一种多传感器信息融合的噪声源识别方法研究

噪声测量噪声源识别与定位的方法简析

噪声测量：噪声源识别与定位的方法简析噪声测量的一项重要内容就是估计和寻找产生噪声的声源。 确定噪声源位置是实施控制噪声措施的先决条件。从声源上控制噪声可以大大减轻噪声治理的工作量，而且对促进生产低噪声产品研制，提高产品质量和寿命有直接效果，同时噪声源识别技术是声学测量技术的综合运用，具有很强的技术性。因此，噪声源识别有很大的现实意义。 噪声源识别的本质在于正确地判断作为主要噪声源的具体发声零部件，主要辐射部分。有时还要求对噪声源的特点及其变化规律有所了解。噪声源识别的要求有以下两个主要方面： ?确定噪声源的特性，包括声源类别，频率特性，变化规律和传播通道等。在复杂的机械中，用一种测量方法要明确区分声源的主次及其特性实际上往往是比较困难的。因此经常需要综合应用多种测量方法和信号处理技术，以便最终达到明确识别的目的。 ?确定噪声产生的部位、主要的发声部件等以及各噪声源在总声级中的比重。对多声源噪声，控制噪声的主要方法之一是找到

发声部件中占噪声总声级中比重最大的声源噪声，采取措施进行降噪，可达到事半功倍的效果。 噪声源识别方法很多，从复杂程度、精度高低以及费用大小等方面均有不少的差别，实际使用时可根据研究对象的具体要求，结合人力物力的可能条件综合考虑后予以确定。具体说来，噪声源识别方法大体上可分为二类： ?第一类是常规的声学测量与分析方法，包括分别运行法、分别覆盖法、近场测量法、表面速度测量法等。 ?第二类是声信号处理方法，它是基于近代信号分析理论而发展起来的，象声强法、表面强度法、谱分析、倒频谱分析、互相关与互谱分析、相干分析等都属于这一类方法。 在不同研究阶段可以根据声源的复杂程度与研究工作的要求，选用不同的识别方法或将几种方法配合使用。 声学测量法 人的听觉系统具有比最复杂的噪声测量系统更精确的区分不同声音的能力，经过长期实践锻炼的人，有可能主观判断噪声声

传感器电路的噪声及其抗干扰技术研究

传感器电路的噪声及其抗干扰技术研究 作者：刘竹琴，白泽生延安大学物理与电子信息学院 尽量消除或抑制电子电路的干扰是电路设计和应用始终需要解决的问题。传感器电路通常用来测量微弱的信号，具有很高的灵敏度，如果不能解决好各类干扰的影响，将给电路及其测量带来较大误差，甚至会因干扰信号淹没正常测量信号而使电路不能正常工作。在此，研究了传感器电路设计时的内部噪声和外部干扰，并得出采取合理有效的抗干扰措施，能确保电路正常工作，提高电路的可靠性、稳定性和准确性。 传感器电路通常用来测量微弱的信号，具有很高的灵敏度，但也很容易接收到外界或内部一些无规则的噪声或干扰信号，如果这些噪声和干扰的大小可以与有用信号相比较，那么在传感器电路的输出端有用信号将有可能被淹没，或由于有用信号分量和噪声干扰分量难以分辨，则必将妨碍对有用信号的测量。所以在传感器电路的设计中，往往抗干扰设计是传感器电路设计是否成功的关键。

1 传感器电路的内部噪声 1．1 高频热噪声 高频热噪声是由于导电体内部电子的无规则运动产生的。温度越高，电子运动就越激烈。导体内部电子的无规则运动会在其内部形成很多微小的电流波动，因其是无序运动，故它的平均总电流为零，但当它作为一个元件(或作为电路的一部分)被接入放大电路后，其内部的电流就会被放大成为噪声源，特别是对工作在高频频段内的电路高频热噪声影响尤甚。 通常在工频内，电路的热噪声与通频带成正比，通频带越宽，电路热噪声的影响就越大。在 通频带△f内，电路热噪声电压的有效值：。以一个1 kΩ的电阻为例，如果电路的通频带为1 MHz，则呈现在电阻两端的开路电压噪声有效值为4μV(设温度为室温T=290 K)。看起来噪声的电动势并不大，但假设将其接入一个增益为106倍的放大电路时，其输出噪声可达4 V，这时对电路的干扰就很大了。 1．2 低频噪声 低频噪声主要是由于内部的导电微粒不连续造成的。特别是碳膜电阻，其碳质材料内部存在许多微小颗粒，颗粒之间是不连续的，在电流流过时，会使电阻的导电率发生变化引起电流的变化，产生类似接触不良的闪爆电弧。另外，晶体管也可能产生相似的爆裂噪声和闪烁噪声，其产生机理与电阻中微粒的不连续性相近，也与晶体管的掺杂程度有关。 1．3 半导体器件产生的散粒噪声 由于半导体PN结两端势垒区电压的变化引起累积在此区域的电荷数量改变，从而显现出电容效应。当外加正向电压升高时，N区的电子和P区的空穴向耗尽区运动，相当于对电容充电。当正向电压减小时，它又使电子和空穴远离耗尽区，相当于电容放电。当外加反向电

汽车发动机振动噪声测试实用标准系统

附件1 汽车发动机振动噪声测试系统 1用途及基本要求： 该设备主要用于教学和科研中的振动和噪声测量，要求能够测量试验对象的振动噪声特性（频率、阶次、声强等），能对试验数据进行综合分析。该产品的生产厂应具有多年振动噪声行业从业经验，有较高的知名度和影响力。系统软件和硬件应该为成熟的模块化设计，同时具有很强的扩展能力，能保证将来软件和硬件同时升级。 2设备技术要求及参数 2.1设备系统配置 2.1.1数据采集系统一套； 2.1.2数据测试分析软件一套； 2.1.3传声器 2个； 2.1.4加速度计 2个； 2.1.5声强探头 1套； 2.1.6声级校准器 1个； 2.1.7笔记本电脑一台 2.2数据采集、控制系统技术要求 2.2.1主机箱一个；供电采用9～36V直流和 200～240V交流； 2.2.2便携式采集前端，适用于实验室及现场环境； 2.2.3整机消耗功率<150W； 2.2.4工作环境温度：-10?C ～50?C； 2.2.5中文或英文WindowsXP下运行，操作主机采用笔记本电脑； 2.2.6输入通道数：4个以上，其中2个200V极化电压输入通道、不少一个转速输入通道； 2.2.7输入通道拥有Dyn-X技术，动态围160dB； 2.2.8每通道最高采样频率：≥65.5kHz，最大分析带宽：≥25.6kHz； 2.2.9系统留有扩充板插槽，根据需要可以进一步扩充；数据采集前端可同时连接多种形式传感器,包括加速度计、转速探头、传声器、声强探头等； 2.2.10系统具有堆叠和分拆能力，多个小系统可组成多通道大系统进行测量。大系统可分拆成多个小系统独立运行； 2.2.11采集前端的数据传输具备二种方式之一：①通过10/100M自适应以太网传输至PC； ②通过无线通讯以太网技术传输至PC，通信距离在100米以上。使测量过程更为灵活方便，方便硬件通道和计算机系统扩展升级；

多传感器信息融合

多传感器信息融合

0前言 移动机器人的定位问题是提高移动机器人自主能力的关键问题之一。具体来说，定位是利用先验环境地图信息、机器人位姿的当前估计及传感器的观测值等输入信息，经过一定的处理和变换，产生更加准确地对机器人当前位姿的估计。机器人的定位方式有很多种，如，基于光电寻线的定位、基于声纳的机器人自主定位、基于全景视觉的定位及基于激光测距的定位等。可以看出：机器人的定位方式取决于所采用的传感器。目前，在移动机器人上使用较多的传感器有视觉传感器、里程计和惯导系统、超声传感器、激光测距仪、GPS 定位系统等。其中，视觉传感器具有信息量大、感应时间短的优点，但往往获得的数据噪声大、信息处理时间长；激光传感器在测距范围和方向上具有较高的精度，但价格昂贵；超声波传感器虽然角度分辨力较低，但它处理信息简单、成本低、速度快，因此，在自主移动机器人上得到了广泛的应用；里程计是一种相对定位传感器，它通过累计计算得到定位信息，缺点是存在累计误差问题，因此，可结合绝对定位传感器，如超声传感器等，提供较准确的定位。各传感器都有它自己的局限性，因此，移动机器人往往同时装备多种传感器，各自提供关于机器人定位的消息。目前的趋势是：根据传感器的可靠性。使用不同类型的传感器来测量相关数据。本文采用扩展卡尔曼滤波( EKF) 技术，将里程计和超声波传感器所提供的数据进行融合定位。 1 机器人运动模型的建立 由于移动机器人机构复杂，为了便于构造运动学模型与规划控制机器人的位姿，本文选择两轮驱动小车作为运动平台。将整个机器人本体看作一个刚体，车轮视为刚性轮，并在运动不是太快而转弯半径较大时，不考虑车轮与地面侧向滑动的情况，其简化运动学模型如图1 所示。

多传感器信息融合方法综述

万方数据

万方数据

万方数据

万方数据

万方数据

多传感器信息融合方法综述 作者：吴秋轩， 曹广益 作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名： 机器人 英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次 参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.wendangku.net/doc/de12102066.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx

传感器的噪声及其抑制方法

传感器的噪声及其抑制方法 1 引言 传感器作为自控系统的前沿哨兵，犹如电子眼一般将被测信息接收并转换为有效的电信号，但同时，一些无用信号也搀杂在其中。这些无用信号我们统称为噪声。 应该说，噪声存在于任何电路之中，但它对传感器电路的影响却尤为突出。这是因为，传感器的输出阻抗一般都很高，使其输出信号衰减厉害，同时，传感器自容易被噪声信号淹没。因此，噪声的存在必定影响传感器的精度和分辨率，而传感器又是检测自控系统的首要环节，于是势必影响整个自控系统的性能。 由此，噪声的研究是传感器电路设计中必须考虑的重要环节，只有有效地抑制、减少噪声的影响才能有效利用传感器，才能提高系统的分辨率和精度。 但噪声的种类多，成因复杂，对传感器的干扰能力也有很大差异，于是抑制噪声的方法也不同。下面就传感器的噪声问题进行较全面的研究。 2 传感器的噪声分析及对策 传感器噪声的产生根源按噪声源分为内部噪声和外部噪声。 2．1 内部噪声——来自传感器件和电路元件的噪声 2．1．1 热噪声 热噪声的发生机理是，电阻中自由电子做不规则的热运动时产生电位差的起伏，它由温度引发且与之呈正比，由下面的奈奎斯特公式表示： 其中，Vn：噪声电压有效值；K：波耳兹曼常数（1．38×10－23J〃K－1）；T：绝对温度（K）；B：系统的频带宽度（Hz）；R：噪声源阻值（Ω）。 噪声源包括传感器自身内阻，电路电阻元件等。 由公式（1）可见，热噪声由于来自器件自身，从而无法根本消除，宜尽可能选择阻值较小的

电阻。 同时，热噪声与频率大小无关，但与频带宽成正比，即，对应不同的频率有均匀功率分布，故，也称白噪声。因此，选择窄频带的放大器和相敏检出器可有效降低噪声。 2．1．2 放大器的噪声 2．1．3 散粒噪声 散粒噪声的噪声源为晶体管，其机理是由到达电极的带电粒子的波动引起电流的波动形成的。噪声电流In与到达电极的电流Ic及频带宽度B成正比，可表示为： 由此可见，使用双极型晶体管的前置放大器来放大传感器的输出信号的场合，选Ic取值尽可能小。同时，也可选择窄频带的放大器降低散粒噪声电流。 2．1．4 1／f噪声 1／f噪声和热噪声是传感器内部的主要噪声源，但其产生机理目前还有争议，一般认为它是一种体噪声，而不是表面效应，源于晶格散射引起。在晶体管的P－N附近是电子－空穴再复合的不规则性产生的噪声，该噪声的功率分布与频率成反比，并由此而得名。其噪声电压表示为： Hooge还在1969年提出了一个解释1／f噪声的经验公式： 式中，SRH和SVH为相应于电阻起伏和电压起伏的功率噪声密度，V为加在R上的偏压，N 为总的自由载流子数，α叫Hooge因子，是一个与器件尺寸无关的常数，它是一个判断材料性能的重要参数。 对于矩形电阻，总的自由载流子数N＝PLWH，其中，P为载流子浓度，L、W、H为电阻的长、宽、厚。

多传感器数据融合算法.

一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。

噪声源测量方法

噪声源测量方法 发布时间：2014-02-11 来源于：互联网 噪声源测量是一种多用途测量方法，这种方法能测量与次临界中子增殖因子相关的量。 噪声源测量 (1)主要是测量噪声源的辐射功率和指向性。测量方法有混响室法、消声室（或半消声室）法和比较法等。 混响室法只能测量噪声源的辐射声功率。将被测的噪声源放在混响室（见声学实验室）中，当噪声源辐射声功率W随时间的改变量不大时，即 在混响室的混响场中声压的均方根的平方： (2) 或声源辐射的声功率级（分贝）： (3) 式中ρ为室内空气密度；c为室内声速;V为混响室的体积；A=S峞,S为混响室总面积；峞为平均吸声系数；岧p为混响场中的平均声压级。ρc值取温度为15℃时空气中的值为415。 在混响室的混响场中取n个点,在这些点上测声压级，取其平均值岧p代入(3)式。混响室的平均吸声系数可由混响时间的测量得到。 在实际测量时,声源应放在离开墙壁λ/4的距离以外，测点之间的距离不小于λ/2,各测点与墙壁之间的距离应大于λ/2。λ是相应于测量的频率的波长。 消声室法（或半消声室法）在消声室内，可以同时测量噪声源的辐射声功率和指向性。在自由场内，声强(I)与声压p之间的关系为： (4) 将被测的噪声源放在消声室内，以它为中心，作一球面，将球面等分为n个面元，在每个面元的中心测量声压级Lpj,取这些测量值的平均值岧p，按声强与声功率之间的关系计算声功率级LW： (5) 式中r为测量球面的半径,ρc值取温度为15℃时空气中的值。再按 (6) 计算指向性指数DI。θ和φ是以球心为中心的方位角。 在半消声室中的测量与在消声室中的测量相似。将被测的噪声源尽可能按实际的安装放置在半消声室的地面上，以声源为中心在自由场内作半球面，将半球面分成n个相等面元，在每个面元中心测声压级Lpj，取它们的平均值岧p，按下式计算辐射声功率级： (7) 及按(6)式计算指向性指数。 比较法是一种工程方法。对测量环境除要求安静、不影响声压级测量数据以及有一个用以比较的标准声源以外，没有其他要求。比较法可以在安装机器(设备)的现场，或在其他环境进行。测量时，以机器或设备为中心，在地面上作一半球面，将它分成n个相等的面元,在每个面元的中心测量一个声压级，计算其平均声压级岧p。机器或设备如能移开，将

传感器的灵敏度,低频噪声特性和动态响应范围

传感器的灵敏度，低频噪声特性和动态响应范围 工程振动量值的物理参数常用位移、速度和加速度来表示。由于在通常的频率范围内振动位移幅值量很小，且位移、速度和加速度之间都可互相转换，所以在实际使用中振动量的大小一般用加速度的值来度量。常用单位为：米/秒2（m/s2），或重力加速度（g）。 描述振动信号的另一重要参数是信号的频率。绝大多数的工程振动信号均可分解成一系列特定频率和幅值的正弦信号，因此，对某一振动信号的测量，实际上是对组成该振动信号的正弦频率分量的测量。对传感器主要性能指标的考核也是根据传感器在其规定的频率范围内测量幅值精度的高低来评定。 电荷输出型加速度计不适合用于低频测量 由于低频振动的加速度信号都很微小，而高阻抗的小电荷信号非常容易受干扰；当测量对象的体积越大，其测量频率越低，则信号的信噪比的问题更为突出。因此在目前带内置电路加速度传感器日趋普遍的情况下应尽量选用电噪声比较小，低频特性优良的低阻抗电压输出型压电加速度传感器。 传感器的低频截止频率 与传感器的高频截止频率类同，低频截止频率是指在所规定的传感器频率响应幅值误差（±5%,±10%或±3dB）内传感器所能测量的最低频率信号。误差值越大其低频截止频率也相对越低。所以不同传感器的低频截止频率指标必须在相同的误差条件下进行比较。低阻抗电压输出型传感器的低频特性是由传感器敏感芯体和内置电路的综合电参数所决定的。其频率响应特性可以用模拟电路的一阶高通滤波器特性来描述，所以传感器的低频响应和截止频率完全可以用一阶系统的时间常数来确定。从实用角度来看，由于传感器的甚低频频率响应的标定比较困难，而通过传感器对时间域内阶跃信号的响应可测得传感器的时间常数；因此利用传感器的低频响应与一阶高通滤波器的特性几乎一致的特点，通过计算可方便地获得传感器的低频响应和与其对应的低频截至频率。 传感器的灵敏度，低频噪声特性和动态响应范围

CRY2110噪声传感器使用说明书V1.3-噪声传感器厂家

一、概述 1、CRY2110/2112噪声传感器系列产品是一款工业级远程声级计，针对工业现场或噪声 源噪音监控、检测而设计的，它体积小，重量轻，安装灵活。其声频测量范围覆盖了人耳所能听到的全部频率，监测的声压范围满足国家噪声管理标准中的全部要求。2、设备内置高灵敏度传感器、前置放大器、计权网络、声校准装置及数据信号调理进行 现场声信号采集及处理，可将测得的声压级以RS-485及4-20mA模拟量标准输出，传输距离大于1km。 3、传感器可作为一个全天候噪音监测单元，兼容用户噪音监测、控制而组成的精细 噪声测量系统，方便与PC、PLC及各种数传模块连接。是各类噪声源噪声定量分析、声源定位、噪声治理及声学研究的理想选择。 二、技术参数 1、CRY2110符合GB/T3785-2型，CRY2112符合IEC61672-1级标准 2、测量范围：25～130dBA(可扩展至20-140dBA) 3、动态范围：≧110 dBA，无需量程切换 4、频率范围：10Hz～20kHz 5、频率计权：A（默认）、C、Z 6、时间计权：F（默认）、S 7、测量指标：瞬时噪声Lp、平均噪声Leq、（积分时间T可定制，仅RS-485输出） 8、声压级输出： RS-485，4-20mA ，1-5V或2-10V（可选） 9、供电：直流5V-24，220V (需配220V-5V电源适配器支持） 10、AD采样频率：48 kHz 11、检波方式；全数字 12、尺寸大小：φ24.5×115 mm；重量：115g 13、温度范围：-20～+50 ℃；相对湿度：≤80% 14、外形材质：不锈钢外壳，坚固防腐。 三、接口及定义 下图为噪声传感器尾部航空插头定义。

传感器电路噪声的来源

传感器电路噪声的来源 电路设计是传感器性能是否优越的关键因素，由于传感器输出端都是很微小的信号，如果因为噪声导致有用的信号被淹没，那就得不偿失了，所以加强传感器电路的抗干扰设计尤为重要。在这之前，我们必须了解传感器电路噪声的来源，以便找出更好的方法来降低噪声。总的来说，传感器电路噪声主要有一下七种： 低频噪声 低频噪声主要是由于内部的导电微粒不连续造成的。特别是碳膜电阻，其碳质材料内部存在许多微小颗粒，颗粒之间是不连续的，在电流流过时，会使电阻的导电率发生变化引起电流的变化，产生类似接触不良的闪爆电弧。另外，晶体管也可能产生相似的爆裂噪声和闪烁噪声，其产生机理与电阻中微粒的不连续性相近，也与晶体管的掺杂程度有关。 半导体器件产生的散粒噪声 由于半导体PN结两端势垒区电压的变化引起累积在此区域的电荷数量改变，从而显现出电容效应。当外加正向电压升高时，N区的

电子和P区的空穴向耗尽区运动，相当于对电容充电。当正向电压减小时，它又使电子和空穴远离耗尽区，相当于电容放电。当外加反向电压时，耗尽区的变化相反。当电流流经势垒区时，这种变化会引起流过势垒区的电流产生微小波动，从而产生电流噪声。其产生噪声的大小与温度、频带宽度△f成正比。 高频热噪声 高频热噪声是由于导电体内部电子的无规则运动产生的。温度越高，电子运动就越激烈。导体内部电子的无规则运动会在其内部形成很多微小的电流波动，因其是无序运动，故它的平均总电流为零，但当它作为一个元件(或作为电路的一部分)被接入放大电路后，其内部的电流就会被放大成为噪声源，特别是对工作在高频频段内的电路高频热噪声影响尤甚。 通常在工频内，电路的热噪声与通频带成正比，通频带越宽，电路热噪声的影响就越大。以一个1kΩ的电阻为例，如果电路的通频带为1MHz，则呈现在电阻两端的开路电压噪声有效值为4μV(设温度为室温T=290K)。看起来噪声的电动势并不大，但假设将其接入一个增益为106倍的放大电路时，其输出噪声可达4V，这时对电路的干扰就很大了。

信息融合技术

信息融合技术 1引言 融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期,当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。 融合就是指采集并集成各种信息源、多媒体与多格式信息,从而生成完整、准确、及时与有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据与辅助数据库的相关信息以 获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。 多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质 的区别,其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更 为复杂的形式,而且可以在不同的信息层次上出现。 2信息融合的结构模型 由于信息融合研究内容的广泛性与多样性,目前还没有 统一的关于融合过程的分类。 2、1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合与决策层融合。 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面,采用经典的检测与估计方法。特征层融合可划分为两大

类:一类就是目标状态信息融合,目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类就是目标特性融合,它实质上就是模式识别问题,具体的融合方法仍就是模式识别的相应技术。 决策层融合就是指不同类型的传感器观测同一个目标,每个传感器在本地完成处理,其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决,以建立对所观察目标的初步结论。然后通过关联处理、决策层触合判决,最终获得联合推断结果。 2、2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)与λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)与第四层提取(即过程提取)。模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割,并且可以采用不同的方法来实现它们。 λ-JDL模型为JDL模型的简化,把0层包含进了1层, 4层融入其她各层中。 2、3按照数据流融合的位置进行分类多传感器融合系统中的一个关键问题就是在何处对数据流进行融合。按照融合位置的不同可以将融合结构分为以下三种类型:集中式融合、分布式多传感器融合与无中心融合结构。对于特定的信息融合应用不可能找到一种最优的融合结构,结构的选择必须综合考虑计算资源、可用的通信带宽、精度要求、传感器能力

噪声传感器说明书

噪声传感器说明书 1.引脚定义 红色：VCC（5-15V）黄色：信号输出（AO，范围：0.05V —（VCC-1.7））绿色：GND 2.特点： 1.能直接输出线性模拟量，AD采集更加方便解决了很多客户直接采集波形的痛苦。也可以直接作为分贝传感器使用。 2.灵敏度高，店主亲测，在封闭环境中，正常说话10米内可以检测到。 3.供电电压范围宽，本次设计的模块，电源范围可从5-15V。 3.常见问题 1．该模块可以接单片机AI通道，也可以接数据采集卡的AI通道 2．输出仅仅为电压，不能为电流 3．该模块提供给专业人士使用 4．这是模拟量输出模块，不是带有通信功能的采集卡 5．全部资料就是上述网页的描述，不提供其他额外资料 6．该模块为简易分贝测试模块，如果需要高精度、高稳定性的，请绕道。您知道，噪声是相对量，两个品牌的噪声计放在一起，测量出来的结果也是不一样的哦。 武汉亚为电子科技有限公司 噪声传感器说明书 4.引脚定义 红色：VCC（5-15V）黄色：信号输出（AO，范围：0.05V —（VCC-1.7））绿色：GND 5.特点： 1.能直接输出线性模拟量，AD采集更加方便解决了很多客户直接采集波形的痛苦。也可以直接作为分贝传感器使用。 2.灵敏度高，店主亲测，在封闭环境中，正常说话10米内可以检测到。 3.供电电压范围宽，本次设计的模块，电源范围可从5-15V。 6.常见问题 1．该模块可以接单片机AI通道，也可以接数据采集卡的AI通道 2．输出仅仅为电压，不能为电流 3．该模块提供给专业人士使用 4．这是模拟量输出模块，不是带有通信功能的采集卡 5．全部资料就是上述网页的描述，不提供其他额外资料 6．该模块为简易分贝测试模块，如果需要高精度、高稳定性的，请绕道。您知道，噪声是相对量，两个品牌的噪声计放在一起，测量出来的结果也是不一样的哦。 武汉亚为电子科技有限公司

车辆噪声源识别方法综述

文章编号：1006-1355(2012)05-0011-05 车辆噪声源识别方法综述 胡伊贤，李舜酩，张袁元，孟浩东 （南京航空航天大学能源与动力学院，南京210016） 摘要：在车辆产业中，噪声问题越来越突出，噪声源识别方法是车辆噪声控制的重要前提。近年来，车辆噪声源识别的方法得到快速发展，但仍需不断改进和完善。本文对车辆噪声源识别方法进行总结，将车辆噪声源识别方法分为传统方法、基于信号处理方法和基于声阵列技术方法三类，并描述和分析各种识别方法的特点。最后总结全文，展望未来车辆噪声源识别方法。 关键词：声学；车辆；噪声控制；综述；噪声源识别方法 中图分类号：V231.92文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2012.05.003 Reviews of Vehicle Noise Source Identification Methods HU Yi-xian,LI Shun-ming,ZHANG Yuan-yuan,MENG Hao-dong (College of Energy and Power Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing210016,China) Abstract:In the vehicle industry,noise issues have become more evident.Vehicle noise source identification is an important prerequisite for noise control.In recent years,new methods of vehicle noise source identification have been developed,but it is necessary still for them to improve and optimize.The different methods for identifying noise sources are reviewed in this paper.All methods are divided into three categories,i.e.the traditional analysis method,the method based on signal processing,and method based on acoustic array technology.The features of various identification method are described and compared.Finally,some prospects of noise source identification method are given. Key words:acoustics;vehicle;noise control;review;noise source identification method 车辆噪声源识别是指在有许多噪声源或包含许多振动发声部件的复杂声源情况下，为了确定各个声源或振动部件的声辐射的性能，区分噪声源，并加以分等而进行的测量与分析。车辆的噪声主要分为发动机噪声、进排气噪声、传动噪声、轮胎噪声以及其他机械噪声[1，2]。 车辆噪声产生机理不同，针对不同噪声源有不同的识别方法[3]。本文将车辆噪声源识别方法分为三类：一类是传统噪声源识别方法，包括主观识别法、铅覆盖法、分部运行法、表面振速法和近场声压 收稿日期：2011-11-23；修改日期：2012-01-21 项目基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划资助(基金编号：CX10B_094Z) 作者简介：胡伊贤（1986-），男，江苏，江苏宿迁泗阳县人，硕士，目前从事车辆噪声与振动控制研究。 E-mail:nuaayixian@https://www.wendangku.net/doc/de12102066.html, 测试法等。这些方法可以简单的对车辆噪声源进行识别。第二类是以信号处理为基础的噪声源识别方法，典型的有时域平均法、相关分析法、相干分析法、倒谱分析法、阶次分析法、小波分析法以及盲源分离法等。其中时域平均与相关分析是描述幅值随时间变化的时域分析方法。相干分析、倒谱分析在频域内对噪声信号进行分析，主要针对平稳噪声信号；阶次分析、小波分析、盲源分离识别方法在时频域内对信号进行分析，一般用于非平稳噪声信号。第三类是以声阵列技术为基础的噪声源识别方法，主要包括声强测试、波束成形以及声全息测试技术，它们主要特征是以全息面来直观全面反映各声源对整车噪声贡献的大小。本文在对各种声源识别方法总结基础上，分析声源识别方法的使用特点、优点与不足，对车辆噪声源识别方法进行总结与展望。

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合技术 摘要：介绍多传感器数据融合技术的历史与研究现状，给出多传感器数据融合实现方法，最后给出应用和多传感器数据融合的不足与研究展望。 1 引言 多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向，世界各国都有学者和技术人员在开展数据融合技术的研究，我国对数据融合方面的研究也日益重视，国家自然科学基金和“863”计划已将其列入重点支持项目，因此，对多传感器数据融合进行学术与工程应用的研究具有重要意义[1]。 多传感器数据融合技术是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。多传感器数据融合技术从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保留正确的和有用的成分,最终实现信息的优化，它也为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。数据融合作为一门跨学科的综合信息处理理论，涉及系统论、信息论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和学科[2]。 本文介绍数据融合技术发展历史与研究现状，描述数据融合技术的几种典型实现方法，给出数据融合技术的主要应，最后对数据融合技术研究中存在的问题和发展前景进行了论述。 2 多传感器数据融合技术概述 2.1 数据融合的定义 数据融合也称为信息融合，它的定义有很多。Mango lini将数据融合定义为：一套利用具有不同性质的各种源数据的方法、工具、方式，目的是提高所需信息的质量，此定义着重于融合的方法。Hall 和Llinas的定义是“数据融合技术是将来自多传感器和相关数据库的有关信息进行综合，以得到精度上的改善和更加具体的推断，而这些也可以通过单个传感器来得到”。这种定义虽然提到了数据信息的质量，但是仍注重于方法。美国国防部定义为“数据融合是一个多级、多方面的过程,这个过程处理自动识别、连结、相关、估计以综合多源数据和信息.。”这一定义简单地说就是“处理自动识别、连结、相关、估计

基于多传感器信息融合的智能机器人

基于多传感器信息融合的智能机器人 院－系：信息工程与自动化学院 专业：模式识别与智能系统 年级： 2011 级 学生姓名：朱丹 学号： 2011204082 任课教师：黄国勇 2011年11月

摘要 机器人多传感器信息融合是当今科学研究的热点问题。传感器是连接机器人智能处理过程与外界环境的重要纽带，一般智能机器人都配有数个不同种类的传感器。本文主要分析了多传感器系统在机器人当中的重要性和多传感器信息融合的基本原理，并探讨了多传感器信息融合技术在智能机器人中的应用。 关键词：智能机器人、多传感器、信息融合 引言 多传感器、信息融合技术与传统机器人的结合构成了智能机器人。要使机器人拥有智能，对环境变化做出反应，首先必须使机器人具有感知环境的能力。用传感器采集环境信息加以综合处理，控制机器人进行智能作业，更是机器人智能化的重要体现。在以往机器人智能领域的研究中，人们把更多的注意力集中到研究和开发机器人的各种外部传感器上。尽管在现有的智能机器人和自主式系统中，大多数使用了多个不同类型的传感器，但并没有把这些传感器作为—个整体加以分析，更像是—个多传感器的拼合系统。虽然在各自传感器信息处理与分析方面开展了大量富有成效的工作，但由于忽视了多传感器系统的综合分析，对提高智能系统的性能带来了不利影响，效率低下而且速度缓慢。 因此，多传感器信息融合技术较之单一传感器有非常大的数据准确度的优势，已经成为现在机器人研究领域的关键技术。 一、多传感器信息融合的基本原理 多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将人体的各种功能器官(眼、耳、鼻、四肢)所探测的信息(景物声音、气味和触觉)与先验知识进行综合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件做出估计。这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信息(图像、声音、气味、物理形状、描述)转化成对环境的有价值的解释，这需要大量不同的智能处理，以及适用于解释组合信息含义的知识库。 多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特征:时变的或者非时变的；实时的或者非实时的；快变的或者缓变的；模糊的或者确定的；精确的或者不完整的；可靠的或者非可靠的；相互支持的或互补的；相互矛盾的或冲突的。 多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感器系统的有效性。

噪声传感器

TZ-2KA型噪声传感器 概述 TZ-2KA型噪声传感器是一款宽声频范围、高声强动态范围、操作简便的噪音传感器。该传感器体积小，重量轻，安装灵活，其声频测量范围覆盖了人耳所能听到的全部频率（20～20KHz），测量的声强能量范围满足国家噪声管理标准中的全部要求。此外，该传感器输出为标准电压信号，配接本公司自主研发的BR-Mini410、BR-Ultra24和与之匹配的分析软件可实现对噪声的深层次精细测量系统，被广泛的应用于大专院校及科研单位在环境监测、噪声定量分析、声源定位、噪声治理及声学研究中，深受用户好评。 技术参数 频率范围：20HZ～20KHz

动态范围：20～140dB 灵敏度：50mV/Pa 极化电压：0V 频响特性：自由场 外径：φ12.7mm 温度范围：-20～+80℃ 相对湿度：≤80% 工作环境：1个大气压 其它事项：测量部件不受外来冲击 噪声传感器与动态信号分析仪、与之配套分析软件分析使用。可以实现噪声时域图、频域图、瀑布图、声功率等高级分析，被广泛用于各大高校及研究所对噪声分析、噪声控制研究中。 BR-Ultra动态信号分析仪 采集通道：8通道并行采集； 采样频率：同步并行采集每通道最高128KHz（1KHz～128KHz可调）； 分辨率：>0.01% F.S（满量程的十万分之一） 模数转换：24bit； 动态范围：>100dB 直流误差：<0.005%F.S；±2mV； 适用频率：0~20KHz 输入阻抗：1MΩ/20pF

供电方式：内置锂电池>4小时或AC220V(市电)； BR-Mini410动态信号分析仪 通道数：2（完全并行采集） AD转换:16bit 采样率：1000K SPSHz 动态范围：90(dB) 量程：±1V、±10V 直流误差:<0.001%F.S；±2mV 输入阻抗:1MΩ/20pF 供电方式:内置锂电池>24小时或AC220V(市电)输入方式:电压、ICP、电荷 通信接口:USB2.0

发动机台架振动噪声试验规范

发动机台架 振动噪声 试验规范 湖南大学 先进动力总成技术研究中心

1.适用范围 本标准适用于缸径100mm以内，功率在150kW以内的往复活塞式发动机。 2.规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 2.1 GB/T 1859-2000 往复式内燃机辐射空气噪声测量工程法及简易法。 2.2 GB/T 6072.1-2000 往复式内燃机性能第1部分：标准基准状况，功率、燃油消耗和机油消耗的标定及试验方法。 2.3 GB/T 6072.3-2008 往复式内燃机性能第3部分：试验测量。 3.试验目的 在发动机消声室试验台架上进行发动机振动噪声测试，评价发动机振动噪声水平。 4.测试设备 4.1传声器应该符合GB/T3785规定的1级仪器要求，其测量装置必须至少覆盖 20Hz～20000Hz的频率范围。 4.2加速度传感器应该符合GB/T3785规定的1级仪器要求，其测量仪器频率范围至少为10Hz～2000Hz，并应包括发动机最低稳定转速到lO倍最高转速的激励频率。 4.3 传声器、加速度传感器在测量前必须进行标定。 4.4测量前后，仪器应该按照规定进行校准，两次校准值不应超过1dB。 4.5 发动机转速的测试仪器的准确度应优于1%。 5.安装条件和运转工况 5.1发动机工作条件 测试前确保发动机为工作正常且油位、水位正常。 在测量过程中，发动机的所有运行条件，应该符合制造厂家的规定。测量开始前，发动机应该稳定在正常工作温度范围内。 5.2 发动机状态

多传感器信息融合技术综述(论文)

多传感器信息融合技术综述 内容摘要：多传感器信息融合技术是一门新兴学科，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和展开了综述。 关键词：多传感器；信息融合；综述 随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展，多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。多传感器信息融合是20世纪80年代出现的一门新兴学科，它首先广泛地应用于军事领域，如海上监视、空－空和地－空防御、战场情报、监视和获取目标及战略预警等，随着科学技术的进步，多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术，并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和医疗诊断等多种领域。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作，并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发，现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。1多传感器信息融合的概念 在信息融合领域，人们经常提及“多传感器融合”（multi-sensor fusion）、“数据融合”（data fusion）和“信息融合”（information fusion）。实际上它们是有差别的，现在普遍的看法是，多传感器融合包含的内容比较具体和狭窄，至于信息融合和数据融合，有一些学者认为数据融合包含了信息融合，还有一些学者认为信息融合包含了数据融合，而更多的学者把信息融合与数据融合的当作同一概念看待，在不影响应用的前提下，二种提法都是可以的。因此本文统一使用信息融合这一提法。信息融合有多种定义方式，作者认为比较确切的概念为：充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。 2 信息融合的模型和结构 2.1 信息融合的模型 信息融合绝大部分的研究都是根据具体问题及其特定对象建立自己的融合层次，针对其在军事上的应用将信息融合划分为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁估计；根据输入输出数据的特征提出了基于输入/输出特征的融合层次化描述等。可见，信息融合层次的划分没有统一标准，根据信息表征的层次，我们将信息融合划分为像素层、特征层和决策层，分别称为像素级融合、特征级融合和决策级融合[1]。一个给定的信息融合系统，可能涉及多个级别数据的输入。 （1）像素级融合见图1，这是最低层次的信息融合。在这种方法中，匹配的传感器数据直接融合，而后对融合的数据进行特征提取和特征说明。传感器的信息融合之后，没有单个处理的信息损失，识别的处理等价于对单个传感器的处理。该层次的信息融合能够提供其它层次上的融合所不具备的细节信息，因此，像素级多传感器处理提供一种最优决策和识别性能。但是，像素级融合要求精确的传感器配准和宽的传输带宽。 （2）特征级融合见图2，这是中间层次的信息融合。在这种方法中，每个传感器观测目标，并对各传感器的观测进行特征提取（如提取形状、边沿、方位信息等），产生特征矢量，而后融合这些特征矢量，并做出基于联合特征矢量的属性说明。在特征级融合中，各个源提供的特征矢量融合到一个综合的特征矢量中，这种融合是比较简单的，该层次的信息融合是像素级融合和更高一级决策级融合的折衷形式，兼容了两者的优缺点，具有较大的灵活性，在许多情况下是很实用的。