旁通管反声降噪应用研究

出口有吸声尖劈的具有流动的主管道上，附加一段旁通管的实验和数值研究表明，旁通管有良好的反声降噪效果，但降噪量及降噪频谱有时还不能满足工程上降噪要求，此外，工程实际管道，出口总是通向大气，与有吸声尖劈假定不符。本文针对这些工程实际问题，提出多段旁通管和出口有反射波时的旁通管反声降噪方法，并给出算例。现场试验的实例表明它是正确的。在不是优化的条件下，得到降噪5dB（A）的好效果。     

流动管道内利用旁通管道反声降噪研究

降低流动管道噪声在工程上是非常有用的。本文应用线性声学理论将无流动时旁通管道反声降噪方法推广到具有流动的情况，进行了数值计算和实验研究。数值工作包括建立相应的声学关系和管道分叉点连接条件；计算了多种噪声源传声损失频率特性，并讨论了主要参数对反声的影响。实验研究是对单段旁通管道有吸声尖劈的情况下进行的，实验时采用不同的噪声源和不同的流速，测量结果与理论计算符合良好。PACS数43．20     

基于仿生学结构的翼型降噪实验研究

本文运用平面传声器阵列研究了翼型常规尾缘、锯齿形尾缘及波浪形前缘的气动噪声,并在全消声室环境下实验研究了仿生学前缘、尾缘的降噪效果。设计的传声器阵列是同一平面上的单支螺旋线结构,用于二维平面声源定位。实验结果表明:在低湍流度、自由来流情况下,尾缘噪声超过前缘噪声,是翼型噪声的最主要来源,锯齿形尾缘能够有效地降低翼型的尾缘噪声;在较大的宽频范围内,锯齿形尾缘均起到很好的降噪效果,尾缘最大降噪量可以达到10 dB。而波浪形前缘的波长越短,对翼型尾缘的降噪量越明显;波浪形前缘对尾缘噪声的降噪效果在低频时较为明显,而在高频情况下,可以忽略不计。对于湍流-翼型干涉噪声的研究表明:湍流-翼型干涉噪声主要发生于翼型前缘,其声压级远大于尾缘;且锯齿尾缘几乎对湍流-翼型前缘干涉噪声的降噪没有贡献;波浪形前缘可以显著地降低湍流-翼型干涉噪声的声压级,达到良好的降噪效果。     

近红外“3R”法双谱自适应去噪

针对近红外透射和吸收双光谱提出一种自适应的去噪方法。同步采集样品的近红外透射谱和吸收谱,在相同分解原则下总体经验模态法分解两组光谱,得到单组分特征模态分量。计算特征模态分量与原透射谱、吸收谱之间相关性,以及两组特征模态分量之间相关性,相关性最小模态分量初判为噪声分量。分析该分量在光谱中点处自相关性,若中点处很大,其他点几乎为零或很小,可以判断该分量为噪声。这种基于模态分量相关性的噪声判别方法称为“3R”法则。剔除噪声分量,重构光谱信号,循环上述分解过程,直到不满足“3R”法则,降噪过程结束。构造理想光谱,叠加噪声,“3R”法降噪效果优于EMD和EEMD低通滤波器,略逊于小波分解。真实光谱实验中,经过上述方法降噪处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,“3R”法处理模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小校正标准差和预测标准差。在四种降噪方法中,“3R”法对光谱谱峰位置和峰高的影响最小。实验表明,“3R”双谱去噪方法无需预设迭代次数,不用考虑分解层数,没有基函数,是自适应的,该方法适合近红外光谱去噪。     

一种数字有源降噪耳机控制器设计方法

为了得到一种作用于低频宽带噪声的有源降噪耳机,采用固定系数的数字控制器实施降噪,并提出了一种前反馈混合的控制器设计方法。比较了前馈及混合两种控制模式下对低频宽带噪声的控制效果;进一步提出了一种综合优化方法,改善噪声不同角度入射下的降噪性能。仿真和基于DSP平台的实验表明,提出的方法对多方向入射的20～1500 Hz低频宽带噪声均具有较好控制效果。     

频谱卷积神经网络实现全息图散斑降噪

数字全息系统是一种非常先进的成像系统,但相干光源数字全息系统中散斑噪声会对全息图的质量产生不利影响,常规实验降噪或基于传统神经网络算法降噪方法均存在不足。为实现全息图中的散斑降噪以及权衡降噪效率问题,提出一种基于卷积神经网络的单幅全息图快速降噪算法,使用散斑噪声数据集对多等级神经网络进行训练。理论分析及实验结果表明卷积神经网络应用于数字全息图的频谱域去噪能有效提高全息图的质量,且仅使用一幅全息图就可以有效地处理不同等级散斑噪声,在保持去噪性能的前提下,能最大限度保存全息图有效干涉条纹。     

一种用于主动降噪耳机的权重滤波误差信号滤波-x最小均方算法*

针对传统FxLMS算法前馈自适应主动降噪耳机系统因果性条件不足时在宽带噪声环境中产生的高频噪声抬升问题,该文引入权重滤波误差信号FxLMS算法用于抑制高频噪声的抬升,但该算法带来了低频降噪量不足问题。因此,进一步提出将固定系数混合控制器与权重滤波误差信号FxLMS算法结合,在解决高频噪声抬升问题的同时,保证了良好的低频降噪量。基于DSP平台实现了提出的主动降噪耳机方案。实验证明,该方案针对宽带和单频等噪声都取得了较好的降噪效果。     

在织造车间降噪上应用“吸声吊顶”的实效

我国目前纺织厂织造车间的噪声级均较高.应用吸声降噪原理,经四年多来的探研,通过模拟、中试和二顶试点三步的实践证明,对厂房建筑上进行声学处理,即架设大面积“强吸声吊顶”技术的方法,能使织造车间的噪声降低4—6dB(A),收到较好的降噪效果,受到工人们的欢迎.为纺织工业的织造车间噪声治理提供了实践经验.     

后掠叶片锯齿尾缘宽频噪声实验研究

本文采用线性传声器阵列分别对具有常规尾缘及锯齿形尾缘的后掠叶片的尾缘噪声进行了实验测量;运用CLEAN-SC数据处理方法精确地识别出叶片尾缘噪声的声学参数.并且基于多组实验结果的对比,深入研究了不同的尾缘锯齿长度、周期、几何比例对后掠叶片尾缘噪声降噪效果的影响.实验结果表明:在低湍流度、自由来流情况下,在总声压级降噪方...     

轻卡进气管的结构优化及其声学性能

为有效降低轻卡进气管的噪声，首先通过原始进气管的噪声实验，测试得出噪声的主要贡献频率，结合管道的布置情况，进行了消声器(谐振腔)的设计，进而完成对进气管的优化设计；通过专业声学分析软件LMS Virtual.lab对优化前后的进气管进行声学性能的模拟研究，得出了谐振腔对声场的具体影响；通过噪声实验，分析出加装谐振腔的进气管相比于原始进气管的降噪效果。研究结果表明：在所研究的进气管噪声的主要贡献频率下(即125 Hz、180 Hz、465 Hz、640 Hz)，加装谐振腔后，传递损失均能得到有效增加；在怠速工况和加速工况下，优化后的进气管噪声值均能满足限定值。因此，通过添加谐振腔来优化进气管可以达到了较好的降噪效果。该研究可为汽车进气管降噪元件的优化设计提供一定的指导。     

基于噪声辅助非均匀采样复数据经验模态分解的混沌信号降噪

鉴于非均匀采样复数据经验模态分解(NSBEMD)相对传统分解方法的优势和噪声的NSBEMD特性,提出了一种基于噪声辅助NSBEMD的混沌信号自适应降噪方法.该方法首先以含噪混沌信号和高斯白噪声分别为实、虚部来构造复数据并进行NSBEMD,然后根据虚部各IMF的能量来估算实部各IMF中包含的噪声能量,最后根据噪声能量的估计值对实部IMF进行奇异值分解(SVD)降噪.噪声估计实验验证了噪声能量估计方法的可行性,而Lorenz信号和太阳黑子月平均数的降噪实验则表明,相对于现有EMD降噪方法,本文方法能够进一步消除噪声,更清晰地恢复出混沌吸引子的拓扑结构.     

虚拟声屏障的数值及实验分析

虚拟声屏障(Virtual Sound Barrier,VSB)由若干控制声源和误差传感器构成,使用有源噪声控制方法在噪声环境中产生局部安静区域,“阻隔”声音但不“阻隔”空气和光,像一个无形的屏障对声音起作用。本文建立立体结构的VSB系统模型,从数值模拟和实验两方面说明在噪声来自于多个方向的普通房间中,通过该系统产生人头大小的静区是可行的。数值模拟表明即使在中频VSB系统也有良好的降噪效果。实验给出一种实用的圆柱状分布的16通道的VSB系统,在中低频条件下产生人头大小的静区,降噪可达10 dB以上。     

军用运输机机舱有源消声实验系统的设计与实现

为验证有源消声技术在军用运输机机舱低频噪声消除方面的有效性,设计和实现了一套机舱有源消声实验系统。采用“激振器+舱壁板”方式实现了飞机螺旋桨对机舱诱导噪声的声源模拟,设计了基于前馈控制结构的自适应有源噪声控制系统,构建了基于FX-LMS算法的自适应消声控制器,采用监测麦克风组对舱内空间的消声效果进行监测。实验结果验证了自适应有源噪声控制技术在军用飞机舱室消声降噪领域的有效性,并表明初、次级声源间距对自适应有源消声系统的消声效果具有重要的影响。     

基于双通道神经网络的图像脉冲噪声降噪

脉冲噪声是成像过程中的一个主要噪声源,传统的滤波器难以有效消除高密度的脉冲噪声。针对这一问题,提出了一种基于非对称并行神经网络的图像脉冲噪声降噪算法。算法利用隐写分析丰富模型提取图像的噪声卷积特征图;将原图像特征图与噪声卷积特征图分别送入两个相同的卷积神经网络进行处理;结合l_1损失与l_2损失作为神经网络的总代价函数,同时利用了l_1损失的高视觉效果与l_2损失的强收敛性。实验结果表明:提出的降噪算法在各密度下的降噪性能均优于基于滤波器的降噪算法,对于高密度脉冲噪声也具有明显优势。     

基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法

为提高矿井混合噪声图像的可观测性,提出了基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法.使用局部高斯曲率优化混合噪声图像,抑制椒盐噪声对噪声分布的影响,使混合噪声分布近似为高斯噪声分布.使用非下采样剪切波变换分解高斯曲率优化图像,实施自适应硬阈值收缩降噪,去除混合噪声中的高斯噪声成分.最后,迭代使用局部高斯曲率优化和非下采样剪切波变换降噪去除残余噪声,直至输出图像梯度能量满足停止条件.实验表明,本文算法能够有效地去除高斯噪声和椒盐噪声构成的高密度混合噪声,且有效抑制了剪切波变换降噪引起的伪吉布斯现象,有效地降低了矿井图像的噪声.     

便携式X光机图像降噪复合算法研究

便携式X光机应用越来越广,因而对其所成图像的降噪也显得尤为重要.本文首先讨论和分析了便携式X光机成像系统噪声的来源及其特性,针对传统单一降噪算法存在的不足,提出了一种新的复合式降噪算法.该复合算法不仅对高斯噪声和脉冲噪声有很好的滤除效果,同时也能有效地保护图像的细节部分.仿真实验证明,该算法切实可行.     

一种微穿孔板消声器

本文根据马大猷教授提出的“微穿孔板吸声体精确理论”，在对微穿孔板消声器结构参数与吸声特性之间的相互影响进行了分析的基础上，设计了微穿孔板消声器并将其应用在新舟60飞机APU(辅助动力装置)降噪的实际工程中，并通过编写的噪音数据采集分析程序，对降噪效果进行了测试和分析，验证出微穿孔板消声器对消除飞机的APU的排气噪声具有良好的消声效果，平均降噪7．16dB。     

小波阈值降噪模型在红外光谱信号处理中的应用研究

针对近红外光谱经常受到噪声干扰的特点,提出了利用小波阈值降噪方法进行光谱数据的降噪处理,以山羊绒表面油脂的近红外光谱检测为例,对比分析了三种小波阈值降噪模型(Penalty阈值降噪模型、Brige-Massart阈值降噪模型、缺省阈值降噪模型)的降噪性能。对降噪后的光谱数据采用偏最小二乘和支持向量机回归相结合建立了校正和预测模型,通过对比校验参数R2,RMSEC,RMSEP,分析评价了三种小波阈值降噪模型的降噪效果。结果表明: 三种降噪模型都能在一定程度上降低光谱信号的噪声,提高信噪比,改善光谱预测模型的精度,其中,Brige-Massart阈值降噪模型和缺省阈值降噪模型的降噪效果明显优于Penalty阈值降噪模型,与原始光谱信号建模的预测精度(R2=0.793,RMSEC=0.233,RMSEP=0.225)相比较,经过Brige-Massart阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.882,RMSEC=0.144,RMSEP=0.136)和经过缺省阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.876,RMSEC=0.151,RMSEP=0.142)均有较大程度的改善和提高,说明提出的小波阈值降噪方法能有效地降低原始光谱噪声作用,使光谱数据多变量分析模型更具有代表性和稳健性, 从而可以提高模型的预测精度。     

基于斑点噪声的拖尾Rayleigh分布的合成孔径雷达图像最大后验概率降噪

为了反映合成孔径雷达图像中斑点噪声尖峰厚尾的统计特征，使用拖尾Rayleigh分布来描述斑点噪声.基于Gamma先验分布和斑点噪声的拖尾Rayleigh分布，推导出了合成孔径雷达图像的最大后验概率滤波方程，并给出了它在特定特征参数时的解析形式.使用Mellin变换从观察图像估计拖尾Rayleigh分布的未知参数.给出了在斑点噪声的拖尾Rayleigh分布下的最大后验概率降噪试验和量化指标.为了消除滑动窗大小和噪声强度对降噪结果的影响，给出了降噪能力随滑动窗大小和噪声方差的动态变化关系.结果表明，拖尾Ray 关键词： 斑点噪声 拖尾Rayleigh分布 最大后验概率降噪 Mellin变换     

双扬声器近场声源重放实验研究

该文针对电子器件散热用的一款变速轴流风扇的气动噪声及其降噪方法进行实验研究。首先利用风扇旋转轴等高平面内圆周分布的传感器阵列测量风扇不同转速下远场噪声分布,总声压级与转速的对数关系验证散热风扇主要气动噪声属于偶极源噪声,频谱分析显示离散单音噪声为主要噪声影响因素。基于管道声学理论的管道模态截止方法,研究进出风口安装圆形短管对风扇气动噪声的影响,实验结果显示不同位置、不同长度的短管对风扇远场噪声影响不同。额定转速下,在进风口安装2 cm管道可以使远场1 m处平均总声压级下降4.1 dB(A),降噪效果显著。模态测量结果显示,此种情况下对应离散单音处的风扇主要模态幅值大大降低,风扇离散单音噪声降低从而噪声总声压级大幅减小。该方法为散热风扇降噪提供了一种新的途径。