本文關(guān)鍵詞： 微型揚聲器 短時傅里葉變換 異音產(chǎn)生機理 共振頻率　出處：《天津科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：純音檢測是微型揚聲器產(chǎn)品質(zhì)量檢測的重要環(huán)節(jié)——檢測微型揚聲器在額定功率下,采用正弦掃頻激勵時,揚聲器的響應(yīng)信號是否存在異常。目前,在電聲行業(yè),用人耳檢聽方法檢測揚聲器異音故障仍然占主導(dǎo)地位。由于人工檢聽的方法具有一定的主觀性,而且長期檢聽還會傷害聽音員的聽覺神經(jīng)。為此,隨著工業(yè)化進程的推進,微型揚聲器異音故障的自動檢測已成為電聲行業(yè)亟待解決的問題。結(jié)合微型揚聲器自身特點,本文對微型揚聲器異音信號產(chǎn)生機理做出進一步分析和研究。在對揚聲器響應(yīng)信號做時頻分析的基礎(chǔ)上,對揚聲器共振頻率附近區(qū)域和全局高階能量進行統(tǒng)計,并以此區(qū)分揚聲器的好壞。為了實現(xiàn)揚聲器異音故障檢測,運用掃頻儀發(fā)出的正弦掃頻信號激勵微型揚聲器,經(jīng)由傳聲器將聲壓信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?數(shù)據(jù)采集卡將模擬電信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字量并送入計算機處理。計算機對采集到的信號做短時傅里葉變換,獲得信號的時間—頻率聯(lián)合分布,提取特征并進行數(shù)理統(tǒng)計,根據(jù)合格揚聲器和故障揚聲器的特征分布,確定閾值。本文的主要研究成果包括：1.給出微型揚聲器異音故障的產(chǎn)生原因并對產(chǎn)生機理進行了研究；2.結(jié)合時頻圖中的能量分布狀況,提出了基于共振頻率附近區(qū)域高階能量的異音檢測方法；3.給出了基于短時傅里葉變換的揚聲器共振頻率的計算；4.完成了檢測系統(tǒng)軟硬件模塊的集成。實驗表明,基于共振頻率附近區(qū)域高階能量的異音檢測方法能夠較好的識別微型揚聲器的好壞,在短時傅里葉變換的基礎(chǔ)上進行共振頻率求解的方法可行。
[Abstract]:Pure tone detection is an important link in the product quality detection of micro loudspeakers. At present, the response signal of the loudspeaker is abnormal when it is excited by sine sweep frequency under rated power. In the electro acoustic industry, the method of human ear test is still dominant in detecting the abnormal sound of loudspeakers. Because of the subjective nature of the method of manual audiometry, and the long-term detection of hearing will also harm the auditory nerve of the listener. For this reason. With the advancement of industrialization, the automatic detection of abnormal sound faults of micro loudspeakers has become an urgent problem to be solved in the electroacoustic industry, combining with the characteristics of micro loudspeakers. Based on the time-frequency analysis of the loudspeaker response signal, the region near the loudspeaker resonance frequency and the global high-order energy are analyzed. In order to detect the abnormal sound of loudspeaker, the sinusoidal sweep signal is used to excite the miniature loudspeaker, and the sound pressure signal is transformed into electric signal through microphone. The data acquisition card converts analog signals into digital signals and sends them to the computer for processing. The computer performs short time Fourier transform on the collected signals to obtain the time-frequency joint distribution of the signals. Feature extraction and mathematical statistics, according to qualified loudspeaker and fault loudspeaker feature distribution. The main research results in this paper include: 1. The causes of abnormal sound faults of micro loudspeakers are given and the mechanism of producing them is studied. 2. Considering the energy distribution in the time-frequency map, a new method based on the high-order energy near the resonance frequency is proposed. 3. The calculation of loudspeaker resonance frequency based on short time Fourier transform is given. 4. The software and hardware modules of the detection system are integrated. The experiment shows that the method based on the high order energy near the resonance frequency can better identify the micro loudspeaker. The method of solving resonance frequency based on short time Fourier transform is feasible.
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN643

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本文編號：1469217