下面是我們用于模式生成和識別的系統(tǒng)框圖。 由于飛機(jī)起飛噪聲的起點和止點都為零且時間長度有限，我們因此認(rèn)為它屬于非平穩(wěn)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(qiáng)烈，因為飛機(jī)產(chǎn)生的噪聲覆蓋了背景噪音的中間部分。　　

 

　　我們觀察發(fā)現(xiàn)，對于所有的飛機(jī)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(nèi)采集的樣本數(shù)量減少至264600個。 對于其他飛機(jī)噪音分析，建議選擇25kS/s的采樣頻率和D-、C-和A-加權(quán)濾波器。

　　降低頻譜分辨率

　　由于幅度譜有132300次諧波，這會導(dǎo)致處理過程非常復(fù)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(shù)據(jù)感興趣。

　　我們提出了以下假設(shè)：

• 任何降低頻譜分辨率的方法都會在測量飛機(jī)噪音的最初和最后時間段內(nèi)引入一個容忍度。 例如，在飛機(jī)起飛后開始采集為時24秒的數(shù)據(jù)，然后將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練為一個噪音模式。 在運行時，如果采集到的起飛噪聲為第5秒至24秒，并且降低頻譜分辨率的話，那么前5秒鐘的位移對于頻譜形式的影響就會非常小。
• 中值濾波器(移動平均濾波器)創(chuàng)建了一個飛機(jī)起飛噪聲頻譜的典型形式。
• 在保留X率的基礎(chǔ)上對平均頻譜進(jìn)行降頻，保留了飛機(jī)起飛噪音的頻譜形式。

　　結(jié)論

　　我們的10節(jié)點系統(tǒng)成功地測量了墨西哥國際機(jī)場飛機(jī)起飛時產(chǎn)生的噪音。 該系統(tǒng)創(chuàng)造了許多不同類型的頻譜分析，并獲得了最常用的dB(A)或dB(C)表示形式的統(tǒng)計指標(biāo)，用于噪聲測量。 我們可以存儲系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)，隨后再執(zhí)行更深入的分析，通過噪音來確定潛在的健康危險，并知曉噪音水平在全天的波動情況。

　　在未來，我們想要在分割原始信號后運用這項技術(shù)，測量所得結(jié)果的差異。 我們還計劃測試新的參數(shù)來創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。