный-несъедобный), их размер, форму, внутр. структуру, расстояние и скорость движения объекта.
Лит.: X а р к е в и ч А. А., Спектры и анализ, 4 изд., М., 1962; Френкс Л., Теория сигналов, пер. с англ., М., 1Я74; С к у ч и к Е., Основы акустики, пер. с англ., т. 1, М., 1976; Б е л ь к о в и ч В. М., Дубровский Н. А., Сенсорные основы ориентации китообразных. Л., 1976.
Н. А. Дубровский.