49、声音感知位置的奥秘

声音感知位置的奥秘

1. 声音传播与环境影响

声音由纵波组成,在海平面 20°C 的空气中,传播速度约为 343m/s 或 1230km/h。这些声波源于固体、流体、气体或它们的组合之间的机械相互作用。

1.1 直达声与反射声

  • 直达声 :如果声源和听众之间没有障碍物,一小部分声音会直接到达听众的耳朵,这就是直达声。声源与听众之间的距离越长,直达声的比例就越小。根据适用于球形声源的平方反比定律,距离每增加一倍,声级降低 6dB。
  • 反射声等 :声源产生的大部分声音不会直接到达听众,而是到达其他物体,如墙壁、地板、天花板、家具等,在那里声音会被吸收、反射、衍射或散射。这些反射、衍射和散射后的一小部分声波也会到达听众,但大部分又会被其他物体再次吸收、反射、衍射或散射。

1.2 混响声与混响时间

  • 混响声 :直达声之后,会有一系列反射声。如果反射面是较大的平面,反射声会在相对明确的时间到达听众;如果反射面是弯曲或不规则的,反射声的到达时间就不那么明确。这些间接波比直达波晚到达听众,并且根据其传播路径,它们从不同方向、以不同相位、延迟和强度到达听众。这种不明确性会随着声音的反射或散射而增加,形成所谓的扩散场。扩散场与早期反射声和散射声一起,被称为混响声或房间混响。
  • 混响时间 :由于每次反射或散射都会吸收一部分声能,声音停止产生后,混响声的能量会逐渐降低。这种降低的速率取决于房间内物体材料的吸收特性,决定了房间的混响时间。混响
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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