к библиотеке   к оглавлению   FAQ по эфирной физике   ТОЭЭ   ТЭЦ   ТПОИ   ТИ  

РЕАЛЬНАЯ ФИЗИКА

Глоссарий по физике

А   Б   В   Г   Д   Е   Ж   З   И   К   Л   М   Н   О   П   Р   С   Т   У   Ф   Х   Ц   Ч   Ш   Э   Ю   Я  

Анализ звука

Анализ звука - разложение сложного звукового сигнала на ряд простых составляющих. Чаще всего применяются частотный и временной анализ звука. При частотном звука анализе звуковой сигнал представляется суммой синусоидальных составляющих, характеризующихся частотой, фазой и амплитудой. Частотный анализ звука позволяет получить распределение амплитуд составляющих по частотам (т. н. амплитудно-частотные спектры) и распределение фаз составляющих по частотам (фазочастотные спектры). При временном анализе звука сигнал представляется суммой коротких импульсов, характеризующихся временем появления и амплитудой. Методы временного анализа звука лежат в основе принципа действия гидролокаторов и эхолотов. При частотном анализе звуковой сигнал p(t)представляют суммой
065_084-11.jpg
где аn - амплитуда, fn - частота, jn - нач. фаза. Набор чисел ап, fn образует амплитудно-частотный спектр, а jn, fn - фазочастотный.
065_084-12.jpg
Рис. 1. Периодический звуковой сигнал (а) и его спектр (б). По осям ординат отложены соответственно звуковое давление p(t)и амплитуды спектральных составляющих аn, по осям абсцисс - время t и частота f.

Если звуковой сигнал p(t)периодичен (рис. 1,a) (большинство музыкальных звуков, гласные звуки речи), то его представляют в виде ряда Фурье (рис. 1, б), в к-ром частоты fn образуют гармонич. ряд f0, 2f0, 3f0 и т. д., f0 - низшая частота ряда, T0=1/f0 - период звуковой волны. Если же звуковой сигнал р (t)непериодичен, напр., однократный щелчок (рис. 2), то его можно рассматривать как периодический с бесконечно большим периодом Т0.
065_084-13.jpg
Рис. 2. Непериодический звуковой сигнал (а) и его спектральная плотность (б). По осям ординат отложены соответственно звуковое давление p(t)и спектральная плотность а(f), по осям абсцисс - время t и частота f.

Т. к. при этом частотные интервалы между гармониками f0 ~1/T0 становятся бесконечно малыми, а число гармоник - бесконечно большим, такой сигнал представляют в виде интеграла Фурье:
065_084-14.jpg
где а(f) - амплитудно-частотный спектр. В прошлом частотный 3. а. проводили с помощью резонаторов акустических, напр., резонаторов Гельмгольца. Набор таких резонаторов с разл. резонансными частотами позволяет проводить частотный 3. а., наблюдая, какие из резонаторов "откликаются" на звук и с какой громкостью. В настоящее время 3. а. выполняют после преобразования звукового сигнала в электрический с помощью микрофона (в воздухе) или гидрофона (в воде). Применяют либо параллельный, либо последовательный 3. а. В первом случае электрич. сигнал пропускают через набор полосных фильтров с шириной Dfn, где п - номер фильтра, и получают частотный спектр. Наиб. употребительны анализаторы с постоянной относит. шириной полосы Dfn/fср п (fср п-ср. частота фильтра), равной 1, 1/3 или 1/6 октавы. Совокупность напряжений на выходе фильтров представляет частотный спектр сигнала. В случае нестационарных сигналов спектр характеризуется накопленными за нек-рый интервал времени Т среднеквадратичными напряжениями на выходе фильтров. Когда требуется высокая разрешающая способность анализа, применяют последовательный 3. а. (метод гетеродинирования), при к-ром с помощью спец. генератора (гетеродина) и нелинейного элемента получают электрич. напряжение с разностной fг-fс (или суммарной fг+fс) частотой, где fг - частота гетеродина, fс - частота сигнала. Полосный фильтр шириной Df настроен при этом на нек-рую фиксированную частоту fп . Меняя fг, добиваются, чтобы все частотные составляющие сигнала последовательно образовывали с fг разностную частоту fг-fс=fпbDf/2. Зависимость напряжения на выходе фильтра от частоты даёт амплитудно-частотный спектр звука. Анализаторы гетеродинного типа проводят 3. а. с пост. шириной полосы. Частотные спектры многих практически важных звуков (речь, звуки голосов животных, шум машин и механизмов при изменении режима работы) изменяются во времени. Чтобы проследить эти изменения, применяют частотно-временной, или сонографический, анализ (рис. 3).
065_084-15.jpg
Рис. 3. Стенографическое изображение звуковых сигналов: 1 - чистый тон с частотой f0, 2 - короткий импульс в момент времени t0, 3 - амплитудно-модулированный сигнал, 4 - частотно-модулированный сигнал, 5 - полосовой шум, в диапазоне от f1 до f2, длящийся от момента времени t1 до t2.

Частотные спектры, полученные за последовательные интервалы времени, отображаются на спец. электрочувствит. бумаге в координатах "частота-время". Степень почернения бумаги характеризует значение спектральной составляющей a(f)на данном интервале времени. Для 3. а. наряду с аналоговыми методами, основанными на применении фильтров, гетеродинных анализаторов, сонографов, в настоящее время широко применяются численные методы с использованием ЭВМ. Применение ЭВМ позволяет выполнять как частотный, так и временной 3. а.; возможно также разложение звукового сигнала по другим функциям, отличным от синусоидальных. Анализ звука применяют при изучении свойств источников звука, среды его распространения, при обнаружении звукового сигнала на фоне других мешающих звуков, при распознавании звукового сигнала и т. п. Напр., анализируя звуки животных, можно выяснить биол. назначение этих звуков. Наблюдая изменение спектров звука с расстоянием, выявляют способность воздушной или водной среды проводить, поглощать и рассеивать звук. Сопоставляя спектры шумов сердца у больных людей с характером заболевания, выполняют акустич. диагностику сердца. 3. а. полезен при борьбе с шумом и вибрациями на произ-ве и транспорте. Напр., зная спектр шума автомобильного двигателя, можно рассчитать рациональную конструкцию глушителя. Знание спектров речевых и музыкальных звуков позволяет правильно выбрать частотную характеристику электроакустич. передающих трактов, обеспечивающих требуемое качество воспроизведения звука. На основе 3. а. работают системы автоматич. распознавания речи. Для анализа случайных звуковых сигналов применяют корреляционный анализ (см. Корреляция ),позволяющий определить степень статистич. взаимосвязи либо одного и того же сигнала р1, но в разд. моменты времени, отстоящие на интервал t, либо разных звуковых сигналов p1 п р2, напр., звукового поля в разных точках пространства. В первом случае эта связь характеризуется автокорреляционной функцией:
065_084-16.jpg
во втором - взаимно-корреляционной функцией:
065_084-17.jpg
(здесь Т - временной интервал, за к-рый проводится анализ). Методами корреляционного анализа решаются такие задачи, как предсказание характера изменения процесса во времени, выделение слабых акустич. сигналов на фоне помех, измерение искажений вещательных сигналов при их передаче электроакустич. системой и др. По корреляционным функциям могут быть найдены многие физ. характеристики акустич. процессов, систем и звуковых полей, представляющие практич. интерес. Анализ звука в живой природе производится слуховыми органами животных, причём чем выше на ступени эволюц. лестницы находится животное, тем изощрённее его анализ звука. Так, слух насекомых анализирует звук только по его временной структуре, тогда как амфибии и млекопитающие (включая человека) имеют развитую систему анализа звука: частотного (параллельного на улитке органа слуха) и частотно-временного (в нейронных структурах головного мозга). Наиб. развитыми формами анализа звука обладают эхолоцирующие животные (дельфины, летучие мыши), к-рые, излучая зондирующие импульсы и сравнивая их спектры со спектрами эхосигналов от разных объектов в среде, оценивают свойства объектов (напр., съедобный-несъедобный), их размер, форму, внутр. структуру, расстояние и скорость движения объекта.

Литература по анализу звука

  1. Xаркевич А. А., Спектры и анализ, 4 изд., М., 1962;
  2. Френкс Л., Теория сигналов, пер. с англ., М., 1Я74;
  3. Скучик Е., Основы акустики, пер. с англ., т. 1, М., 1976;
  4. Белькович В. М., Дубровский Н. А., Сенсорные основы ориентации китообразных. Л., 1976.

Н. А. Дубровский

к библиотеке   к оглавлению   FAQ по эфирной физике   ТОЭЭ   ТЭЦ   ТПОИ   ТИ  

Знаете ли Вы, почему "черные дыры" - фикция?
Согласно релятивистской мифологии, "чёрная дыра - это область в пространстве-времени, гравитационное притяжение которой настолько велико, что покинуть её не могут даже объекты, движущиеся со скоростью света (в том числе и кванты самого света). Граница этой области называется горизонтом событий, а её характерный размер - гравитационным радиусом. В простейшем случае сферически симметричной чёрной дыры он равен радиусу Шварцшильда".
На самом деле миф о черных дырах есть порождение мифа о фотоне - пушечном ядре. Этот миф родился еще в античные времена. Математическое развитие он получил в трудах Исаака Ньютона в виде корпускулярной теории света. Корпускуле света приписывалась масса. Из этого следовало, что при высоких ускорениях свободного падения возможен поворот траектории луча света вспять, по параболе, как это происходит с пушечным ядром в гравитационном поле Земли.
Отсюда родились сказки о "радиусе Шварцшильда", "черных дырах Хокинга" и прочих безудержных фантазиях пропагандистов релятивизма.
Впрочем, эти сказки несколько древнее. В 1795 году математик Пьер Симон Лаплас писал:
"Если бы диаметр светящейся звезды с той же плотностью, что и Земля, в 250 раз превосходил бы диаметр Солнца, то вследствие притяжения звезды ни один из испущенных ею лучей не смог бы дойти до нас; следовательно, не исключено, что самые большие из светящихся тел по этой причине являются невидимыми." [цитата по Брагинский В.Б., Полнарёв А. Г. Удивительная гравитация. - М., Наука, 1985]
Однако, как выяснилось в 20-м веке, фотон не обладает массой и не может взаимодействовать с гравитационным полем как весомое вещество. Фотон - это квантованная электромагнитная волна, то есть даже не объект, а процесс. А процессы не могут иметь веса, так как они не являются вещественными объектами. Это всего-лишь движение некоторой среды. (сравните с аналогами: движение воды, движение воздуха, колебания почвы). Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.

НОВОСТИ ФОРУМА

Форум Рыцари теории эфира


Рыцари теории эфира
 10.11.2021 - 12:37: ПЕРСОНАЛИИ - Personalias -> WHO IS WHO - КТО ЕСТЬ КТО - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:36: СОВЕСТЬ - Conscience -> РАСЧЕЛОВЕЧИВАНИЕ ЧЕЛОВЕКА. КОМУ ЭТО НАДО? - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:36: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от д.м.н. Александра Алексеевича Редько - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:35: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> Биологическая безопасность населения - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> Проблема государственного терроризма - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:34: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА - War, Politics and Science -> ПРАВОСУДИЯ.НЕТ - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 12:34: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вадима Глогера, США - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:18: НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - New Technologies -> Волновая генетика Петра Гаряева, 5G-контроль и управление - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:18: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ЭКОЛОГИЯ ДЛЯ ВСЕХ - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:16: ЭКОЛОГИЯ - Ecology -> ПРОБЛЕМЫ МЕДИЦИНЫ - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:15: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Екатерины Коваленко - Карим_Хайдаров.
10.11.2021 - 09:13: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ - Upbringing, Inlightening, Education -> Просвещение от Вильгельма Варкентина - Карим_Хайдаров.
Bourabai Research - Технологии XXI века Bourabai Research Institution