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简要介绍了耳机放大器的发展历史,重点介绍用于驱动高保真耳机放大器的分类和功能,对耳机放大器的发展进行了展望。期望能够对电声工程师和广大音响发烧友,特别是耳机发烧友提供一定的借鉴和指导。 相似文献
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为更准确地实现扬声器异常声分类以及促进其分类的自动化,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)能量熵和遗传算法优化的支持向量机(Genetic Algorithm-Support Vector Machines,GA-SVM)的扬声器异常声分类方法。首先对测得的扬声器单元声响应信号进行VMD,然后提取每个变分模态函数(Variational Mode Function,VMF)的能量熵并进行统计分析,最后利用GA-SVM进行异常声判断。实验结果表明,与VMD时频熵、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)能量熵、EMD时频熵这3种特征提取方法相比,VMD能量熵能更准确地表征扬声器单元异常声特征,具有更高的平均识别率,其平均识别率为96.3%,较以上3种方法分别提高了18.3%,24.0%,54.3%。 相似文献
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在需要对信号进行再量化的场合,可以通过加入dither来避免小信号再量化所产生的谐波失真,但同时会使噪声功率增加。这种情况下,可以利用人耳的心理声学特性,通过噪声整形来降低噪声的可闻性,提高实际的信噪比,改善音质。本文提出了两种新的设计最优噪声整形滤波器的方法-遗传算法和非线性优化算法,并分别实现了原采样率下和过采样率下基于心理声学模型的最优噪声整形滤波的设计。结果证明,该方法灵活方便、实现效果良好。 相似文献
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Chirp信号是一个典型的非平稳信号,在通信、声纳、雷达等领域具有广泛的应用,为了更好的显示其特性,文中首先介绍了各个算法的定义和公式,然后用各种时频分析方法对该信号以及该信号添加单频正弦噪声信号进行分析,比较各类方法的特点,通过分析和比较可知希尔伯特黄变换在处理该信号具有很好的聚集性以及对单频噪声也有很好的辨别能力.最后用MATLAB软件进行仿真得到结果. 相似文献
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将频率步进扫频信号用于电声测量系统工作过程中的激励信号,测量精度相对较高,但测量速度慢。并且,在频率不同的两段正弦激励信号衔接播放时,时域信号存在冲击量,如不加以改善,既延长了激励信号的过渡过程时间,又降低了测量精度。使用希尔伯特变换计算激励信号的时域包络曲线,可以分析冲击量的强度,且通过在激励信号频率步进衔接段采用时域加窗及平滑方法,可以降低这一冲击量的强度。理论分析和实验试听表明,该方法可以提高正弦激励信号频率步进时信号播放时的平滑度,降低冲击量,缩短过渡过程时间,且为改善测量精度提供一定的支持。 相似文献
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参数化建模功能是用基于SolidWorks系统的二次开发,利用Visual Studio平台提供的高级语言,如C#,VB等,通过相应的API接口,驱动SolidWorks系统,完成微型扬声器单元部件的生成及其装配.通过将模型参数化,可以将振膜、音圈、穹顶等各个部件及组成结构参数进行量化.每一个环节的变量都有明确的定义和说明,这样为修改和调整振膜的结构尺寸提供了依据.通过软件快速地完成扬声器单元振膜图纸的绘制工作,振膜的绘制可以在极短的时间迅速完成.通过将微型扬声器模型参数化,可以极大程度提高其3D图纸的生成效率,也可以为研发人员对其性能优化提供便利. 相似文献
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