声音测量案例-第7部分“FFT分析和八度带分析 (第3部分) ”

这次我们将通过两种方法介绍分析结果，从上次和上次(声音测量案例-第5个“FFT分析和八度带分析 (第1部分) ”，第6个“FFT分析和八度带分析 (第2部分) ”)继续进行八度带分析和FFT分析。

这次的分析对象是咖啡罐的敲击声和自行车的铃声。两者都是令人震惊的声音，持续时间很短，即使在测量声压水平时，测量结果也会因分析方法和分析条件而异。这种现象尤其对确认测量对象物的动作和判断好坏时阈值的确定方法有很大影响。

咖啡罐敲击声分析

咖啡罐的敲击声类似于以下信号(点击波形数据内的话，WAV文件就会打开，可以听到实际的声音。):。

(1)咖啡罐敲击声的FFT分析

如果碰撞声音如咖啡罐的敲击声，持续时间短并且在FFT时间长度内几乎静音，则使用触发和FFT分析方法。

咖啡罐击打声音的FFT分析结果如图2和图3所示。频率范围是25 kHz,窗口函数是矩形窗口，触发和分析。采样点数为4096和16384个，FFT时间长度分别为64 ms和256 ms。

当采样点数为4096 (64 ms) 时，Overall值为83.56 dB;当采样点数为16384 (256 ms) 时，Overall值为77.72 dB。功率谱中每个频率分量的值以及捆绑八度频程中每个频带的值也不匹配。由于Overall值与时间波形中振幅平方的平均值一致，因此，如果FFT时间较长，则会将后半部分静音添加到平均值中，并且采样点越多 (FFT时间较长)，测量值越小。理论上，当时间长度加倍时，它下降3 dB。

(2)咖啡罐敲击声的FFT定时调度分析

FFT恒定时间调度分析以固定时间间隔重复执行FFT分析，并根据结果测量Overall值和特定频率分量的时间变化。

图4显示了咖啡罐击打声音的分析结果(覆盖范围和1.9 kHz至2.1 kHz的部分覆盖范围)。频率范围为25 kHz,窗函数为HanningWindow,时间间隔为10 ms。采样点数分为1024、4096和16384 3种，FFT时间长度分别为16 ms、64 ms和256 ms。

最大覆盖值分别为88.31 dB、86.20 dB和81.61 dB。样本数量越多，值越小，但在理论上无法计算改变样本数量等时结果变化多少dB。此外，由于图形的形状在很大程度上取决于分析条件，因此它不适合分析具有剧烈时间变化的信号，例如冲击声。

(3)咖啡罐击打声的八度时间趋势分析

倍频程时间趋势分析是按时间间隔排列的倍频程分析结果，用于测量Overall值或特定倍频程带的时间变化。

图5显示了咖啡罐击打声音的分析结果 (Overall值和2kHz频带) 。分析条件为1/3倍频程，运算间隔为1 ms,频率加权为Z,动态特性 (时间加权特性) 为10 ms和125 ms。

最大覆盖值变化为87.36 dB动态特性的10 ms和79.23 dB 125 ms。它也不匹配FFT恒定时间表的结果。

对于动态特性，如果您想评估人们听到物体声音时的感受，请使用与噪声级测量条件相同的125 ms进行分析。在检查物体的操作和判断质量的情况下，如果声音的持续时间短，则使用小于125 ms的值。但是，由于测量值因测量条件而异，因此必须在确定分析方法和分析条件后确定操作确认和质量判断等阈值。

自行车铃声分析

自行车铃声类似于以下信号(点击波形数据内的话，WAV文件就会打开，可以听到实际的声音。):。

(1)自行车铃声的FFT分析

如果两个或更多声音 (如自行车铃声) 响起并且持续时间很长，则一个FFT时间长度不适合，因此在进行FFT分析时可能会对整个信号进行平均处理 (平均值) 。有几种计算平均的方法:功率谱相加平均、功率谱MAX OA和功率谱峰值保持。

频率范围为25 kHz,样本点为4096个点，重叠为75%，窗口函数为汉宁窗口，平均时间为2秒 (整个信号) 。

图7是功率谱相加平均的结果，图8是功率谱MAX OA的结果，图9是功率谱峰保持的结果。MAX OA在2秒内计算Overall最大时的功率谱。峰值保持保留每个频率分量的最大值。

叠加平均值为70.07 dB, MAX OA为84.66 dB,峰值保持为85.58 dB。

功率谱平均结果包含了静音区间，虽然测量值可能看起来较小，但它反映了整个信号。它与使用声级计测量的时均声级 (_Leq) 也具有较好的一致性。但是，平均时间必须始终保持一致。

功率谱MAX OA的结果显示了信号最大时的频谱。但是，在由两个或更多部分组成的信号 (如当前信号) 的情况下，仅较大部分的声音反映在分析结果中。

功率谱峰值保持的各频率成分不一定是同一时刻的，但有时也用于判断好坏等良品和不良品差别明显的情况。另外，在峰值保持中，从该频谱捆绑的八度频带数据没有意义，因此在图中未显示。

(2)自行车铃声的FFT定时调度分析

FFT恒定时间调度分析以固定时间间隔重复执行FFT分析，并根据结果测量Overall值和特定频率分量的时间变化。

图10所示为自行车铃声的击打声音的分析结果(覆盖范围和1.9 kHz至2.1 kHz的部分覆盖范围)。频率范围为25 kHz,窗函数为HanningWindow,时间间隔为10 ms。采样点数为1024、4096和16384个点，FFT时间长度分别为16 ms、64 ms和256 ms。

最大覆盖值分别为86.19 dB、84.55 dB和81.56 dB。样本数量越多，值越小，但在理论上无法计算改变样本数量等时结果变化多少dB。此外，由于图形的形状在很大程度上取决于分析条件，因此在分析或比较此类信号的时间变化时，请预先设置分析条件并进行测量。

(3)自行车铃声的八度时间趋势分析

倍频程时间趋势分析是按固定时间间隔排列的倍频程分析结果，用于测量Overall值和特定频率分量的时间变化。

自行车铃声的时间趋势测量结果 (Overall值和2 kHz频带) 如图11所示。分析条件为1/3倍频程，运算间隔为1 ms,频率加权为Z,动态特性 (时间加权特性) 为10 ms和125 ms。

最大覆盖值变化为85.23 dB动态特性的10 ms和79.77 dB 125 ms。它也不匹配FFT恒定时间表的结果。对于动态特性，如果您想评估人们听到物体声音时的感受，请使用与噪声级测量条件相同的125 ms进行分析。在检查物体的操作和判断质量的情况下，如果声音的持续时间短，则使用小于125 ms的值。但是，由于测量值因测量条件而异，因此必须在确定分析方法和分析条件后确定操作确认和质量判断等阈值。

(摘自2013年8月22日发行的电子邮件杂志)

总结

在本期中，我们介绍了“咖啡罐击打声”和“自行车
铃声”的分析结果，用于八度波段分析和FFT分析，并显示了分析方法的差异。

如果没有实时倍频程分析器，可以考虑使用FFT分析器进行FFT分析
，但结果通常不一致，差异取决于被分析信号的性质和分析条件
。

特别是在进行测量对象物的动作确认和好坏判断时，规定了分析方法和分析条件。
中的描述，指定导出选项。在规定了动作确认和好坏判断的阈值的情况下，进行分析。
同时记录方法和分析条件。如果分析条件等不明确，日后会得到相同的结果
很难做。

如果由于不可避免的情况而必须更改分析方法或分析条件，则需要
修正阈值。理论上能够求出这个修正量的情况很少，多数情况下
需要用2种方法分析实际数据，确认相关后再求出修正量
。