关于“相对论验证实验”中本底噪声谱线几点研究
水下噪声成像实验研究的开题报告
水下噪声成像实验研究的开题报告一、选题背景水下噪声成像是通过声波成像技术，对水下目标进行成像分析。
在水下声纳领域，噪声成像是一种重要的检测手段。
它可以对水下目标的形态、大小、运动等信息进行探测与分析，对海洋环境的科学研究、海上保安、资源勘探等领域都具有重要的应用价值。
因此，对水下噪声成像技术的研究与应用，具有重要的理论与实际意义。
二、研究内容本实验计划以水下噪声成像技术为主线，通过对不同水下目标的成像实验研究，探究不同参数对成像效果的影响。
具体研究内容如下：1. 研究水下背景噪声的特性，探究背景噪声对成像效果的影响，并提出方法对背景噪声进行过滤处理。
2. 研究水下目标的反射特性，确定水下目标的信号特征，并探究这些特征对成像效果的影响。
3. 设计实验方案，制定水下噪声成像的实验流程，并在不同参数设置下，对不同的水下目标进行成像实验。
4. 分析实验结果，比较不同参数设置下的成像效果，探究参数对成像效果的影响规律，并提出优化方案。
5. 编写实验报告，总结本次实验研究结果和经验，提出未来水下噪声成像研究方向与建议。
三、研究方法1. 实验仪器：采用水下声纳成像仪作为实验仪器，通过声波成像技术，对水下目标进行成像探测。
同时，利用计算机对采集到的数据进行处理与分析。
2. 实验设计：根据研究内容，确定水下目标的种类与数量，并设计不同参数设置下的成像实验方案。
具体参数包括声源信号强度、频率、角度等。
3. 实验实施：按照实验设计方案，进行水下噪声成像实验，采集数据并进行处理与分析。
四、论文结构本论文将分为以下几个部分：1. 绪论：介绍水下噪声成像的研究背景和意义，阐述研究的内容和目的。
2. 基础理论：对水下声纳成像技术进行解析，探究其原理和核心技术，介绍水下背景噪声的特性和分析方法。
3. 实验设计与实施：根据研究内容，设计水下噪声成像实验方案，并详细介绍实验实施过程和步骤。
4. 实验结果与分析：对实验数据进行处理和分析，比较不同参数设置下的成像效果，探究参数对成像效果的影响规律，并提出优化方案。
现代谱估计在噪声源识别中的应用的开题报告
现代谱估计在噪声源识别中的应用的开题报告题目：现代谱估计在噪声源识别中的应用一、研究背景在现代社会中，噪声污染已经成为一个普遍存在的问题，例如交通噪声、工业噪声、建筑噪声等。
噪声污染对人类的身心健康和生产生活质量造成了很大的影响。
因此，噪声源识别成为了很多人感兴趣的研究方向。
目前，很多研究者在噪声源识别方面采用现代谱估计技术。
现代谱估计可以用来分析信号的频谱特性，识别信号中的不同频率成分，从而实现噪声源的识别。
二、研究目的本研究的主要目的是探究现代谱估计技术在噪声源识别中的应用及其优点。
具体目标包括：1.了解现代谱估计的基本原理和特点。
2.探究现代谱估计在噪声源识别中的应用情况。
3.对比现代谱估计和传统谱估计在噪声源识别中的差异。
4.评估现代谱估计在噪声源识别中的优缺点。
三、研究内容本研究内容主要包括以下方面：1.现代谱估计的基本原理和特点：介绍现代谱估计方法，统计信号处理方法和时频分析技术等；2.现代谱估计在噪声源识别中的应用情况：调研现代谱估计在噪声源识别中的各种应用，包括有监督和无监督的噪声源识别方法，分辨率、精度和鲁棒性等方面性能的比较等；3.现代谱估计与传统谱估计的比较：对比现代谱估计和传统谱估计的优缺点以及各自在噪声源识别中的优势；4.现代谱估计在噪声源识别中的应用案例：分析现代谱估计在某些噪声源识别中的具体案例，如交通噪声、工业噪声、建筑噪声等。
四、研究方法本研究采用文献调研和实验研究相结合的方法。
具体方法如下：1.文献调研：通过各类学术数据库（如IEEE、ScienceDirect、Springer等）检索相关文献，对现代谱估计在噪声源识别中的应用进行梳理和整合；同时对现代谱估计和传统谱估计的优缺点进行比较；2.实验研究：选取一些典型的噪声源，基于现代谱估计和传统谱估计的方法进行实验研究，比较两种方法的性能、精度和鲁棒性等。
五、预期结果本研究的预期结果如下：1.详细介绍现代谱估计的基本原理和特点；2.系统地调研现代谱估计在噪声源识别中的应用情况；3.全面地比较现代谱估计和传统谱估计在噪声源识别中的优缺点；4.分析现代谱估计在噪声源识别中的应用案例；5.对现代谱估计在噪声源识别中的优点和局限性进行总结和评估。
信号分析测量基础原理 (优化测量本底噪声、分辨率带宽、动态范围等)
是德科技信号分析测量基础原理优化本底噪声、分辨率带宽等应用指南引言对射频工程师来说，在其产品生命周期的各个阶段，都会用到一种基本而又不可或缺的测量工具：频谱分析仪或信号分析仪。
仪器的关键指标，比如性能、精度和速度等，可协助研发工程师提升设计质量，并有助于制造工程师提高测试效率和产品质量。
本文提供了多种技术方法，旨在帮助您轻松驾驭各种应用场景中的信号分析。
重点是在保证速度和效率的前提下，协助您优化测量本底噪声、分辨率带宽、动态范围、灵敏度等属性。
“信号分析仪”通常是指具有以下特征的仪器：采用频谱分析仪架构和全数字中频（IF）区段，以复杂矢量方式处理信号，实现数字调制分析与时间捕获等多域操作。
关于频谱分析仪、信号分析仪，以及它们的使用方法，可参阅是德科技应用指南 150：《频谱分析基础》。
提升测量精度的各种设置了解信号分析仪的固有精度和鉴别被测器件（DUT ）连接通道中的误差源，对于优化测量精度非常重要。
良好的测量方法和实用的分析仪功能可以减少错误的发生，并且缩短测试时间。
利用数字中频技术，特别是在经过内部校准和校正的改进之后，可以实现高水平的基本精度。
例如自带的修正功能和可高度重复的数字滤波器可以让用户在测量期间自由的更改设置，并且基本上不会影响到测试的可重复性。
典型的示例包括分辨率带宽、量程、参考电平，中心频率和扫宽。
当 DUT 连接至经过校准的分析仪后，信号传递网络（图 1）可能会出现减损，或者致使被测信号发生改变。
只有对这些效应进行适当修正或补偿，才能确保最佳精度。
您可以通过一种方便、有效的方法来实现，那就是利用分析仪的内置幅度修正功能，并且与信号源和功率计结合使用。
DUT- Cables- Adapters- NoiseShift reference planeSignal-delivery networkSpectrum analyzer图 1. DUT 与分析仪的连接质量对测量精度和可重复性有很大影响。
一种水下目标辐射噪声特征提取方法探讨
一种水下目标辐射噪声特征提取方法探讨摘要：本文在分析目标辐射噪声特点的基础上，利用一种改进的高频噪声解调分析（DEMON）方法进行目标线谱提取，在提取线谱的过程中，首先利用小波变换进行DEMON谱融合得到明显的DEMON线谱，然后通过频域周期图法对DEMON谱进行净化，以便可靠地提取线谱。
仿真及试验结果验证了所提方法的有效性和可行性。
关键词：特征提取；线谱；目标识别；小波变换1 引言[1]被动声呐是依靠舰船、潜艇、鱼雷等辐射的噪声信号来识别目标的，利用目标辐射线谱对目标进行分类识别是水声信号处理领域一个重要的研究内容。
水下目标的辐射噪声中携带了目标的许多重要信息，舰船、潜艇和鱼雷是良好的水下声源，均辐射连续谱及其一系列线谱[1-3]。
这些线谱的调制频率及调制深度与螺旋桨转动的轴频、叶片频率及航速有关，如何对这些调制线谱进行准确提取，对于有效推算水中目标的速度和判别目标类型具有重要意义。
大量的数据分析表明，通过高频宽带噪声解调分析（DEMON）能够获得线谱信息，近年来利用DEMON谱识别水声目标受到了人们的普遍关注[4]，但该方法在实际应用中仍存在许多不足，如解调质量差以及自动化特征提取困难等，影响了DEMON谱方法的实际使用。
为了提高解调效果与质量，本文提出了一种基于小波变换及ZFFT频率细化技术相结合的噪声特征提取方法。
该方法首先利用小波包进行分频，对不同频段解调出的DEMON谱进行融合，得到明显的DEMON线谱。
然后，经过线谱净化使DEMON线谱更加清晰，在此基础上提取目标的调制特征。
仿真及试验结果表明，本文提出的算法对于噪声线谱提取具有可行性和有效性，对水下目标识别具有重要的应用价值。
2 目标线谱提取过程2.1 ZFFT算法原理水声测量中，通常用FFT方法进行参数估计，然而对于一些对频率测量要求比较高的场合，存在FFT分析的分辨率不够，从而导致信号的重要频域信息被遗漏的现象[5]，所以本文提出了利用ZFFT进行高分辨率谱分析的解决方案。
空间目标光谱探测的信噪比分析的开题报告
空间目标光谱探测的信噪比分析的开题报告一、研究背景地球上有许多空间目标，如卫星、太空垃圾等，这些目标具有重要的军事、科研以及商业价值。
对于这些目标，其中的信息都可以通过光谱探测技术获得。
光谱探测技术指利用目标吸收、散射、发射等光学特性来分析目标组成、结构及物理特征的一种技术。
但是，空间目标光谱探测的过程中，存在着信噪比的问题。
因为光谱探测技术需要提取非常微弱的光信号，并且在信号传输过程中会受到来自自然环境和人为因素的干扰和噪音，因此需要一定的信噪比来保证信号的精度和有效性。
二、研究内容及目标本文旨在对空间目标光谱探测的信噪比进行分析，从而探究如何提高光谱探测技术的精确性。
研究内容主要包括以下几部分：1. 分析光谱探测技术的基本原理及应用现状，并探究其在空间目标探测中的特点和不足。
2. 探究空间环境对信噪比的影响因素，如大气干扰、太阳辐射等因素，并分析其对信号质量的影响。
3. 通过模拟实验和实际观测数据的比对，进行信噪比的计算和分析，探究如何在不同环境下提高光谱探测的信噪比。
三、研究方法和步骤1. 文献研究法：通过查阅相关文献，深入了解空间目标光谱探测技术的基本原理和应用现状，以及信噪比的研究历史和现状。
2. 理论分析法：根据基本原理和应用特点，对空间目标光谱探测的信噪比进行理论分析，包括信号强度、干扰噪声、系统噪声等影响因素的计算和分析。
3. 实验方法：通过采集实际观测数据，采用不同的处理方法和信噪比计算模型，从而比较和评估不同方法在提高信噪比方面的作用。
四、论文创新性和意义本文探究了空间目标光谱探测的信噪比分析方法，从而达到提高光谱数据质量的目的。
本文研究具有以下创新性和意义：1. 本文首次对空间目标光谱探测的信噪比进行系统的研究和分析。
2. 本文着重研究了空间环境对信噪比的影响因素，并提出相应的解决方案，为空间目标光谱探测技术的发展提供了理论和实践支持。
3. 本文所提出的信噪比分析方法和处理技术，对于提高光谱数据质量和准确性具有重要作用，也有利于推动空间目标光谱探测技术的应用和发展。
引力波探测中的噪声源分析
引力波探测中的噪声源分析引力波的发现对于现代物理学的发展具有重要的意义。
然而，引力波的探测面临着一个巨大的挑战，即噪声源的干扰。
本文将分析引力波探测中的噪声源，探讨其对实验结果的影响，并提出一些解决方案。
一、引力波探测的背景引力波是由质量分布不均匀引起的时空弯曲所产生的扰动。
根据广义相对论的预测，质量加速度会引起引力波的产生，并以光速传播。
因此，探测引力波具有重要的科学意义。
二、噪声源分析在引力波探测中，存在着多种噪声源，其中最主要的有以下几种。
1. 地面振动噪声地面振动是由地震、交通、建筑施工等因素引起的。
这种噪声源会直接传输到探测器上，干扰引力波信号的探测。
2. 热噪声热噪声是由探测器内部分子的热运动引起的。
这种噪声源会产生随机的振动，使得探测信号与噪声难以分离。
3. 光学噪声光学噪声主要来自于激光器和光学元件的非理想特性，例如相位噪声、模式噪声等。
这种噪声源会影响引力波信号的精确测量。
4. 电子噪声电子噪声是由电子器件的热涨落引起的。
这种噪声源会干扰引力波信号的纳秒级测量。
三、噪声源对实验结果的影响噪声源的存在将对引力波探测的精度和可靠性产生重要影响。
其主要影响体现在以下几个方面。
1. 信噪比下降噪声源的存在使得引力波信号与噪声信号的比例变低，导致信噪比下降。
这将影响引力波探测的灵敏度和探测距离。
2. 信号失真噪声源的干扰会使得引力波信号发生失真，难以准确还原。
这将对引力波源的形态和参数估计带来困难。
3. 数据处理复杂性增加噪声源的存在会增加数据处理的复杂性，需要采取一系列的滤波和去噪技术来提高信号的清晰度。
四、解决方案为了减小噪声源的影响，提高引力波探测的准确性和可靠性，科学家们提出了一些解决方案。
1. 探测器设计优化通过优化探测器的结构和材料，减少噪声源的产生和传输。
例如，采用低振动、低热噪声的材料，并对光学元件进行优化设计。
2. 信号处理算法改进改进信号处理算法，提高引力波信号的提取效率和准确性。
基于短时谱的噪声估计和语音增强研究
基于短时谱的噪声估计和语音增强研究摘要噪声环境下，许多语音处理系统的性能急剧下降。
语音增强作为解决噪声污染的一种行之有效的预处理技术，一直都是语音信号处理领域中的热门课题。
其目的就是从带噪语音信号中尽可能地提取纯净的原始语音信号，以提高信噪比和改善语音质量。
基于短时谱估计的语音增强方法简单、适用信噪比范围大并且易于实时处理，是目前应用得最为广泛的方法。
这种语音增强方法通常采用精确的噪声估计来采集噪声特性，再通过良好的增强算法来得到期望的估计语音。
对此，本文立足于应用国内外的最新技术，深入系统地研究了短时谱增强方法中的噪声估计和语音增强这两大技术环节，主要实现的工作如下：（1）介绍语音增强和语音行为检测技术的研究背景、意义、存在的问题。
（2）从语音活动检测和连续更新噪声谱两方面入手，深入地探讨了语音增强系统中的噪声估计问题。
在此基础上研究了两种行之有效的噪声估计方法：基于统计模型VAD的方法与基于最小值约束的快速自适应方法。
实验表明，VAD方法的计算量小，并且易于实现，但是对非平稳噪声跟踪力度不够；而基于最小值约束的方法能及时地跟踪噪声变化，从而获得准确的噪声估计，有效改善增强效果。
（3）在短时谱估计的基础上，对谱减法进行了研究。
关键词：噪声估计语音活动检测语音增强AbstractSpeech enhancement as a effective preprocessing technology to mitigate noise pollution, in which the speech processing systems sharply slowdown in performance, has been a hot topic. Its purpose is to remove all kinds of interference noise, enhance the SNR, and resume the original speech as purely as possible.Speech enhancement based on short-time spectral estimation is the most popular method which is simple, applicable in a wide range of SNR, and apt to real-time processing. This method obtains the noise property by using accurate noise estimation and gains the expectancy speech in the performance of favorable enhancement algorithm.According to the latest technology at home and abroad, this paper does systematic research on Noise Estimation and Speech Enhancement, which are two major technical issues of short-time spectral enhancement. The main work is listed as follows:1. It introduces the research background, significance and existed problems of V oice Activity Detection and speech enhancement.2. Starting with V AD and continually updated noise spectrum, it discusses the issue of noise estimation in speech enhancement system. Furthermore, it researches two effective methods to estimate noise. The one is based on statistical model V AD; the other one is based on the fast self-adaptive algorithm with constrained minimization. And the experiment shows that the former method whose computation is small is easy to realize, but can't follow up non-stationary noise timely, while the latter is very accurate in non-stationary noise environment, then following-up the changing noise timely, and benefits a lot for the enhancement.3. Based on short-time spectrum estimation, the method of spectral subtraction is discussed.Key Words: Speech Enhancement；Noise Estimation; V AD目录第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2与本课题有关的国内外研究开发情况 (3)1.3存在的问题 (4)1.4本文的内容安排 (5)第二章噪声估计 (6)2.1基于语音活动检测的噪声估计 (6)一、基于统计模型的VAD方法 (8)二、基于语音活动检测的噪声估计 (11)2.2基于最小值跟踪的噪声估计 (12)一、最小值跟踪思想 (12)二、基于最小值约束的快速自适应方法 (14)2.3实验仿真 (16)第三章语音增强 (17)3.1短时谱估计 (17)3.2谱减法 (18)第四章后记 (21)参考文献 (22)附录： (23)第一章绪论语音活动检测和语音增强是语音处理领域很具有挑战性的两个研究热点。
基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法
基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法王露;雷波;杨坤德【摘要】针对传统方法在低信噪比情况下难以准确提取舰船辐射噪声线谱成分的问题,提出一种基于谐波小波变换的高分辨线谱提取方法.通过对舰船辐射噪声信号进行谐波小波变换,将其正交、无泄漏地分解到相互独立的频段上,提取线谱所在频段的谐波小波系数且将其它频段置零,进而在时域重构出线谱信号,实现信号与其它成分的分离.实验分析结果表明:该方法对背景噪声有较好的抑制作用,提取微弱线谱信号的能力和精度优于FFT分析方法,比传统FIR滤波器方法性能提高了约5dB,有利于辐射噪声特征线谱的提取.%Traditional methods can hardly extract the line-spectrum components of ship-radiated noise accurately in low signal to noise ratio. This paper presented a high resolution method of line-spectrum extraction based on harmonic wavelet transform. By using harmonic wavelet transformation, the ship-radiated noise was decomposed into separate orthogonal frequency bands with no leakage, and the harmonic wavelet coefficients of the frequency bands which contain line spectra was extracted while other bands were set to zero. Then, the line spectra signals was reconstructed in time domain, so that the signals were separated from other components. Experimental results showed that the proposed method was effective in the background noise suppression,and its performance of the weak line-spectrum extraction was superior to Fourier analysis and was about 5 dB higher than FIR filter methods.【期刊名称】《探测与控制学报》【年(卷),期】2012(034)003【总页数】5页(P52-56)【关键词】舰船辐射噪声;线谱提取;谐波小波变换;噪声抑制;高分辨【作者】王露;雷波;杨坤德【作者单位】西北工业大学声学工程研究所,陕西西安710072;西北工业大学声学工程研究所,陕西西安710072;西北工业大学声学工程研究所,陕西西安710072【正文语种】中文【中图分类】TB5660 引言在水声信号处理领域中，舰船辐射噪声信号一直是研究的重点［1－3］，其中，线谱具有集中而稳定的能量，可用来估计目标的运动参数，进行目标识别［4－5］。
舰船辐射噪声的混沌特性检验
舰船辐射噪声的混沌特性检验提纲：第一章：引言背景和研究意义问题陈述和研究目标研究方法和技术路线第二章：文献综述辐射噪声的特点和来源混沌理论的基本概念和特征混沌特性检验方法的发展第三章：数据采集和处理舰船辐射噪声的数据获取数据处理流程和方法介绍数据预处理和质量控制第四章：混沌特性检验方法非线性动力学系统的状态空间重构嵌入维数和延迟时间的选择混沌指数的计算和分析混沌特性检验的统计方法和标准第五章：实验结果和分析基于舰船辐射噪声数据的混沌特性检验实验混沌指数的计算和统计分析混沌特性与舰船状态的关系实验结果的意义和启示第六章：结论与展望总结和归纳研究的创新点和不足之处未来的发展方向和研究重点第一章：引言背景和研究意义：随着人类社会的不断发展，海洋已经成为了一个极其重要的领域。
海洋经济、海洋科学、航运等领域对于海洋环境的研究都有着重要的意义。
在海上航行时，船舶辐射噪声是一个需要解决的难点。
舰船辐射噪声不仅会对船员造成不良影响，也会对海洋生态环境产生破坏性的影响。
辐射噪声的特性对于深入研究它产生的机理和如何控制具有重要意义。
问题陈述和研究目标传统上，辐射噪声被认为是由于机械摩擦、燃烧过程中的压力波、马达等影响引起的。
然而，最近的研究表明，一些非线性动力学系统如流体力学、电子电路等也可以产生噪声。
混沌现象就是这些非线性系统的表现形式之一。
混沌现象的深入研究对于控制辐射噪声的产生具有非常重要的意义。
因此，本文旨在从混沌的角度入手，探究舰船辐射噪声的混沌特性，并提出相应的混沌特性检验方法，从而为控制辐射噪声提供理论支持。
研究方法和技术路线本文的研究方法主要包括数据采集、数据处理、混沌指数的计算以及混沌特性检验的统计方法。
数据采集将借助于船舶辐射噪声传感器，获取具有典型特征的辐射噪声数据。
数据处理包括数据清洗、噪声滤波、降维等技术，得到高质量的辐射噪声数据。
混沌指数的计算将采用基于状态空间重构的方法，借助于数据挖掘和信号处理的技术，从而得到舰船辐射噪声的混沌特性。
BESIII主漂移室径迹重建过程中的噪声处理及性能研究的开题报告
BESIII主漂移室径迹重建过程中的噪声处理及性能
研究的开题报告
一、研究背景和意义：
BESIII是北京大学和中国科学院高能物理研究所合作建立的大型高
能物理实验，主要研究重离子碰撞产生的高能粒子及其衰变过程中的物
理现象。
为了研究这些粒子的行为，需要对它们的径迹进行重建，而径
迹重建的精度和准确性对于实验结果和新物理研究具有至关重要的影响。
定位准确度是径迹重建的一个重要指标，而定位误差的源头之一就
是噪声。
在径迹重建过程中，噪声会影响探测器的测量结果，从而对径
迹重建的精度产生影响。
因此，对噪声进行处理是一个关键的问题。
本研究旨在探究BESIII主漂移室径迹重建过程中的噪声处理及其性
能研究，为实验结果和新物理研究提供更准确的数据支持。
二、研究内容和方法：
将BESIII主漂移室探测的数据进行处理，通过对探测器的响应和噪
声特征的分析，建立一个合理的噪声模型，并采用合适的算法对噪声进
行处理和修正。
同时，通过模拟实验和分析实验过程中的数据，评价噪
声处理方法的性能和准确性。
三、预期成果及意义：
通过对BESIII主漂移室径迹重建过程中的噪声处理及其性能研究，
预期可以得到以下成果：
1.建立一个适用于BESIII主漂移室噪声特征的模型，并探索准确的
噪声处理算法。
2.对模拟实验和分析实验过程中的数据进行评估，验证噪声处理方
法的性能和准确性。
3.提高径迹重建的精度和准确性，为实验结果和新物理研究提供更可靠的数据支持。
本研究对于提高BESIII实验的精度和准确性，探索新物理现象，具有深远的意义和影响。
核爆次声背景噪声信号特征分析
监测给出的 １ ９ ８ ０年 １ ０月 １ ６日中国的一次热 核试验 的次 声信号¨ Ｊ 。综合 国 内外 相关研 究 与观测 ， 可知 大气层 核爆次声 的特征 大致 是 ：
图 １ 美国 ＷＲ Ａ １ 次声站监测给出的 １ ９ ７ ６ 年
ｌ １ 月１ ７日中国的一次热核试验 的次 声信号
中国的一次热核试验 的次声信号 ； 图 ２是该 站
收稿 日期 ： ２ ０ １ ２—１ ０—１ ３
作者简介 ： 青建华 （ １ ９ ７ ４ 一） ， 女， 四川遂宁人 ， 助理研
究员 ， 硕士 ， 主要从事核爆 探测技术研究 。
５ ９ ４
２ 核 爆 次 声 监 测 中 的 主要 背 景 噪 声信 号 的特 性分析
＞ 擘鸯
协 ¨＝ ！ 。 ２ ． １ ¨ 地震 ∞ 次 声
北京工业大学地震物理研究所和中科院声
学所 的监测结果研 究表 明 ： ７级 以上的地震
收、 反射、 折射、 散射 、 频散等衰减 ， 声强会 随传
播距离逐渐衰减 ， 随着传输距离更远 ， 声强继续 降低 ， 波长继续变宽 ， 频率继续降低 ， 逐渐蜕化 成次声 波 （ 频率小 于 ２ ０ Ｈ ｚ ） 。 图 １是 美 国
ＷＲ Ａ １ 次声站监 测给 出的 １ ９ ７ ６年 １ １月 １ ７日
（ １ ） 大 当量 的核爆 ， 次声频率 一般在 ０ ． ０ ０ ２— ２ ０ Ｈ ｚ 之间 ， 主频波周期长， 小当量（ 几ｋ ｔ ） 的核
一种舰船辐射噪声线谱检测新方法
一种舰船辐射噪声线谱检测新方法随着船舰建造和运行的不断发展，辐射噪声问题越来越受到人们的关注。
辐射噪声不仅会对船员健康造成危害，还会对海洋生态环境造成严重破坏。
因此，开发一种高效的辐射噪声检测方法变得尤为重要。
传统的辐射噪声检测方法主要是通过直接测量和分析噪声信号的时间域和频域特性来进行。
但是，这种方法存在一些缺点，例如数据处理困难、准确度不高等问题。
为了克服这些问题，现在提出了一种新的线谱检测方法。
该方法主要通过对船舰的辐射噪声进行在线频谱分析，在检测中使用谱聚类算法对频谱数据进行聚类处理，以达到准确识别船舰的辐射噪声特征的目的。
与传统的辐射噪声检测方法相比，线谱检测方法具有以下几个优点。
首先，它可以自动识别船舰的特征，准确发现辐射噪声的频域特性和时域特性。
其次，它可以实现在线监测，及时发现和处理噪声问题，帮助提高船舰的运行效率。
此外，该方法还具有高效性和实时性，可以在较短时间内完成大量数据的处理分析。
为了验证该方法的有效性，研究人员对一艘舰船进行了实验测试。
实验结果显示，该方法可以准确识别船舰的辐射噪声特征，并自动分类处理，有效提高了辐射噪声检测的准确率和效率。
此外，该方法还可以有效地降低船舰的辐射噪声水平，帮助改善了船员的工作和生活环境，保护了海洋环境的生态平衡。
综上所述，一种基于谱聚类算法的舰船辐射噪声线谱检测新方法被提出。
该方法可以自动识别船舰的辐射噪声特征，在线监测并处理噪声问题，从而有效提高了辐射噪声检测的准确率和效率。
此方法为舰船的辐射噪声控制和管理提供了新的思路和方法。
在进行舰船辐射噪声线谱检测时，相关的数据主要包括船舰辐射噪声的频率、振幅和时间等信息。
这些数据在进行分析和处理时，可以帮助研究人员更好地了解船舰辐射噪声的特征和规律，从而提高辐射噪声检测的准确性和效率。
首先，频率是船舰辐射噪声数据中最重要的参数之一。
经过分析发现，船舰辐射噪声频率主要集中在20Hz～2kHz范围内，其中以低频段噪声最为显著，通常超过125dB。
《面向低信噪杂比环境的随机信号雷达生命探测方法研究》
《面向低信噪杂比环境的随机信号雷达生命探测方法研究》一、引言随着现代科技的飞速发展，生命探测技术在众多领域如地质勘测、环境监测以及灾害救援等方面具有广泛应用。
特别是在复杂和低信噪杂比环境下，如何高效、准确地探测生命体征成为了众多学者研究的热点问题。
本文针对这一需求，对面向低信噪杂比环境的随机信号雷达生命探测方法进行研究，以期为相关领域提供理论支持和技术指导。
二、随机信号雷达生命探测技术概述随机信号雷达生命探测技术是一种利用雷达原理进行生命体征探测的技术。
其基本原理是通过发射随机信号，接收并分析回波信号中的生命体征信息，从而实现生命探测。
该技术具有抗干扰能力强、探测距离远、精度高等优点，尤其适用于低信噪杂比环境下的生命探测。
三、低信噪杂比环境下的随机信号雷达生命探测难点在低信噪杂比环境下，随机信号雷达的生命探测面临着诸多挑战。
首先，环境中的噪声和干扰会对雷达信号产生严重影响，导致回波信号中的生命体征信息被淹没。
其次，生命体征信号通常较为微弱，容易被噪声所掩盖。
此外，不同环境和人体条件下的生命体征信号特征差异较大，也给探测带来了困难。
四、面向低信噪杂比环境的随机信号雷达生命探测方法研究针对上述难点，本文提出了一种面向低信噪杂比环境的随机信号雷达生命探测方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 信号预处理：通过滤波、去噪等手段对雷达回波信号进行预处理，以提高信号的信噪比。
2. 特征提取：根据生命体征信号的特点，提取出有效的特征信息，如呼吸、心跳等。
3. 模式识别与分类：利用模式识别技术对提取出的特征信息进行分类和识别，从而判断是否存在生命体征。
4. 算法优化：通过优化算法参数，提高探测精度和稳定性。
五、实验与分析为了验证本文提出的随机信号雷达生命探测方法的有效性，我们进行了实验分析。
实验结果表明，在低信噪杂比环境下，该方法能够有效地提取出生命体征信息，具有较高的探测精度和稳定性。
同时，通过对不同环境和人体条件下的实验数据进行对比分析，我们发现该方法具有一定的普适性和鲁棒性。
影响随机噪声CCA法勘探的关键因素试验研究
第53卷 第6期 2023年6月中国海洋大学学报P E R I O D I C A LO FO C E A N U N I V E R S I T YO FC H I N A53(6):134~141J u n e ,2023影响随机噪声C C A 法勘探的关键因素试验研究❋孟庆生1,2,3,李 杨1,王文静1,陈玉红1(1.中国海洋大学环境科学与工程学院,山东青岛266100;2.海洋环境与生态教育部重点实验室,山东青岛266100;3.山东省海洋环境地质工程重点实验室,山东青岛266100)摘 要: 随机噪声观测技术的潜在应用前景已被众多学者公认,但由于噪声源复杂㊁观测方式特殊等因素,导致随机噪声勘探法仍处于探索阶段㊂为推动随机噪声勘探法的实际应用,本文通过现场试验数据,计算了不同采样率㊁采样时长㊁台阵半径和不同应用场景中随机噪声的F o u r i e r 谱㊁功率谱密度和相关系数,分析了不同应用场景的信号特征,研究了不同因素对探测结果的影响规律,以期解决城市环境中常规物探方法难于开展或根本无法开展的难题㊂结果表明不同应用场景中,随机噪声呈现出不同的有效频带,详细了解这一特征有助于指导施工设计;采样率会影响观测精度,试验证实在满足采样定理的前提下采用较高的采样率能够获得更好的测量结果;较短的采样时长仍能获得高质量噪声数据,但受限于随机噪声复杂性,需要通过现场试验获得最佳采样时长;更小台阵半径仍能保证随机噪声的时空平稳性,有利于拓展随机噪声勘探法的应用领域㊂关键词: 随机噪声;C C A 法;影响因素;F o u r i e r 谱;功率谱密度;相关系数中图法分类号: P 631 文献标志码: A 文章编号: 1672-5174(2023)06-134-08D O I : 10.16441/j.c n k i .h d x b .20220171引用格式: 孟庆生,李 杨,王文静,等.影响随机噪声C C A 法勘探的关键因素试验研究[J ].中国海洋大学学报(自然科学版),2023,53(6):134-141.M e n g Q i n g s h e n g ,L i Y a n g ,W a n g W e n j i n g ,e t a l .E x p e r i m e n t a l s t u d y o n k e y f a c t o r s o f t h e a m b i e n t n o i s e C C A p r o s p e c t i n gm e t h o d [J ].P e r i o d i c a l o fO c e a nU n i v e r s i t y of C h i n a ,2023,53(6):134-141. ❋ 基金项目:国家自然科学基金项目(42272327);山东省社会民生项目(202131001)资助S u p p o r t e d b y t h eN a t i o n a lN a t u r a l S c i e n c eF o u n d a t i o no fC h i n a (42272327);t h eS o c i a l a n dL i v e h o o dP r o j e c t o f S h a n d o n g Pr o v i n c e (202131001)收稿日期:2022-03-20;修订日期:2022-04-20作者简介:孟庆生(1972 ),男,教授㊂E -m a i l :q i n g s h e n g@o u c .e d u .c n 地球表面普遍存在一种微弱的㊁低振幅的振动,国内学者称之为微动,它随时间㊁空间而变化,这种变化非常复杂和不规则,而且不可重复㊂这个意义上讲,它是一种不受控制的信号 ,因而用随机噪声来描述更贴切㊂地球物理测量技术的最新进展之一就是将随机噪声测量法应用于建筑和结构工程领域[1],但其主要目的不再是单纯的场地土动力学评价㊁地震反应分析㊁定量评价场地条件等,而是逐步拓展到工程地震勘察[2-3]㊁活断层探测㊁地下水资源调查[4]㊁地质灾害监测预警[5-6]等方面,可服务于城市轨道交通㊁水利㊁铁路㊁市政等领域㊂随机噪声测量方法尚未发展成常规地震方法而被应用或推广,但它是一种基于全新思想的方法,其测量非常简单,操作不需要严格的环境和安全预防措施,可以克服很多传统地球物理技术在某些地区难以实施或不可能实施的难题,特别是在人口稠密的城市或环境敏感地带[7]㊂这种方法的魅力在于它与常规地球物理方法在思路和手段上的不同,它以信号具有时空平稳性为假设条件,并采用特殊的观测阵列[8],这种差异可能影响到它适用性,也直接导致了随机噪声勘探法虽然已发展近30年,但在中国工程领域的应用仍处于工程实践研究和推广应用阶段㊂本文针对具有发展潜力的随机噪声C C A 观测方法,通过现场试验和数值分析,对不同采样率㊁采样时长㊁台阵半径和不同应用场景情形下的信号特征进行研究,以期探讨这些因素对探测结果的影响规律,推动随机噪声勘探方法更好地应用㊂1 C C A 方法及其基本原理C C A 方法是一种使用圆形检波器阵列从随机噪声中计算R a y l e i gh 面波速度的经典算法,该方法源于1957年A k i 提出的空间自相关(S P A C )基本理论[9],之后C h o 等学者继承并拓展了这一理论,形成了一个新的综合理论框架,即C C A (C e n t e r l e s sC i r c u l a rA r r a y )方法[10-11]㊂其简要的基本原理可描述如下㊂假定在随机噪声场中部署了半径为r 的圆形阵列,并在极坐标系下用Z (t ,r ,θ)表示任意(r ,θ)位置㊁任意时间t 检波器记录的垂向分量㊂C h o 等[11]用Z m (t ,r )表示Z (t ,r ,θ)的傅里叶级数展开(按方位)Copyright ©博看网. All Rights Reserved.6期孟庆生,等:影响随机噪声C C A 法勘探的关键因素试验研究后的第m 阶系数,并定义了如下广义谱密度:G Z m Z n r 1,r 2;ω()=F <Z m (s ,r 1)Z ㊃n (s -t ,r 2)>㊂(1)式中:F 代表傅里叶变换;ω为角频率㊂上式表明广义谱密度可以表示为傅里叶展开系数互相关(或自相关)的傅里叶变换,可以用来评价随机噪声的分布特征及其相关程度㊂C h o 等[11]的最大贡献在于提出了以谱比形式表示方位平均C C A 系数,当不存在极化波,即在R a y l e i gh 面波占优势的情形下,有ρC C A r ,ω()=G Z 0Z 0r ,r ,ω()G Z 1Z 1r ,r ,ω()=J 20r k ω()()J 21r k ω()()㊂(2)由公式(2)可知,一旦从测量数据中获得了谱比ρC C A r ,ω(),就可以用该式计算出R a y l e i g h 面波相速度㊂与S P A C 法相比,采用小半径圆形阵列的C C A 法可以在更宽的频率范围㊁更大的深度内给出相速度的合理估计,该方法潜在的应用前景也是本文研究工作的动力所在㊂2 试验概况2.1试验场地充分考虑随机噪声的来源及其差异性,按照离海洋远近程度的不同,分别选取东营黄河三角洲(S J Z )㊁青岛城区(Q D S )和济南城区(J N S )作为试验场地㊂黄河三角洲测试点选在黄河入海口潮间带上,青岛城区测试点位于某校园的一处空地,而济南城区测试点则处在繁华的经十路主干道㊂三个测试点共同之处在于地表都有一定厚度的松软覆盖层,因其对随机噪声的放大作用,使得能够测量到这些远距离传播的振动㊂2.2试验仪器及试验方案试验中选用重庆奔腾数控技术研究所生产的W Z G -6A 型6通道工程地震仪,台站检波器为威海双丰物探设备股份有限公司生产的P S -2H z 垂直单分量速度型检波器㊂试验中共使用6个检波器,其间采用同轴电缆连接方式以保证时间同步性㊂实际工作前,先测试各检波器的一致性,在相位㊁振幅㊁相干系数等达到一致性要求后,进行数据采集㊂试验中采用的C C A 圆型观测阵列如图1所示,阵列中6个检波器均匀分布在圆周上,圆心位置未安放台站㊂依据试验目的,设计以下5种试验方案(见表1)㊂表1 不同试验目的及其方案T a b l e 1 D i f f e r e n t t e s t p u r p o s e s a n d c o r r e s p o n d i n g sc h e m e s 试验目的T e s t p u r po s e s 试验方案T e s t s c h e m e s不同应用场景随机噪声特征T h e c h a r a c t e r i s t i c s o f r a n d o mn o i s e i nd i f f e r e n t a p p l i -c a t i o n s c e n a r i o s 依次在三个不同的试验场地开展试验T e s t sw e r e c a r r i e d o u t i n t h r e e d i f f e r e n t t e s t s i t e s i n t u r n采样率对观测结果影响I n f l u e n c e o f s a m p l i n g r a t e o n o b s e r v a t i o n r e s u l t s 同一测点分别设置五种采样率,分别为0.50㊁2.0㊁5.0和20.0m sF i v e s a m p l i n g r a t e sw e r e a p p l i e d a t t h e s a m em e a s u r i n g po i n t :0.50,2.0,5.0a n d 20.0m s采样时长对观测结果影响I n f l u e n c e o f s a m p l i n g d u r a t i o n s o n t h e o b s e r v a t i o n r e -s u l t s 在同一测点分别设置20.48㊁40.96和81.92s 三种不同采样时长T h r e e d i f f e r e n t s a m p l i n g du r a t i o n s ,20.48,40.96a n d 81.92sw e r e s e t a t t h e s a m em e a s u r i n g p o i n t 台阵半径对观测结果影响I n f l u e n c e o f s t a t i o n r a d i i o n o b s e r v a t i o n r e s u l t s同一测点分别设置半径为1㊁2和3m 的同心圆形阵列C o n c e n t r i c c i r c u l a r a r r a ysw i t h r a d i i o f 1,2a n d 3mw e r e s e t a t t h e s a m e m e a s u r i n g po i nt 图1 圆形观测阵列图(a )及现场测试照片(b)F i g .1 M a p o f t h e c e n t e r l e s s c i r c u l a r a r r a y (a )a n d t h e f i e l d t e s t p h o t o g r a ph (b )531Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年根据上述方案分别在上述三个测试场地(见图1)进行了随机噪声测量,其中S J Z试验于2021年10月5㊁17和18日,测试时间均为白天;Q D S场地试验从2021年2月28日开始,进行了连续7天的测量,一天中每隔2h 测量一次;J N S场地试验于2021年9月8日夜间完成㊂3结果分析与讨论根据上述方案,本文获得了各试验场地的随机噪声记录,作为示例,本文仅给出S J Z场地测点的结果(见图2)㊂由图可见,随机噪声记录是一个非常复杂的波形,其振幅是不确定的和不可重复的,仅从单台站的波形中无法获知随机噪声场的任何信息㊂接下来利用公式(1)进行了数据处理,将每个台站的数据按连续的6个区段分组,我们称之为数据块,两个相邻数据块之间有30%~50%的重复段㊂对于每个台站,取该台站数据中所有段的功率和广义谱密度的平均值,并使用带宽为0.3H z的P a r z e n窗口对其进行平滑处理,最终得到了随机噪声的F o u r i e r谱(F S D)㊁功率谱密度(P S D)和各台站间的相关系数㊂通过对这些结果的分析,探讨影响随机噪声测量结果的因素㊂图2S J Z测点原始记录图F i g.2 O r i g i n a l w a v e f o r mo f S J Z s i t e3.1不同应用场景随机噪声特征由于随机噪声被认为是自然因素和人为因素共同引起的,我们推测三个场地的观测噪声具有不同的信号特征㊂为了验证这一点,计算了3个测试点观测数据的F o u r i e r谱并绘制于图3中,图中显示各个通道中从低频到高频均有一定幅度的随机噪声信号,由于图中曲线彼此之间仅略有不同,因而可以认为随机噪声在各个方向传播,每个方向的能量几乎相同㊂从曲线图的特征上分析,S J Z场地随机噪声在低频段(1.9~7.7H z)幅度一致性较好,高频段相对离散,J N S场地高频段(19.0~31.0H z)随机噪声幅度一致性优于低频段,而Q D S场地随机噪声则在高低频段(低频段((a)S J Z场地;(b)J N S场地和(c)Q D S场地㊂(a)S J Z s i t e,(b)J N S s i t e a n d(c)Q D S s i t e.)图3各测试点F o u r i e r谱F i g.3F o u r i e r s p e c t r a f o r e a c h t e s t s i t e631Copyright©博看网. All Rights Reserved.6期孟庆生,等:影响随机噪声C C A法勘探的关键因素试验研究为2.0~8.0H z,高频段为14.0~20.0H z)均具有良好的一致性㊂结合实际的测量环境,我们分析认为黄河三角洲试验场地因靠近海洋,波浪㊁潮汐和风等因素可能是主要的噪声源,它们通常表现为低频㊁长波长,当然也会有航船引起的高频㊁短波长噪声;济南城区试验场地位于繁华的城市街道,为典型的内陆类型,主要的随机噪声源以工业振动㊁交通和行人为主,相关噪声成份以高频㊁短波长为主;而青岛城区试验场地同时受到自然因素(海洋)和人为因素的影响,其相关性噪声出现在更宽的频段㊂上述分析表明不同的应用场景具有不同的有效频带,而频率是决定随机噪声法勘探深度的关键因素,因而相关结论可用于指导野外施工设计㊂3.2采样率对观测结果影响实际振动信号采集过程中,采样率是很重要的参数,采样率的不同会影响采集到噪声信号的质量,甚至于无法从采样后信号中将原始信号恢复出来㊂对随机噪声这种具有宽频带特征的信号来说,究竟采用何种采样率能取得较好的分辨率,仍然值得探讨㊂本文选取Q D S场地,分别计算0.50㊁2.0㊁5.0和20.0m s四种采样率情形下的F o u r i e r谱(见图4)和相关系数曲线(见图5)㊂((a)0.50m s;(b)2.0m s;(c)5.0m s;(d)20.0m s㊂)图4 Q D S场地不同采样率时的F o u r i e r谱F i g.4F o u r i e r s p e c t r a o f d i f f e r e n t s a m p l i n g r a t e s a tQ D S s i t e s综合分析图4和图5中曲线的变化规律,可以发现:(1)频率低于2.0H z时,各台站的F o u r i e r谱相对分散,相关性明显较低,而这个频率恰恰对应台站检波器的自然频率;(2)随着采样率的增加,各台站F o u r i e r谱一致性升高,对应的频段范围也逐渐增大,到5.0m s时最佳(见图4(c)),最高频率达到了22.0H z㊂若以0.95作为评价相关性的下限值,则由图5(a) (c)也可以看到随着采样率增高,高相关性的频段依次增大,并与F o u r i e r谱反映出的规律完全吻合㊂但当采样率增大到20.0m s时,F o u r i e r谱的一致性和相关性均降低且无法获得高频段的噪声信息;(3)图5所有的曲线中,约8~14H z频段相关系数陡降,大致对应图4中相同频段曲线的凸起(或凹陷)位置,推断可能是受到瞬态脉冲噪声(如强干扰源)的影响,导致噪声偏离了正态分布特征㊂3.3采样时长对观测结果的影响C C A方法假设随机噪声具有时间平稳性,将随机噪声视为随机变量并分析其频率分布和相关特性,可以检验这一假设条件的满足程度㊂试验中针对20.48㊁40.96和81.92s三种不同采样时长的台站数据,分析了其功率谱密度和台站间的相关系数特征,以确定不同采样时长台站数据对观测结果的影响㊂731Copyright©博看网. All Rights Reserved.中 国 海 洋 大 学 学 报2023年((a )0.50m s ;(b )2.0m s ;(c )5.0m s ;(d )20.0m s㊂)图5 Q D S 场地不同采样率时的相关系数F i g .5 C o h e r e n c e o f d i f f e r e n t s a m p l i n g ra t e s a tQ D S s i t e 图6和图7为依据公式(1)和公式(2)计算的Q D S 场地结果㊂图中显示周期小于0.08s (频率大于12.5H z )时,三种采样时长的功率谱密度曲线差异均较大,相关性很差;周期0.08~0.50s (2.0~12.5H z )范围内,功率谱密度曲线和相关系数的一致性较好,但相比之下20.48和81.92s 两种采样时长的结果要明显优于40.96s 的结果,这似乎表明了这一影响因素的无规律性;在周期大于0.50s (频率<2.0H z)时,采样时长20.48s 的功率谱密度一致性差,其相关性也低,其它两种采样时长的结果更好一些,但此时采样时长40.96s的结果要优于81.92s 的结果㊂根据上述的分析,本文认为:(1)采样时长对观测结果的影响是比较复杂的,这可能是由于随机噪声的复杂性导致信号不满足平稳随机特性,要解决这一问题,需要在数据采集时加强质量控制环节,实时调整采样时长参数以便获得准确的测量结果;(2)较短的采样时长仍然能够获得高质量的噪声数据,这一点对实际的工程应用非常有利㊂((a )20.48s ;(b )40.96s ;(c )81.92s㊂)图6 Q D S 测点在不同时长下的功率谱F i g .6 P o w e r s p e c t r u mo f d i f f e r e n t s a m p l i n g du r a t i o n s a tQ D S s i t e 831Copyright ©博看网. All Rights Reserved.6期孟庆生,等:影响随机噪声C C A法勘探的关键因素试验研究((a )20.48s ;(b )40.96s ;(c )81.92s㊂)图7 Q D S 测点在不同时长下相关系数曲线F i g .7 C o h e r e n c e f o r d i f f e r e n t s a m p l i n g du r a t i o n s a tQ D S s i t e 3.4台阵半径对观测结果影响观测阵列的台阵半径是C C A 法应用中的重要指标,已有研究证实台阵半径越大探测深度越深,但现在我们关注的是更小的台阵半径是否也可以获得足够的分辨率和稳定性㊂因为很多已有的工程需求中不具备开展大半径阵列观测的条件,如在地铁隧道超前预报工作中,因空间受限而无法开展大半径阵列观测工作㊂C h o 等通过试验验证了半径5~15m 的小型阵列的适用性[11],接下来采用不同阵列半径的功率谱密度和各台站间随机噪声信号的相关性分析,以获得小阵列半径时C C A 测量方法的时空平稳程度,进一步分析半径小于5m 时对观测结果产生的影响㊂图8和图9分别为Q D S 场地1㊁2和3m 台站半径获得的功率谱密度曲线和相关系数曲线㊂对比三种台阵((a )1m ;(b )2m ;(c )3m ㊂)图8 Q D S 场地在不同台阵半径下的功率谱F i g .8 P o w e r s pe c t r u mf o r d i f f e r e n t s t a t i o n r a d i i a tQ D S s i te ((a )1m ;(b )2m ;(c )3m ㊂)图9 Q D S 场地在不同台阵半径下的相关系数曲线F i g.9 C o h e r e n c e f o r d i f f e r e n t s t a t i o n r a d i i a tQ D S s i t e 931Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年半径的结果,表明周期0.08~0.50s(2.0~12.5H z)范围内,功率谱密度和相关性均较好,而在其它频率段一致性较差㊂且随着台阵半径的降低,其相关性依次升高,当台阵半径为1m时,无论是功率谱密度还是各台站间观测数据的相关系数(大于0.95)都是最佳的,从而表明了更小台阵半径仍能保证随机噪声的时空平稳性㊂4结论在东营黄河三角洲㊁青岛城区和济南城区三处地点开展不同采样率㊁采样时长㊁台阵半径和不同应用场景的噪声观测工作,得到以下主要结论:(1)不同应用场景中,随机噪声展现出不同的有效频带,从而决定了有效的勘探深度,对这一特性的研究将有助于指导施工设计㊂(2)采样率会影响观测精度,在本文的工作中证实5.0m s的采样率具有最佳的能量一致性和高相关性,对应的有效频率范围也最宽,但试验结果也证实采样率并非越大越好,这可能需要测量前的试验来确定这一最佳参数㊂(3)较短的采样时长可以获得高质量噪声数据,这有利于提高工作效率,但受限于随机噪声复杂性,需要通过现场试验获得最佳采样时长㊂(4)更小台阵半径仍能保证随机噪声的时空平稳性,有利于拓展应用领域㊂小于5m的观测半径同样具有时空平稳性,可以获得高质量的测量数据,有利于解决特殊环境下的随机噪声测量施工㊂(5)实际应用中应注意避免短时的强干扰源或持续性强干扰源,这可能导致噪声偏离正态分布,影响数据质量㊂参考文献:[1]冯少孔.微动勘探技术及其在土木工程中的应用[J].岩石力学与工程学报,2003,22(6):1029-1036.F e n g SK.A r r a y m i c r o t r e m o r s u r v e y a n d i t s a p p l i c a t i o n t o c i v i l e n-g i n e e r i n g[J].C h i n e s e J o u r n a l o f R o c kM e c h a n i c s a n dE n g i n e e r i n g,2003,22(6):1029-1036.[2] K uT,P a l a n i d o s sS,Z h a n g Y,e t a l.P r a c t i c a l c o n f i g u r e dm i c r o-t r e m o r a r r a y m e a s u r e m e n t s(M A M s)f o r t h e g e o l o g i c a l i n v e s t i g a-t i o no f u n d e r g r o u n ds p a c e[J].U n d e r g r o u n dS p a c e,2020,6(3): 240-251.[3]徐佩芬,李世豪,凌甦群,等.利用S P A C法估算地壳S波速度结构[J].地球物理学报,2013,56(11):3846-3854.X uPF,L i SH,L i n g SQ,e t a l.A p p l i c a t i o n o f S P A Cm e t h o d t o e s t i m a t e t h e c r u s t a l S-w a v e v e l o c i t y s t r u c t u r e[J].C h i n e s e J o u r n a l o f G e o p h y s i c s,2013,56(11):3846-3854.[4]张一梵.微动勘探法在浅层探测中的研究与应用[D].北京:中国地质大学地球物理与信息技术学院,2019.Z h a n g Y F.R e s e a r c h a n d A p p l i c a t i o n o f M i c r o t r e m o r S u r v e y M e t h o d i nS h a l l o wE x p l o r a t i o n[D].B e i j i n g:S c h o o l o fG e o p h y s i c s a n di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y,C h i n a U n i v e r s i t y o f G e o s c i e n c e s, 2019.[5]周鑫,王文静,李杨,等.微动探测技术在地质灾害勘察中的应用研究[J].中国海洋大学学报(自然科学版),2021,51(8):58-64.Z h o uX,W a n g WJ,L iY,e t a l.R e s e a r c ha n d a p p l i c a t i o no fm i-c r o t r e m o r i n t h e g e o l o g i c a l d i s a s t e r[J].P e r i o d i c a l o f O c e a nU n i v e r-s i t y o f C h i n a,2021,51(8):58-64.[6] L i W,C h e n Y,L i u F,e ta l.C h a i n-s t y l el a n d s l i d eh a z a r d o u sp r o c e s s:C o n s t r a i n t sf r o m s e i s m i cs i g n a l sa n a l y s i so ft h e2017 X i n m o l a n d s l i d e,S W C h i n a[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e s e a r c h: S o l i dE a r t h,2019,124:2025-2037.[7]刘铁华,刘铁,程光华,等.复杂城市环境下地球物理勘探技术研究进展[J].工程地球物理学报,2020,17(6):711-720.L i uTH,L i uT,C h e n g GH,e t a l.R e s e a r c h p r o g r e s s o f g e o p h y s i-c a l e x p l o r a t i o n t e c h n o l o g y i n c o m p l e xu r b a n e n v i r o n m e n t[J].C h i-n e s e J o u r n a l o f E n g i n e e r i n g G e o p h y s i c s,2020,17(6):711-720.[8]叶太兰.微动台阵探测技术及其应用研究[J].中国地震,2004(1):47-52.Y eTL.T h e e x p l o r a t i o n t e c h n i q u e f o rm i c r o t r e m o r a r r a y a n d i t sa p p l i c a t i o n[J].E a r t h q u a k eR e s e a r c h i nC h i n a,2004(1):47-52.[9] A k i,K.S p a c ea n dt i m es p e c t r ao f s t a t i o n a r y s t o c h a s t i cw a v e s,w i t h s p e c i a l r e f e r e n c e t om i c r o t r e m o r s[J].B u l l e t i no f t h eE a r t h-q u a k eR e s e a r c h I n s t i t u t e,1957(35):415-456.[10] C h o I,T a d aT,S h i n o z a k iY.A g e n e r i c f o r m u l a t i o n f o rm i c r o-t r e m o r e x p l o r a t i o nm e t h o d s u s i n g t h r e e-c o m p o n e n t r e c o r d s f r o ma c i r c u l a r a r r a y[J].G e o p h y s i c a l J o u r n a l I n t e r n a t i o n a l,2006,165(1):236-258.[11] C h o I,T a d aT,S h i n o z a k iY.C e n t e r l e s s c i r c u l a r a r r a y m e t h o d:I n f e r r i n g p h a s e v e l o c i t i e s o fR a y l e i g hw a v e s i nb r o a dw a v e l e n g t hr a n g e s u s i n g m i c r o t r e m o r r e c o r d s[J].J o u r n a l o fG e o p h y s i c a l R e-s e a r c h:S o l i d E a r t h,2006,111(B9):d o i:10.1029/ 2003J B004235.041Copyright©博看网. All Rights Reserved.6期孟庆生,等:影响随机噪声C C A法勘探的关键因素试验研究141E x p e r i m e n t a l S t u d y o nK e yF a c t o r s o f t h eA m b i e n t N o i s eC C AP r o s p e c t i n g M e t h o dM e n g Q i n g s h e n g1,2,3,L i Y a n g1,W a n g W e n j i n g1,C h e nY u h o n g1(1.C o l l e g e o f E n v i r o n m e n t a l S c i e n c e a n dE n g i n e e r i n g,O c e a nU n i v e r s i t y o f C h i n a,Q i n g d a o266100,C h i n a;2.T h eK e y L a-b o r a t o r y o fM a r i n eE n v i r o n m e n t a n dEc o l o g y,M i n i s t r y o f Ed u c a t i o n,Q i n g d a o266100,C h i n a;3.S h a n d o n g P r o v i n c i a l Ke yL a b o r a t o r y o fM a r i n eE n v i r o n m e n t a l G e o l o g i c a l E n g i n e e r i n g,Q i n g d a o266100,C h i n a)A b s t r a c t: T h e p o t e n t i a l a p p l i c a t i o n p r o s p e c t s o f a m b i e n t n o i s e o b s e r v a t i o n t e c h n i q u e s h a v e b e e n r e c o g-n i z e db y m a n y s c h o l a r s,b u t t h e a m b i e n t n o i s e e x p l o r a t i o nm e t h o d i s s t i l l i n t h e e x p l o r a t i o n s t a g e d u e t o f a c t o r s s u c h a s c o m p l e x n o i s e s o u r c e s a n d s p e c i a l o b s e r v a t i o nm e t h o d s.I n o r d e r t o p r o m o t e t h e p r a c t i c a l a p p l i c a t i o n o f t h e a m b i e n t n o i s e e x p l o r a t i o nm e t h o d,w e c a l c u l a t e d t h e F o u r i e r s p e c t r u m,p o w e r s p e c t r a l d e n s i t y a n d t h e c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t o f a m b i e n tn o i s ew i t hd i f f e r e n t s a m p l i n g r a t e s,s a m p l i n g d u r a-t i o n s,s t a t i o n a r r a y r a d i i a n dd i f f e r e n t a p p l i c a t i o n s c e n a r i o s t h r o u g h f i e l d t e s t d a t a,a n d t h e n,w e a n a-l y z e d t h e s i g n a l c h a r a c t e r i s t i c s i n d i f f e r e n t a p p l i c a t i o n s c e n a r i o s a n d s t u d i e d t h e i n f l u e n c e o f d i f f e r e n t f a c-t o r s,w i t h a v i e w t o s o l v i n g t h e d i f f i c u l t i e s o f c o n v e n t i o n a l g e o p h y s i c a l p r o s p e c t i n g m e t h o d s i n u r b a n e n-v i r o n m e n t s.T h e r e s u l t s s h o w t h a t:a m b i e n t n o i s e i n d i f f e r e n t a p p l i c a t i o n s c e n a r i o s p r e s e n t s d i f f e r e n t e f-f e c t i v e f r e q u e n c y b a n d s,a n d a d e t a i l e d u n d e r s t a n d i n g o f t h i s c h a r a c t e r i s t i c c a nh e l pg u i d e t h e c o n s t r u c-t i o n d e s i g n.T h e s a m p l i n g r a t e a f f e c t s t h e o b s e r v a t i o n a c c u r a c y,a n d i t i s c o n f i r m e d t h a t ah i g h e r s a m-p l i n g r a t e c a n o b t a i nb e t t e rm e a s u r e m e n t r e s u l t s u n d e r t h e p r e m i s e o f s a t i s f y i n g t h e s a m p l i n g t h e o r e m. As h o r t e r s a m p l i n g t i m e c a n y i e l d h i g h q u a l i t y n o i s e d a t a,b u t d u e t o t h e c o m p l e x i t y o f a m b i e n t n o i s e, t h e b e s t s a m p l i n g t i m e n e e d s t o b e o b t a i n e d t h r o u g h f i e l d t e s t.S m a l l e r a r r a y r a d i u s c a n s t i l l e n s u r e t h e t e m p o r a l a n d s p a t i a l s t a b i l i t y o f a m b i e n t n o i s e,w h i c h i s c o n d u c i v e t o e x p a n d t h e a p p l i c a t i o n o f a m b i e n t n o i s e e x p l o r a t i o nm e t h o d.K e y w o r d s:a m b i e n t n o i s e;C C Am e t h o d;i n f l u e n c e f a c t o r;f o u r i e r s p e c t r u m;p o w e r s p e c t r u md e n s i t y;c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t责任编辑徐环Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
声速起伏环境下声场时间相关性数值分析
声速起伏环境下声场时间相关性数值分析声学是研究声音，声波和它们在不同环境中的传播与反射的学科。
它主要涉及声音的测量、分析、模拟和控制，以及它们与物理过程的相互作用。
声学的研究领域包括声学工程、声学测量、声学材料、声学音频和语言。
声学在发展过程中，人们不断发现与声波有关的复杂物理现象，并尽力解释和控制它们。
常见的物理现象包括声反射、声衰减、声衰吸收和声场时间相关性。
为了更好地理解声波在不同环境中的传播和反射，研究者们设计不同的实验，发现多种定律。
本文研究的课题是“声速起伏环境下声场时间相关性数值分析”。
该课题的研究主要是针对不同的声速起伏环境而言的，本文将针对许多细节进行分析，旨在探究在此类环境中，声波传播的行为与其他环境相比有何不同，并从专业角度解释声波在声速起伏环境中的传播行为。
首先，进行对对声速起伏环境的定义以及特征介绍。
声速起伏环境是指某一时刻在一定空间范围内，声速随时间和空间有所变化的环境。
它具有时空相关性，声速的变化可以由最简单的加减法定义，也可以由系统的函数形式定义。
声速起伏环境本质上是由一组共性声源和一组不同的空间环境组成的，它可以强化或减弱声波的传播。
其次是声学时间相关性的定义及原理讨论：声学时间相关性是指在一定环境中，在时间尺度上，声波振幅(声压和振幅)之间的相关性。
时间相关性可以用它的峰峰值振幅和能量谱密度来衡量。
在声速起伏环境中，随着时间的变化，声波振幅会发生变化，从而影响声场时间相关性。
随后介绍实验设计以及其实施，本文使用一个复杂的地形声速环境进行实验，其中包括一组共性源（如噪声源，喇叭源等），以及多种环境类型（平坦、斜坡、波浪和连续）。
实验方法包括对声场的空间均匀性，声场时间相关性，声衰减系数和均匀性等中要参数进行定量化测量，并与理论值进行对比，最后以多目标分析的方法进行分析，以计算在不同的空间环境中声场的最优特征值。
实验结果显示，在复杂的地形声速环境中，声场的均匀性不受声速起伏环境的影响，而声场的时间相关型性有明显的变化，山谷的声场时间相关型性比较平坦区和斜坡区而弱，而波浪环境和连续环境则会使声场时间相关型性变得更加明显。
(陈青松)噪声的检测与评价
声强级 LI （ sound intensity level）：声强大小的对数量 （级）。贝尔（bell）或分贝（decibel，dB）
• LI ＝10lgI/I0 (dB) • I0=10-12 W/m2，基准声强
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（二）物理特性
•温度，湿度，风速，气压
噪声与振动
非电离辐射
非电离辐射
气象条件 气象条件
•高温
•光照度
其它
其它
•人机功效学
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物理因素与健康 二、物理因素的特点
广泛存在 参数特定 来源明确 强度不均匀，常以一中心向四周播散 传播形式多样，危害多样 效应与参数间不呈直线相关关系
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（一）基本概念
1、声音：物体振动 后，振动在弹性介 质中以波的形式传 播，传入人耳引起 的音响感觉
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（五）噪声职业卫生标准
每周40h的等效声级 每周工作不为5天，需规格化每周工作5天 （40h）接触的噪声强度的等效连续A计权声级：
L EX, W 1 n 0.1( LEX , 8 h ) i 10 lg( 10 ) 5 i 1
dB(A)
•式中：LEX,W— 指每周平均接触值； •L EX,8h— 8h的等效声级； •n— 指每周实际工作天数。
凡是使人感到厌烦或不需要的声音
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噪声
声级计“ 慢挡” 动态特性测量
按 • 稳态噪声 性 • 非稳态噪声 效值变化≥40dB的噪声。 4. 噪声作业：质 3. • 脉冲噪声 分 存在有损听力、有害健康或有其它危害的声音 生 （噪声声级≥80dB（A））的作业 产 按 • 机械性噪声 性 来 噪 • 流体性噪声 源 声 分 • 电磁性噪声
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Experiment
• 虽然有源和无源的情况下，A峰的计数率 有着很大的不同，但是峰的位置都精确 地停在第57道址，为什么？
• 两种情况下，A峰的产生原因从原理上来 说是相同的，只是诱使因子的强度不同 而已，并且产生的原因只于闪烁体本身 有关，而与β粒子的动能大小没有关系。
2020/5/18
[3]. 郭慧民等 β粒子验证相对论动量-能量关系 实验 北京师范大学学报 2019年第38卷第1 期
[4]. 近代物理实验补充讲义 [5]. 郑广桓 近代物理 1990年 复旦大学出版社
2020/5/18
To be continued…
Thanks for your attention!
2020/5/18
Experiment
• X射线的产生原理？ 快速电子撞击闪烁体，导致原子被激
发而产生X射线，X射线的能量与入射粒 子的能量无关，而只跟闪烁体本身性质 有关，这是X射线的一个重要特征，与实 验事实符合。
2020/5/18
Conclusion
一． 无源时，在半径较小的地方，本底噪声主要 来自于电子系统噪声，半径较大处，本底曲 线中A峰是的产生主要是宇宙或环境射线导 致的NaI（Tl）闪烁体激发,而电子系统噪声的 贡献不大。
2020/ห้องสมุดไป่ตู้/18
Introduction
• 相对论验证实验
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图1：实验装置图
Introduction
有源时，探测器的能谱曲线
无源时，探测器的能谱曲线
2020/5/18
Introduction
• 一般认为，本底噪声的产生原因有两种 ：电子系统的噪声和环境背景干扰。
• 本实验分别在有源和无源的情况下，对 本底谱线的成因做较为深入的探讨，得 到：此实验中本底噪声主要来自于宇宙 和环境射线，电子系统噪声贡献较小。
2020/5/18
Experiment
2020/5/18
Experiment
• 为什么会有这么大的差异？ • 说明：虽然都是在没有源的情况下，能谱
曲线的A峰的峰位粒子计数率也存在很大 的不同，铅块能降低本底噪声的强度。 • 如果噪声来自于电子系统噪声，应该跟外 界没关系。
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Experiment
二．感谢我的搭档张冬旭同学一学期中和 合作和帮助，还有很多耐心帮助过我 的老师和同学。
2020/5/18
Reference
[1]. 郝志方、张金良等 验证快速电子的动量和 能量的关系 淮北煤炭师范学院学报 2019年 第27卷第1期
[2]. 陈玲燕等 改进型验证相对论效应的实验装 置 工科物理 2019年第8卷第5期
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Experiment
2020/5/18
Experiment
2020/5/18
Experiment
• 为什么有源和无源的时候，A峰差异这么 大？
• 说明：有源的时候和无源的时候，A峰的 计数率有着很大的差异，即有源时A峰的 形成跟入射β粒子有很大的关系。
• A峰的高度和B峰的高度成一个相当好的 线性关系，说明A峰的计数率与β粒子的 强度成正比。
二． 有源的情况下，A峰主要是由于β粒子与闪 烁体发生碰撞产生X射线而产生，峰的高度 与β粒子流的强度成正比。本底谱线的能谱 位置由闪烁体本身性质决定，与入射粒子的 动能大小和种类无关。
2020/5/18
Acknowledgement
一．感谢实验室每一位老师在我每一个实 验过程中的细心指导和在我遇到问题 的时候与我耐心地讨论，特别是王煜 老师在我做此实验时提供了很大的帮 助。