Усик Вікторія Валеріївна

доцент, кандидат технічних наук

Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

Україна

Харків

 

Бєліков Ігор Сергіойович

Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

Україна

Харків

 

  Анотація. Авторами запропонована модель виділення обвідної імпульсного відгуку приміщення засобами MATLAB, проведений порівняльний аналіз кривої з обвідной, що отримана в програмному пакеті EASERA.

  Ключові слова: акустика приміщення, імпульсній відгук, щільності спаду звукової енергії, енергетично-часова залежність, коефіцієнт кореляції. 

  Вступ

  Для дослідження акустики приміщень спеціального призначення недостатньо аналізу тільки частотної залежності часу реверберації, тому використовуються додаткові критерії, що базуються на аналізі імпульсній характеристиці приміщення [1]. 

  В роботі наведені етапи розробки моделі виділення обвідної сигналу та система оцінювання проведеного експерименту на базі кореляційного аналізу сигналів. 

  Мета роботи

  Метою роботи є:

1. аналіз математичного апарату, що дозволяє від імпульсного відгуку отримати обвідну щільності спаду звукової енергії в приміщенні протягом усього ревербераційного процесу;
2. аналіз програмного забезпечення, що дозволяє отримати характеристики, що досліджуються, експериментально та провести математичне моделювання;
3. проведення порівняльної характеристики описаних методів.

  Основна частина

  Розробка моделі дослідження

  Моделювання виконується за допомогою програмного пакету MATLAB та його системи блочного імітаційного моделювання Simulink [2,3].

  На мал.1 наведена структурна схема дослідження, яка складається з таких частин: імпульсного відгуку, енергетично-часової залежності, систем виділення обвідної та порівняння сигналів. 

 

Мал.1 Структурна схема дослідження

  Для отримання імпульсного відгуку та енергетично-часової залежності використовується вимірювальна програма EASERA [4-6]. EASERA виконує розрахунок енергетично-часової залежності спаду щільності звукової енергії з плином часу. Отримані результати імпульсного відгуку приміщення та енергетично-часова залежність (ЕЧЗ) зберігаються на дисковому просторі ПК задля подальшої роботи з ними.

  Система виділення обвідної сигналу являє собою систему, яка по суті виконує перетворення імпульсного відгуку (ІВ) в ЕЧЗ. Існує декілька способів виділення обвідної сигналу, серед яких найбільш розповсюджені наступні

  1) піднесення у квадрат вхідного сигналу та подальшої його низькочастотної фільтрації;

  2) створення аналітичного сигналу шляхом використання перетворювача Гілберта.

  В роботі розглядається виділення обвідної сигналу шляхом використання перетворювача Гілберта. Система виділення обвідної побудована за наступним алгоритмом (мал. 2).

  Система виділення обвідної реалізується на основі системи імітаційного моделювання Simulink. В засобах MATLAB міститься модель dspenvdet, яка виконує подібну процедуру. За її схемою з урахуванням особливостей вхідного сигналу виконується побудова системи виділення обвідної.

  Система порівняння сигналів має на меті дослідити отриманий за допомогою моделювання та виміряний програмним забезпеченням сигнали. 

  За отриманими результатами робляться висновки щодо того, на скільки та чим саме відрізняються сигнали вимірювального програмного забезпечення та ті, які моделюються системою імітаційного моделювання.

 

Мал. 2 Алгоритм роботи системи виділення обвідної

  Моделювання та аналіз отриманих результатів

  Отримані результати зберігаються у вигляді файлів формату wav. Особливість збереження файлів ЕЧВ полягає в тому, що програма дозволяє зберігати результат лише в лінійному масштабі, незважаючи на обрані параметри.

  Наступним кроком збережені файли завантажуються MATLAB, використовуючи шаблони насамперед створених файлів «loading_files.m» та «loading_files_ETC.m»:

% Loading measurement signal IR

[Y,Fs1,Bits1]=wavread('C:\Measurement\Dasha\Auditoria33__22_5_1-Impulse Response')

% Loading measurement signal ETC

[X,Fs2,Bits2]=wavread('C:\Measurement\Dasha\Auditoria33__22_5_1-Energy-Time Curve')

  Після завантаження автоматично оновлюються файли «signal_IR.mat» та «signal_ETC.mat», які містять зчитану з файлів вимірювань інформацію.

  Наступним кроком використання створеної моделі виділення обвідної сигналу (мал. 3). 

 

Рисунок 3 – Модель виділення обвідної сигналу

  Код модулю:

[CorrCoef]=corr(X,Z)

 plot(CorrCoef);

title('Correlation Coeficient')

xlabel('Columns')

ylabel('Correlation Value');

  Кореляційний аналіз результатів 

  З метою порівняння отриманих результатів вимірювань та моделювання обвідної використаний кореляційний аналіз. На мал. 4 наведені графіки коефіцієнтів кореляції між сигналами для залу засідань з частотою дискретизації (ЧД) 22,05 кГц та 44,1 кГц. 

 

  Мал. 4 Результати кореляційного аналізу сигналів 

(зал засідань) з ЧД 22,05 кГц та 44,1 кГц

  На мал. 5 наведені графіки коефіцієнтів кореляції між сигналами для лекційного залу з частотою дискретизації (ЧД) 22,05 кГц та 44,1 кГц. 

  

Мал. 5 Результати кореляційного аналізу сигналів 

(лекційна зала) з ЧД 22,05 кГц та 44,1 кГц

  На мал. 6 наведені графіки коефіцієнтів кореляції між сигналами для заглушеної камери з частотою дискретизації (ЧД) 22,05 кГц та 44,1 кГц.

 

  Мал. 6 Результати кореляційного аналізу сигналів 

(заглушена камера) з ЧД 22,05 кГц та 44,1 кГц

   Отримані результати наведені в табл.1.

 

Таблиця № 1 

Результати кореляційного аналізу сигналів

 

 

  Висновки

  Отримані результати дослідження дозволяють зробити наступні висновки:

  - виконання моделювання для сигналів з ЧД 44,1 кГц майже в 3,7 рази довше, ніж для сигналів з ЧД 22,05 кГц;

  - сигнали, які мають більшу частоту дискретизації мають менший діапазон в різниці коефіцієнтів кореляції, що свідчить про кращі результати при вимірюваннях та дослідженнях;

  - сигнали мають досить високі коефіцієнти кореляції (від 0,6825 до 0,8492), що дозволяє стверджувати, що сигнали, виміряні програмним забезпеченням, та сигнали, отримані в результаті моделювання, досить близькі за значеннями;

  - у приміщенні, яке має спеціальне оздоблення, як наприклад заглушена камера, отримуються більш високі результати кореляційного аналізу, ніж у інших приміщеннях, що пов’язано з особливостями його геометрії, більш низьким впливом шуму та оздоблювальними матеріалами.

  Таким чином, виміряні програмним забезпеченням EASERA 1.1.3 енергетично-часові залежності спаду щільності звукової енергії, за якими проводиться оцінка акустичної якості приміщення, надає високий рівень достовірності отриманих результатів. 

 

Література:

1 Звукозапись: акустика помещений / Филип Ньюэлл ; пер. с англ. А. Кравченко. - М.: Шоу-Мастер, 2004. – 678с.

2 Сергиенко А.Б Цифровая обработка сигналов. – СПб.: Питер, 2002. – 608 с.

3 Акчурин Э.А. "Система компьютерной математики MATLAB": Конспект лекций. – С.: СГУ, 2012. – 150 c.

4 Fundamentals to perform acoustical measurements/ Dr. W. Ahnert, Dr. W. Schmidt//Appendix to EASERA. - 2005. - P. 1-49р.

5 EASERA Users Manual/Dr.W. Ahnert, Dr. W. Schmidt. - 2005. - 212 р.

6 EASERA utorial/Dr. W. Ahnert, Dr.W. Schmidt. -2006. – 170 р.