基于Matlab的1_3倍頻程分析

1、用Matlab語言實(shí)現(xiàn)噪聲的1/3倍頻程分析摘 要: 在聲學(xué)測(cè)量研究中，1/3倍頻程譜反映了聲源的能量分布情況.本文基于Matlab軟件開發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高斯白噪聲的1/3倍頻程分析，驗(yàn)證了該算法的正確性，具有精度高,性能穩(wěn)定的特點(diǎn)。關(guān)鍵詞: 故障診斷；傳感器優(yōu)化布置；高斯白噪聲；功率譜；1/3倍頻程0 引言“設(shè)備故障診斷（Condition Monitoring and Faults Diagnosis）”是近十幾年發(fā)展起來的一門新興技術(shù)，包含兩方面的內(nèi)容：一是對(duì)設(shè)備的現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)；二是在出現(xiàn)故障情況時(shí)對(duì)故障進(jìn)行分析與診斷。這二者是密不可分和相互關(guān)聯(lián)的。掌握設(shè)備現(xiàn)在的狀況及信息，預(yù)知

2、和預(yù)測(cè)有關(guān)故障或異常的程度，分析故障產(chǎn)生的原因，判斷故障發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)將來的影響，從而找出必要的對(duì)策或解決方法，是設(shè)備故障診斷的功能。 運(yùn)用設(shè)備診斷技術(shù)所取得的經(jīng)濟(jì)效益是明顯的。據(jù)日本資料報(bào)道，采用診斷技術(shù)后，事故率減少 75%，維修費(fèi)用可降低 25-50%。英國(guó)對(duì)兩千個(gè)工廠進(jìn)行的調(diào)查表明，采用診斷技術(shù)后，維修費(fèi)用每年可節(jié)約 3 億英磅。目前我國(guó)的機(jī)器設(shè)備總值約為 8000 多億元，每年用于設(shè)備大修、小修和處理故障的費(fèi)用一般占固定資產(chǎn)原值的 3%5%，采用診斷技術(shù)改進(jìn)維修方式和方法后，一年取得的經(jīng)濟(jì)效益可達(dá)數(shù)百億元。因而減少停機(jī)時(shí)間而創(chuàng)造的社會(huì)效益將非常巨大。顯然，設(shè)備故障診斷與監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)企業(yè)

3、的正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)是必不可少的，必須把它作為企業(yè)管理與發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容。設(shè)備故障診斷一般分兩個(gè)階段四個(gè)步驟實(shí)施。兩個(gè)階段為狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷。故障診斷的四個(gè)步驟為：信號(hào)檢測(cè)、特征提?。ㄐ盘?hào)處理）、狀態(tài)識(shí)別和診斷決策。其具體內(nèi)容為：（l）信號(hào)檢測(cè)：按不同診斷目的選擇最能表征工作狀態(tài)的信號(hào)。這種工作狀態(tài)信號(hào)稱為初始模式。（2）特征提取（信號(hào)處理）：將初始模式向量進(jìn)行信號(hào)處理、變換，去掉冗余信息，提取故障特征、形成待檢模式；（3）狀態(tài)分析：將待檢模式與樣式模式（故障檔案）對(duì)比和狀態(tài)分類，判斷出故障類型。（4）診斷決策：根據(jù)判別結(jié)果采取相應(yīng)對(duì)策，對(duì)機(jī)械設(shè)備及工作進(jìn)行必要的預(yù)測(cè)及修正。 1 傳感器優(yōu)化布置

4、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)檢測(cè)是近年來發(fā)展起來的結(jié)構(gòu)無損檢測(cè)技術(shù)。它利用結(jié)構(gòu)的某些信息,運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法,來判定結(jié)構(gòu)是否損傷以及損傷的位置和程度。近10年來,國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)同的損傷評(píng)估方法是試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析法。進(jìn)行模態(tài)實(shí)驗(yàn)的第1步就是獲得被測(cè)結(jié)構(gòu)激勵(lì)和響應(yīng)的時(shí)域信號(hào),而傳感器的配置方案是首先要確定的。不適當(dāng)?shù)膫鞲衅髋渲脤⒂绊懽R(shí)別參數(shù)的精度,而且傳感器本身需要一定的成本,與其配套使用的數(shù)據(jù)采集和處理設(shè)備的代價(jià)也都較高。從經(jīng)濟(jì)方面考慮,希望采用盡可能少的傳感器。因此,確定傳感器的最佳數(shù)目,并將它們配置在最優(yōu)位置,具有重要的實(shí)用價(jià)值。 要進(jìn)行傳感器的優(yōu)化配置,首先要確定合理的、能反映設(shè)計(jì)要求的優(yōu)化配置準(zhǔn)則。目前發(fā)

5、展起來的優(yōu)化準(zhǔn)則很多,其中,基于識(shí)別誤差最小準(zhǔn)則的方法是使用較多的1種方法;如:Kammer提出的有效獨(dú)立法;模型縮減準(zhǔn)則也是1種常用的準(zhǔn)則,但這種方法只能保證低階模態(tài)的精度;另外還有可控可觀度準(zhǔn)則,模態(tài)應(yīng)變能準(zhǔn)則等。Came等認(rèn)為模態(tài)置信度MAC(Modal Assurance Criterion)矩陣是評(píng)價(jià)模態(tài)向量交角的1個(gè)很好的工具。其次,傳感器的優(yōu)化配置還必須選用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化方法。近幾年發(fā)展起來的隨機(jī)類方法主要有模擬退火算法和遺傳算法,這種方法不易陷入局部最優(yōu)解,但現(xiàn)有的隨機(jī)搜索技術(shù)可靠性并不高。目前使用最多的是序列法中的逐步削減法,它每次從剩余傳感器的可選位置中去掉1個(gè)或多個(gè)對(duì)目標(biāo)函數(shù)

6、貢獻(xiàn)最小或較小的可選位置,直到剩余最優(yōu)可選位置為止。逐步累積法與削減法相反,它是不斷的從剩余可選位置中選取1個(gè)最優(yōu)的加入到優(yōu)化配置中,直至達(dá)到最優(yōu)的數(shù)目為止。本文在此基礎(chǔ)上提出了修正的逐步累計(jì)法,算例表明,修正的逐步累計(jì)法具有較高的計(jì)算精度和優(yōu)化結(jié)果。1.1 基本理論 1.1.1基于QR分解的傳感器配置原理 根據(jù)模態(tài)疊加原理,系統(tǒng)的響應(yīng)可以表示為: (1-1)其中其中,u為物理坐標(biāo),u,為第i階模態(tài)向量,為模態(tài)向量矩陣,為第i階模態(tài)坐標(biāo),q。s代表傳感器數(shù)量,m為所需識(shí)別的模態(tài)個(gè)數(shù)。式(1)的最小二乘解為 (1-2)如果考慮測(cè)量噪聲,式(1)應(yīng)改寫為 (1-3)其中,v代表方差為的高斯分布白噪

7、聲,這里假設(shè)測(cè)量噪聲相互獨(dú)立并且對(duì)各個(gè)傳感器測(cè)量信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性相同,則與q的協(xié)方差2為: （1-4）其中,Q稱為Fisher信息矩陣。當(dāng)Q取極大值時(shí),協(xié)方差P最小,就能夠得到較好的估計(jì)。所以必須使Q的某1種范數(shù)最大,這里選取常用的2-范數(shù)Q2。由于 （1-5）所以 (1-6)因此,以上對(duì)Q的要求可通過的選擇來實(shí)現(xiàn)。根據(jù)矩陣?yán)碚?列主元QR分解是選取矩陣列向量組具有較大范數(shù)子集的1種簡(jiǎn)捷有效的方法。設(shè)有限元模型所得的模態(tài)向量矩陣對(duì)應(yīng)于可測(cè)自由度的子集為5,5。一般有m<n,并且r()=m,即矩陣列滿秩。由于列主元QR分解選擇的是列向量組的子集,所以,進(jìn)行的列主元QR分解: （1-7）其中,

8、E為置換矩陣,則中對(duì)應(yīng)于1 ,2, n的行(即自由度)就是的行向量組中具有較大范數(shù)的子集(其中代表R矩陣的第i列)。1.1.2模態(tài)置信度MAC矩陣 由結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)原理可知,結(jié)構(gòu)各階模態(tài)向量在節(jié)點(diǎn)上的值形成了1組正交向量,但由于量測(cè)自由度遠(yuǎn)小于結(jié)構(gòu)模型的自由度并且受到測(cè)試精度和測(cè)量噪聲的影響,測(cè)得的模態(tài)向量已不可能保證其正交性,在極端的情況下甚至?xí)捎谙蛄块g的空間交角過小而丟失重要的模態(tài)。因此,在選擇測(cè)點(diǎn)時(shí)有必要使量測(cè)的各模態(tài)向量保持較大的空間交角,從而盡可能地把原來模型的特性保留下來。Kammer的EI法事實(shí)上從另1個(gè)角度起到了這個(gè)作用。Came等認(rèn)為模態(tài)置信度MAC矩陣是評(píng)價(jià)模態(tài)向量空間交角的

9、1個(gè)很好的工具,其公式表達(dá)如下: （1-8）其中和分別為第i階和第j階模態(tài)向量。由式(1-8)可以看出,MAC矩陣考慮的是模態(tài)向量矩陣列空間的度量特性。而根據(jù)1.1.1中的討論,利用QR分解的傳感器配置實(shí)際上討論的是模態(tài)向量矩陣行空間的特性,所以雖然這種傳感器配置可以保證q估計(jì)值的質(zhì)量,但并不一定能夠得到良好的MAC,必須采取新的措施來提高M(jìn)AC以滿足振型匹配的要求。由式(1-8)可以看出,MAC矩陣的非對(duì)角元(ij)代表了相應(yīng)2模態(tài)向量的交角狀況。換句話說,當(dāng)MAC陣的某一非對(duì)角元 (ij)=1時(shí),表明了第i向量與第j向量交角為0,2向量不可分辨;而當(dāng) (ij)=0時(shí),則表明第i向量與第j向

10、量相互正交,2向量較易識(shí)別,故測(cè)點(diǎn)的布置應(yīng)力求使MAC的非對(duì)角元向最小化發(fā)展。2 噪聲的物理量度 2.1.1噪聲的基本概念各種頻率和聲強(qiáng)雜亂無序組合的聲音叫做噪聲。聲音是由物體振動(dòng)引起的。物體振動(dòng)通過媒質(zhì)中傳播引起人耳或其它接收器的反應(yīng)，就是聲音。振動(dòng)的物體是聲音的聲源，產(chǎn)生噪聲的物體或機(jī)械設(shè)備等成為噪聲源。振動(dòng)在彈性介質(zhì)中以波的形式傳播，這種彈性波叫做聲波。當(dāng)振源頻率在2020000Hz之間時(shí)，人的耳朵可以感受到它。當(dāng)振源頻率低于20Hz或高于20000Hz時(shí)，人耳無法聽到。低于20Hz的波動(dòng)叫次聲波，高于20000Hz的波動(dòng)叫超聲波。人耳日常聽到的聲音，通常來自空氣所傳播頻率在202000

11、0Hz之間的聲波。多年來噪聲信號(hào)都是作為有害信號(hào)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)或改進(jìn)時(shí)加以抑制。在多數(shù)以控制為目的的測(cè)量中，傳感器的設(shè)計(jì)都是盡量排除噪聲信號(hào)。其實(shí)，噪聲信號(hào)中帶有大量設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息，通過對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行分離和分析，可以了解設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷。近場(chǎng)噪聲分析方法是一種非接觸測(cè)量方法，它是利用聲音傳感器接近被測(cè)部件來測(cè)取噪聲信號(hào)，通過分析噪聲信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，比較被測(cè)信號(hào)頻譜特性與正常運(yùn)行狀態(tài)下的頻譜特性來診斷機(jī)械故障。2.1.2 聲壓和聲壓級(jí)當(dāng)沒有聲波時(shí)，空氣處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，其壓強(qiáng)為大氣壓強(qiáng)P0，當(dāng)有聲壓存在時(shí)，局部空氣產(chǎn)生壓縮或膨脹，在壓縮的地方壓強(qiáng)增加，在膨脹的地方壓強(qiáng)減少

12、，這樣就在原來大氣壓上又迭加了一個(gè)壓強(qiáng)的變化量。這個(gè)迭加上去的壓強(qiáng)變化與靜壓強(qiáng)的差值稱為聲壓，用Pe表示。聲壓可正可負(fù)是圍繞鈞值擺動(dòng)的量，其均值恒為零，通常儀器檢測(cè)的聲壓為聲壓的均方根值Pe，稱為有效聲壓。 （Pa） （2-1）其中T為周期，根據(jù)簡(jiǎn)諧波，Pm為聲壓幅值。聲壓的大小表示了聲波的強(qiáng)弱。由于正常人耳能聽到的最弱聲音的聲壓和能使人耳感到疼痛的聲音的聲壓大小之間相差一百萬倍，表達(dá)和應(yīng)用起來很不方便。同時(shí)，實(shí)際上人耳對(duì)聲音的感受也不是線性的，它不是正比與聲壓絕對(duì)值的大小，而是同它的對(duì)數(shù)近似成正比。因此如果將兩個(gè)聲音的聲壓之比用對(duì)數(shù)的標(biāo)度來表示，那么不僅應(yīng)用簡(jiǎn)單，而且也接近于人耳的聽覺特性。

13、這種用對(duì)數(shù)標(biāo)度來表示的聲壓稱為聲音級(jí)，它用dB表示。即 （2-2）其中，Lp為聲壓級(jí)，單位為分貝（dB），P0是參考聲壓級(jí)，國(guó)際上規(guī)定P020x10Pa，這就是人耳剛能聽到的1KHz的純音的聲壓值。當(dāng)采用聲壓級(jí)的概念后，聽閾與痛閾的聲壓比從100萬倍的變化范圍變成0120dB的變化，所以“級(jí)”的大小能衡量聲音的相對(duì)強(qiáng)弱，聲壓級(jí)被定義成聲壓平方比值的對(duì)數(shù)值。由于聲壓平方的比值也與聲功率成比例，因此聲壓級(jí)與聲功率級(jí)就聯(lián)系起來了。2.1.3 聲強(qiáng)與聲強(qiáng)級(jí)在聲波傳播方向上單位時(shí)間內(nèi)垂直通過單位面積的聲能量，成為聲音的強(qiáng)度或簡(jiǎn)稱聲強(qiáng)，用I表示，單位W/。聲強(qiáng)的大小可用來衡量聲音的強(qiáng)弱，聲強(qiáng)越大，我們聽到

14、的聲音越強(qiáng)；聲強(qiáng)越小，我們聽到的聲音越輕。聲強(qiáng)與離開聲源的距離有關(guān)，距離越遠(yuǎn)，聲強(qiáng)越小。根據(jù)定義，瞬時(shí)聲強(qiáng)I可表示為I（t）P（t）*u（t） （2-3）式中P（t）為瞬時(shí)聲壓，u（t）為質(zhì)點(diǎn)的振速，由于u（t）是矢量，所以I（t） 也是矢量，即代表聲能的傳播方向。與聲壓一樣，聲強(qiáng)用“級(jí)”來表示，即聲強(qiáng)級(jí),它的單位也是分貝（dB）,即 （2-4）其中為基準(zhǔn)聲強(qiáng)，W/，它相當(dāng)于人耳能聽到的最弱的聲音的強(qiáng)度。聲強(qiáng)級(jí)與聲壓級(jí)的關(guān)系是：式中為空氣密度，c為空氣中聲速。媒質(zhì)的c隨媒質(zhì)的溫度和氣壓而改變。如果在測(cè)量條件時(shí)恰好c400，則。對(duì)一般情況，聲壓級(jí)與聲強(qiáng)級(jí)相差一個(gè)修正項(xiàng)，此值是比較小的。3 幅度譜

15、分析方法噪聲控制中的數(shù)字化技術(shù)是指對(duì)噪聲信號(hào)的檢測(cè),變換,記錄,傳輸和分析處理采用數(shù)字編碼信號(hào),通過數(shù)字計(jì)算方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波,檢測(cè),快速傅立葉變換等,用以提高噪聲信號(hào)的處理速度和精度。3.1傅立葉變換隨機(jī)振動(dòng),可以認(rèn)為是一個(gè)具有零均值的各態(tài)歷經(jīng)的平穩(wěn)高斯過程1,"因此現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試所得的振動(dòng)時(shí)程曲線可以視為許多不同頻率的正弦波疊加的結(jié)果,即可以用傅立葉級(jí)數(shù)的形式表示"有限時(shí)間內(nèi)非周期連續(xù)函數(shù)的傅立葉變換為正變換:逆變換:實(shí)際的采樣信號(hào)總是離散的并且信號(hào)長(zhǎng)度是有限的, 對(duì)等時(shí)距的離散點(diǎn)進(jìn)行傅立葉分析稱為離散點(diǎn)的傅立葉變換: (n=0,1,2,N-1)式中,N為采樣數(shù)據(jù)量。在噪聲測(cè)

16、量中，采用1/3倍頻程譜分析能詳細(xì)的反映出噪聲源的頻譜特性，便于較全面的了解聲源產(chǎn)生激勵(lì)和提出最佳的降噪對(duì)策。本文就是基于上述背景和目的，應(yīng)用Matlab語言實(shí)現(xiàn)了1/3倍頻程分析功能，并將結(jié)果以柱狀圖的形式可視化，給人以直觀的視覺感受。3.2 1/3倍頻程的實(shí)現(xiàn)一般噪聲的頻率分布寬闊，在實(shí)際的頻譜分析中，不需要也不可能對(duì)每個(gè)頻率成分進(jìn)行具體分析，為了便于觀察噪聲信號(hào)宏觀上的能量分布，忽略信號(hào)頻率或相位信息微小變化對(duì)觀察結(jié)果的影響，把2020000Hz的聲頻范圍分為幾個(gè)段落，每個(gè)段落稱為頻帶或頻程，頻帶的中心頻率為：，和為該頻帶的上限和下限頻率。頻帶的劃分也有規(guī)定，一般規(guī)定集中m倍頻程，m由下

17、式確定：當(dāng)m1時(shí)，稱為倍頻程，類推，沒1/3時(shí)，稱為1/3倍頻程。在此頻帶（）的頻譜，稱為1/3倍頻程譜。按照1/3倍頻程的方法，可將聲頻范圍分為更多的頻帶，便于較仔細(xì)地研究。對(duì)于噪聲來講，由于1/3倍頻程能夠很好地體現(xiàn)噪聲帶寬地能量分布情況，為噪聲控制提供參數(shù)，采取合理地措施，從而達(dá)到降噪地目的，所以在噪聲分析過程1/3倍頻程地分析顯得尤為重要。我國(guó)對(duì)1/3倍頻程地頻率范圍及其中心頻率都做了規(guī)定，程序中按照上、下限的規(guī)定將功譜中的頻率劃分成多個(gè)頻帶,在每個(gè)頻帶中將所有的功率譜幅值相加、平均,這樣就借助功率譜實(shí)現(xiàn)了 1/3 倍頻程功能,最終結(jié)果以柱狀圖的形式顯示。這里需要注意的是，在求和的過程

18、中要用原始的測(cè)量值（噪聲為Pa），如果要使用聲壓級(jí)dB（A）,需要轉(zhuǎn)化為Pa，噪聲dB（A）與Pa的關(guān)系：dB=20xlog（Pa/20-5）（在空氣中），所以在疊加時(shí)，一定要采取對(duì)數(shù)加法，否則，就會(huì)導(dǎo)致算法錯(cuò)誤。1/3倍頻程的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示（請(qǐng)見下頁）：三分之一倍頻程的中心頻率和頻率范圍如表1所示：讀入數(shù)據(jù)進(jìn)行功率譜分析將功率譜幅值dB轉(zhuǎn)換為帕（Pa） Pa20x按1/3倍頻程的頻率范圍對(duì)功率譜域進(jìn)行劃分，在22.4Hz到18000Hz內(nèi)形成29個(gè)頻段。在每個(gè)頻段內(nèi)將所有的功率譜密度相加，平均，并以柱狀圖形式顯示結(jié)果。生成信號(hào)圖1 1/3倍頻程的實(shí)現(xiàn)流程表1 1/3倍頻程的中心頻率和頻率

19、范圍 (Hz)中心頻率頻率范圍中心頻率頻率范圍2522.42880071090031.52835.5100090011204035.545125011201400504556160014001800635671200018002240807190250022402800100901123150280035501251121404000355045001601401805000450056002001802246300560071002502242808000710090003102803551000090001120040035545012500112001400050045056016000

20、14000180006305607104 程序結(jié)果此次程序驗(yàn)證信號(hào)為高斯白噪聲,結(jié)果如下所示:1 功率譜函數(shù)2 柱狀圖顯示5 實(shí)驗(yàn)結(jié)論由白噪聲的頻率特性可知,在相等帶寬內(nèi)能量是相同的。用倍頻程分析，則中心頻率增加一倍，能量就增加一倍，即3dB；而用1/3倍頻程進(jìn)行分析時(shí)，中心頻率增加1/3倍，能量就增加1/3倍，即1dB；由上圖可知，該算法的正確性（由于低頻部分的fft的線速很少，與理論有一些偏差，而中高頻部分很好的反映了這一特性）。與傳統(tǒng)的方法相比，不但計(jì)算速度顯著提高了，而且計(jì)算精度也提高了。6實(shí)驗(yàn)體會(huì)此次科研訓(xùn)練為期32個(gè)學(xué)時(shí)，由于對(duì)專業(yè)知識(shí)的匱乏，幾經(jīng)波折，終于完成。通過這次科研訓(xùn)練，

21、學(xué)到了不少東西：首先，最大的體會(huì)是，自己的基礎(chǔ)很薄弱，對(duì)很多東西都不了解，碰到了很多問題。因此，在以后的學(xué)習(xí)中，需要加強(qiáng)對(duì)專業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)。其次，我對(duì)科研的過程有了一個(gè)大體的了解，并且對(duì)科學(xué)精神有了一個(gè)明確的認(rèn)識(shí)，做學(xué)問要一絲不茍，不可敷衍了事，不可弄虛作假。第三，學(xué)會(huì)了查找資料的方法，我現(xiàn)在明白了如果需要學(xué)習(xí)知識(shí)，除了圖書館里藏書和期刊之外，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，比如中國(guó)期刊網(wǎng)，Web of Science，等；并且網(wǎng)絡(luò)的作用也很大，比如一些專業(yè)的論壇，可以去論壇瀏覽，尋找自己需要的東西，還可以發(fā)帖問問題，等等。第四，學(xué)會(huì)了一些軟件的使用。學(xué)會(huì)了一些Mat lab編制一些簡(jiǎn)單的程序，使

22、用Ansys對(duì)一個(gè)模型進(jìn)行應(yīng)力，應(yīng)變分析和模態(tài)分析。第五，對(duì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容有一個(gè)深入的了解。了解了聲壓級(jí)，功率譜分析和1/3倍頻程第六，學(xué)會(huì)了獨(dú)立解決問題，在程序編制過程中遇到不少問題，出現(xiàn)了幾次的反復(fù)和錯(cuò)誤，通過查閱圖書，上網(wǎng)搜集資料，逐一解決。附：Matlab程序帶注釋%生成高斯白噪聲n=8192;y=randn(1,n); y=y-mean(y); y=y/std(y); a=0; b=sqrt(1); y=a+b*y; % 采樣頻率fs=51200;%頻率范圍f=22.4,28,35.5,45,56,71,90,112,140,180,224,280,355,450,560,710,900,

23、1120,1400,1800,2240,2800,3550,4500,5600,7100,9000,11200,14000,18000;%中心頻率fm=25,31.5,40,50,63,80,100,125,160,200,250,315,400,500,630,800,1000,1250,1600,2000,2500,3150,4000,5000,6300,8000,10000,12500,16000;n3=length(fm);deltf=fs/n;ff=0:fs/n:fs*(n/2-1)/n;yf=do_fft(y);figure,plot(ff,yf);title('高斯白噪聲

24、的功率譜');ylabel('功率/Pa');xlabel('頻率/Hz');yn=yf.*yf;for i=1:29 f1=f(i); f2=f(i+1); n1=floor(f1/deltf); n2=floor(f2/deltf); temp=0; for j=n1:1:n2 temp1=yn(j)/20-5; yn(j)=20*10(temp1); temp=temp+yn(j); end energy(i)=temp; temp2=log10(energy(i)/(20*10(-5); ydb(i)=temp2*20/deltf; endfig

25、urebar(ydb);title('1/3倍頻程分析結(jié)果');ylabel('分貝/dB');xlabel('頻率/Hz');參考文獻(xiàn)【1】 馬大猷，噪聲與振動(dòng)手冊(cè)【M】，機(jī)械工業(yè)出版社，2002。9【2】 張沛上，噪聲防治【M】，電子工業(yè)出版社，1988.10【3】 王濟(jì)，胡曉，Matlab在振動(dòng)信號(hào)處理中的應(yīng)用，中國(guó)水利出版社，2006.1【4】 陳花玲，機(jī)械工程測(cè)試技術(shù)，機(jī)械工業(yè)出版社，2002.1【5】 王建春等，噪聲測(cè)量中1/3倍頻程與倍頻程頻譜的關(guān)系與計(jì)算【J】，噪聲與振動(dòng)控制，1996（5）：39-41【6】 成峰等，基于Matl

26、ab的1/3倍頻程FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)【J】，福州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003，31（2）：160-165【7】 楊永紅，一種基于Measurement Studio 計(jì)算動(dòng)態(tài)信號(hào)1/3倍頻程譜的方法【J】，北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003，21（3）：37-39【8】 黃晶晶，雷勇，基于VC+的1/3倍頻程設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，電子測(cè)量技術(shù)，2006，29（6）135-136【9】 劉福強(qiáng)，張令彌，作動(dòng)器傳感器優(yōu)化配置的研究進(jìn)展【J】，力學(xué)進(jìn)展，2001，3（2）：380【10】 Kammer DC.Sensor placement foron-orbit modalidentification and CorrelationoflargeStructuresJ,Control and Dynamics,1991,14(2):251-259【11】 Amir Fijany and Farrokh Vatan，A New Efficient Algorithm for Analyzing and Optimizingthe System of Sensors，IEEE