Was ist eine Schwankungsschallanalyse?
Inhaltsverzeichnis
1. Warum Schwankungsgeräusche?
2. Merkmale der Fluktuationsschallanalyse
3. Unterschied zum Standard-Fluktuationsschallanalyseindikator (Rauheit/Schwankungsstärke)
4. Fluktuationsschallanalysealgorithmus
5. Einfluss des Spektrummaskierungseffekts
6. Analysebeispiel
7. Referenzen und Nachweise
Lautheit und andere Bewertungsindikatoren für die Klangqualität werden heute häufig verwendet, um den Eindruck auf das menschliche Gehör in verschiedenen Bereichen zu quantifizieren. In den letzten Jahren gab es viele Themen der Klangfarbenbewertung aufgrund von Zeitfluktuationskomponenten oder der anormalen Tonerkennung. Die Rauhigkeit und die Schwankungsstärke sind allgemeine Indikatoren zum Erfassen anormaler Geräusche, aber in beiden Fällen werden nur spezifische Zeitschwankungskomponenten extrahiert. Da jedoch das von Industrieprodukten emittierte mechanische Schwankungsgeräusch verschiedene Schwankungsperioden umfasst, ist das Extrahieren nur spezifischer Zeitschwankungskomponenten manchmal unzureichend, um diese charakteristischen Beträge zu extrahieren. Deshalb,
1. Warum Schwankungsgeräusche?
Obwohl die Lautstärke des Geräusches nicht so groß ist, gibt es viele „unangenehme Geräusche“ auf der Welt. Zum Beispiel „rasselnde“ und „brummende“ Geräusche, die von Inneneinrichtungen beim Autofahren erzeugt werden, oder anormale Geräusche wie „Brummen“ gemischt mit Drehgeräuschen eines kleinen Motors usw. Es gibt mehrere Ursachen für „unangenehme“, aber Geräusche die erhebliche zeitliche Schwankungen haben, fühlen sich oft unangenehm an, auch wenn ihre Größenordnung (Pegel) nicht so groß ist.
Die Fluktuationsschallanalyse ist die Analyse, die nur die Komponenten mit großer zeitlicher Fluktuation extrahieren kann, die nicht vom Pegel beeinflusst werden. Dadurch wird es möglich, die Eigenschaften verschiedener zeitlicher Schwankungen zu quantifizieren, die mit herkömmlicher FFT, Grundrauhigkeit oder Schwankungsstärke schwer zu erkennen waren. Da es außerdem mit zwei Achsen des Klangtons (hoch und tief) und des Zeitschwankungszyklus für verschiedene Sounddesigns (Anwendungseffekt) bewertet werden kann, ist eine tiefere Analyse als bei herkömmlicher Technologie möglich.
Die Einheit (DFL) der Schallfluktuationsanalyse ist eine Abkürzung für Depth of Loudness Fluctuation, die die Tiefe (Unterschiede) der Ober- und Unterseite der zeitlichen Variation der Lautstärke darstellt. Die Grafik der Analyseergebnisse wird in mDFL beschrieben, sodass der tatsächliche Wert tausendmal multipliziert wird. Das (s) nach DLF zeigt die lineare Anzeige und (p) die Protokollanzeige. (s ist der Anfangsbuchstabe der Lautstärkeeinheit Sone und p ist der Anfangsbuchstabe des Lautstärkepegels von Phon.)
2. Merkmale der Fluktuationsschallanalyse
-> Da die Fluktuationsschallanalyse auf der Lautheit (Größe des Schalls unter Berücksichtigung des menschlichen Gehörs) basiert, ist sie mit dem menschlichen Gehörsinn kompatibel.
-> Die Größe verschiedener Schwankungen kann sofort in einer Farbkarte angezeigt werden.
-> Da es möglich ist, ein Trenddiagramm beliebiger Schwankungskomponenten (Frequenz (kritisches Band), Schwankungsfrequenz) anzuzeigen, kann es auf eine Pass/Fail-Beurteilung der vom Benutzer spezifizierten Schwankungskomponente angewendet werden.
-> Da es möglich ist, Schwankungsgeräusche ohne spektrale Maskierung zu analysieren, wird eine Rückkopplung von Analyseergebnissen auf das strukturelle System möglich.
3. Unterschied zum Standard-Fluktuationsschallanalyseindikator (Rauheit/Schwankungsstärke)
Rauhigkeit, die die Rauheit des Tons ausdrückt, und Schwankungsstärke, die die Schwankung des Tons ausdrückt, was der Standardindikator für die Schwankungstonanalyse ist, sind Parameter, die die Zeitschwankungskomponenten des Tons extrahieren können. Diese Parameter begrenzen jeweils die auswertbare Schwankungshäufigkeit. Beispielsweise hat die Rauhigkeit, die die Rauheit des Tons bewertet, eine Spitze bei der Schwankungsfrequenz von 70 Hz, und die Gewichtung der Frequenz davor und danach wird niedrig. Wenn Sie also beide Parameter als Schwankungsgeräusche in einer weiten Betrachtungsweise erfassen, gibt es Stärken und Schwächen.
Die Schwankungsgeräuschanalyse ist ein Parameter, der einem weiten Schwankungsfrequenzbereich entsprechen kann.Während Rauhigkeit und Schwankungsstärke einen Filter der Schwankungsfrequenz verwenden, um Empfindlichkeit für eine bestimmte Frequenz zu geben, verwendet die Schwankungsgeräuschanalyse mehrere Geräuschfilter. (Siehe obige Abbildung.)
Einzelheiten werden im nächsten Kapitel beschrieben (Fluktuationsschallanalysealgorithmus), aber die Fluktuationskomponente kann feiner extrahiert werden, indem Bandbegrenzungsfilter nacheinander vom niedrigen zum hohen Band geleitet werden.
4. Fluktuations-Sound-Analysealgorithmus
Wir erklären den Algorithmus der Fluktuationsschallanalyse.
*Wenn die untere Grenze der Schwankungsfrequenz 10 Hz oder mehr beträgt, ist die Analyserahmenlänge auf 200 ms festgelegt. Wenn die untere Grenze der Schwankungsfrequenz kleiner als 10 Hz ist, entspricht sie dem unteren Grenzwert.
5. Einfluss des Spektrummaskierungseffekts
Wie im vorherigen Kapitel beschrieben, ist die Fluktuationsschallanalyse ein Parameter, der sich auf die zeitliche Fluktuation der Lautstärke konzentriert (die Größe des Schalls unter Berücksichtigung des menschlichen Gehörs). Daher kann der Spektrummaskierungseffekt zum Zeitpunkt der Lautheitsberechnung die Fluktuationsschallanalyse beeinflussen.
Das folgende Beispiel ist ein Bild des Lautheitsmusters von AM-Ton (Amplitudenmodulation). Die Spektrummaskierungskurve erstreckt sich von der Frequenz der Trägerwelle (1 kHz) nach oben, und auch diese Frequenzkomponente schwankt über die Zeit. Da die Schwankungsschallanalyse Schwankungskomponenten des Trägerwellenbereichs und des Maskierungsbereichs ohne Unterscheidung analysiert, kann dies dazu führen, dass die Schwankung gegenüber dem durch Maskierung betroffenen Frequenzbereich groß ist.
Um diesen Effekt zu beseitigen (Spektrummaskierung), ist es notwendig, die Schwankungsschallanalyse mit der Lautheit ohne Maskierung (Kernlautheit) zu berechnen.
*Die Fluktuations-Sound-Core-Analyse ist die Analyse der Kernlautstärke, und die Fluction-Sound-Mask-Analyse ist die Analyse, die den Spektrum-Maskierungseffekt enthält.
6. Analysebeispiel
Das Folgende ist eine Erläuterung der Analyse, die das „Betriebsgeräusch des Einspritzventils eines Automobils“ und „Anormales Geräusch eines kleinen Motors“ als Beispiel nimmt.
Betriebsgeräusch der Einspritzdüse im Auto
Dies ist ein Beispiel für die Bewertung des Motorgeräuschs eines Automobils. Zum Zeitpunkt der Kraftstoffeinspritzung kollidiert das Nadelventil mit dem Stopper, was ein Schlaggeräusch verursacht. Obwohl der Pegel des Tons selbst nicht so hoch ist, ist er sehr störend, da er periodisch wiederholt wird. Die Abbildung links ist das Ergebnis der FFT-Analyse, aber die vertikalen Streifen sind im 5-kHz-Band zu sehen. Dies zeigt die Komponente des Schlaggeräusches. Das Zeitintervall der vertikalen Streifen (ca. 40 ms) ist der Variationszyklus.
Der Hintergrundrauschpegel im Niederfrequenzband (800 Hz oder weniger) ist groß, so dass es schwierig ist, die Zeitschwankungskomponente bei diesem Pegel zu extrahieren. Die Abbildung rechts ist das Ergebnis der Analyse desselben Tons mit dem Schwankungston. Das Gitter, in dem sich 5 kHz als Frequenzachse (horizontale Achse), die die Höhen und Tiefen des Tons darstellt, und 25 kHz als Schwankungsfrequenzachse (vertikale Achse), die die Periode der Zeitschwankung darstellt, schneiden, wird dunkel angezeigt. Mit anderen Worten, es zeigt an, dass die Schwankung dieser Komponente groß ist. Die Hintergrundrauschkomponente (800 Hz oder weniger), die durch die FFT-Analyse als eine Rauschkomponente erschienen ist, reagiert nicht auf die Fluktuationsschallanalyse aufgrund eines stetigen Schalls (nicht schwankend).
Ungewöhnliches Geräusch des kleinen Motors
Als nächstes folgt ein Beispiel zur Bewertung des Betriebsgeräuschs eines kleinen Motors. Aufgrund von Motorstromanomalien können sehr hochfrequente Geräusche erzeugt werden. Erkennen Sie dieses Geräusch, um das NG-Produkt zu beurteilen. Beim Vergleich der OK- und NG-Produkte wie in der folgenden Abbildung kann die Schwankungskomponente des normalen Betriebsgeräuschbereichs (Frequenz: 1 kHz) für beide Produkte beobachtet werden, aber nur die NG-Produkte weisen große Schwankungen in den Hochfrequenzkomponenten auf (8 bis 10 kHz). Diese Komponente ist die Ursache für anormales Rauschen, und wenn Sie dieses Band beobachten (Frequenz: 10 kHz, Schwankungsfrequenz: 60 Hz), ist es möglich, das Produkt als OK oder NG zu beurteilen.
7.Referenzen und Nachweise
*OS-2760 Fluctuation Sound Analyzer:
files/Dokumente/OSF/www.onosokki.co.jp/English/hp_e/products/keisoku/data/os2760.htm
*OS-2000 series Time-Series Data Analysis Software:
https://www .onosokki.co.jp/English/hp_e/products/keisoku/data/os2000.htm
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