在早晨和傍晚的交通擁堵時(shí)間，墨西哥城的大型車(chē)輛和飛機都會(huì )發(fā)出噪音，這可能導致人們聽(tīng)力受損。 航空運輸委員會(huì )由此提出一個(gè)新的飛機分類(lèi)系統，今后航空公司可能根據飛機發(fā)出的噪音量來(lái)支付費用而不是根據重量或類(lèi)型。因此，我們提出了一種新的計算模型，該模型不僅可以測量噪音量，還能根據飛機發(fā)出的噪音辨別飛機。
無(wú)線(xiàn)監控系統中的每個(gè)節點(diǎn)包含一個(gè)半英寸預極化麥克風(fēng)、一張測量噪音水平的數據采集卡、一臺工業(yè)計算機和Wi-Fi或3G無(wú)線(xiàn)連接互聯(lián)網(wǎng)。 麥克風(fēng)安裝在離地4米的防水箱內。 節點(diǎn)每30秒測量一次噪音水平，每5分鐘將數據傳回至控制中心。
圖1.分布式無(wú)線(xiàn)監控系統圖
現實(shí)世界中根據飛機產(chǎn)生的噪聲頻譜特性來(lái)辨別飛機十分復雜，因為背景噪音、天氣、起飛速度和飛機的負載都可能會(huì )干擾分析。 近期，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )辨別噪音的測量設備已經(jīng)上市，但這個(gè)設備只能用來(lái)分辨噴氣飛機、螺旋槳飛機、直升機和背景噪音。 因此 我們決定創(chuàng )建一個(gè)計算模型來(lái)測量和分析噪音。 我們的系統只需采集飛機起飛24秒內產(chǎn)生的噪音，就能夠正確識別飛機。
系統開(kāi)發(fā)
在設定監測系統時(shí)采用無(wú)線(xiàn)拓撲可降低成本，并提高靈活性。 每個(gè)監控節點(diǎn)都建立在無(wú)須人工干預的Windows XP系統的工業(yè)PC上，它還配備有Wi-Fi適配器和NI USB-9234。 在硬件評估過(guò)程中，我們決定使用NI產(chǎn)品，因為相比那些低成本的聲級儀表，NI的產(chǎn)品測量質(zhì)量好、堅固耐用，且十分可靠。
盡管每個(gè)節點(diǎn)都連接著(zhù)城市的電力系統，我們仍可使用不間斷的電源供應防止數據丟失。 節點(diǎn)每30秒測量一次噪音水平，系統最多可在本地保存14天的數據。 政府計劃使用我們的數據來(lái)識別墨西哥城中產(chǎn)生最高噪音水平的時(shí)間和地點(diǎn)，并創(chuàng )建噪音地圖、實(shí)施監管行動(dòng)控制噪音，為公民創(chuàng )建更健康的生活環(huán)境。
我們的系統可記錄用于道路交通噪音的傳統統計信息，如連續等效聲級（LEQ），而且還可以記錄分數倍頻程分析并測量明顯的噪音。 此外，該系統可以將WAV文件傳至一個(gè)中央服務(wù)器，用于研究可能觸發(fā)警報的瞬態(tài)信號，這有助于辨別干擾準確測量的獨立聲源。
圖2. 墨西哥城城市廣場(chǎng)兩周時(shí)間的噪音情況
我們原先計劃使用政府在2008年安裝的公共Wi - Fi，但一些節點(diǎn)必須轉換成由無(wú)線(xiàn)運營(yíng)商提供的較慢的3G系統。 雖然我們可以同步使用3G網(wǎng)絡(luò )的語(yǔ)音和數據服務(wù)，但它的數據傳輸速率相當緩慢。
通過(guò)TCP/IP進(jìn)行通信
我們的控制中心有一個(gè)靜態(tài)的IP地址。 每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)DHCP服務(wù)器分配的動(dòng)態(tài)地址。 簡(jiǎn)單的說(shuō)，控制中心就是一個(gè)服務(wù)器，而節點(diǎn)則是客戶(hù)端。 節點(diǎn)會(huì )嘗試打開(kāi)TCP連接，如果控制中心收到了連接請求和節點(diǎn)的確認，連接便會(huì )成功。
圖3. 控制中心中央服務(wù)器界面
圖4. 超過(guò)閾值的音頻信號分析
圖5. 噪音級別、時(shí)間、日期和dBA振幅
圖6. 3D噪音地圖顯示噪音級別、時(shí)間、日期和幅度
下面是我們用于模式生成和識別的系統框圖。 由于飛機起飛噪聲的起點(diǎn)和止點(diǎn)都為零且時(shí)間長(cháng)度有限，我們因此認為它屬于非平穩瞬態(tài)信號。 如圖8所示，大部分的信號能量低于2kHz。 在這種情況下，我們注意到背景噪音在信號兩端更為強烈，因為飛機產(chǎn)生的噪聲覆蓋了背景噪音的中間部分。
圖7.模式生成和識別系統框圖
圖8.波音747飛機起飛時(shí)典型的噪音信號和頻譜
我們觀(guān)察發(fā)現，對于所有的飛機噪音，典型的幅度譜值為0到5000Hz。 我們選擇使用11025Hz的采樣頻率，將24秒內采集的樣本數量減少至264600個(gè)。 對于其他飛機噪音分析，建議選擇25kS/s的采樣頻率和D-、C-和A-加權濾波器。
降低頻譜分辨率
由于幅度譜有132300次諧波，這會(huì )導致處理過(guò)程非常復雜，因此我們決定降低頻譜分辨率。 此外，我們只對收集有關(guān)頻譜形式的數據感興趣。
我們提出了以下假設：
結論
我們的10節點(diǎn)系統成功地測量了墨西哥國際機場(chǎng)飛機起飛時(shí)產(chǎn)生的噪音。 該系統創(chuàng )造了許多不同類(lèi)型的頻譜分析，并獲得了最常用的dB(A)或dB(C)表示形式的統計指標，用于噪聲測量。 我們可以存儲系統收集到的數據，隨后再執行更深入的分析，通過(guò)噪音來(lái)確定潛在的健康危險，并知曉噪音水平在全天的波動(dòng)情況。
在未來(lái)，我們想要在分割原始信號后運用這項技術(shù)，測量所得結果的差異。 我們還計劃測試新的參數來(lái)創(chuàng )建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
