CN113591303A - 一种噪声预测方法及系统 - Google Patents

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CN113591303A CN202110864939.2A CN202110864939A CN113591303A CN 113591303 A CN113591303 A CN 113591303A CN 202110864939 A CN202110864939 A CN 202110864939A CN 113591303 A CN113591303 A CN 113591303A
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范圣平
邹庄磊
王一凡
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Abstract

本发明提供一种噪声预测方法及系统，方法包括：获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将测点位置进行坐标标记，得到测点坐标；根据测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型；获取目标测点的测量复声压；根据目标测点的理论复声压计算模型及目标测点的测量复声压建立优化目标模型；根据优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标；将声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。本方法所求的声源信息更加准确可靠；根据声场中存在若干极大、极小值点，考虑了声场中的声源相互干涉的情况，相比常用的噪声预测软件直接进行噪声能量的叠加，本发明与声场中实际情况更符合。

Description

一种噪声预测方法及系统
技术领域
本发明涉及声场校准技术领域，特别是涉及一种噪声预测方法及系统。
背景技术
目前户外噪声预测大多采用国外的通用噪声预测软件，如SoundPLAN，预测原理是基于ISO 9613-2标准，该标准的前提是基于互不相干声源的能量叠加。
当声源排放的噪声具有强相干性时，声场中会出现忽大忽小的现象，常规的声场预测方法无法显示出相干特性，导致预测结果具有较大误差，不利于降噪措施的效果评价，使得制定的噪声控制方案不准确。
发明内容
本发明提供一种噪声预测方法及系统，通过声场典型测点测量声压反求等效声源位置及强度后再对声场进行仿真预测，考虑声音信号的相位特性，充分显示声场的相干特性，提高噪声预测的准确性。
本发明第一方面提供一种噪声预测方法，包括：
获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将所述测点位置进行坐标标记，得到测点坐标；
根据所述测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型；
获取目标测点的测量复声压；
根据所述目标测点的理论复声压计算模型及所述目标测点的测量复声压建立优化目标模型；
根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标；
将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。
进一步地，所述理论复声压计算模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000021
其中，i为目标测点，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000022
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
进一步地，所述获取目标测点的测量复声压，通过以下公式表示：
Figure BDA0003186928880000023
其中，i为目标测点，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000024
为目标测点i的测量复声压，
Figure BDA0003186928880000025
为目标测点i的测量复声压的幅值，
Figure BDA0003186928880000026
为目标测点i的测量复声压的初相位。
进一步地，所述优化目标模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000027
其中，
Figure BDA0003186928880000028
为优化目标函数，i为目标测点，N为所有测点，Pi(f)为目标测点i的理论复声压，
Figure BDA0003186928880000029
为目标测点i的测量复声压，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA00031869288800000210
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
进一步地，所述根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标，具体地：
对所述优化目标模型采用非线性最小二乘法计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
进一步地，把声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型计算声场中任一位置的复声压。
进一步地，所述将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压之后，还包括：
根据计算得出的声场中的复声压，得到声场任一位置在限定频率下的声压级与总声压级。
进一步地，所述声场任一位置在限定频率下的总声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000031
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000032
为在声源频率f时任一位置j的声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
进一步地，所述声场任一位置在限定频率下的总声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000033
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000034
为任一位置的总声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
本发明第二方面提供一种噪声预测系统，其特征在于，包括：
坐标建立模块，用于获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将所述测点位置进行坐标标记，得到测点坐标；
理论复声压模型建立模块，用于根据所述测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型；
测量复声压获取模块，用于获取目标测点的测量复声压；
优化目标模型建立模块，用于根据所述目标测点的理论复声压计算模型及所述目标测点的测量复声压建立优化目标模型；
声源信息计算模块，用于根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标；
声场计算模块，用于将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。
进一步地，所述理论复声压计算模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000041
其中，i为目标测点，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000042
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
进一步地，所述获取目标测点的测量复声压，通过以下公式表示：
Figure BDA0003186928880000043
其中，i为目标测点，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000044
为目标测点i的测量复声压，
Figure BDA0003186928880000045
为目标测点i的测量复声压的幅值，
Figure BDA0003186928880000046
为目标测点i的测量复声压的初相位。
进一步地，所述优化目标模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000047
其中，
Figure BDA0003186928880000051
为优化目标函数，i为目标测点，N为所有测点，Pi(f)为目标测点i的理论复声压，
Figure BDA0003186928880000052
为目标测点i的测量复声压，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000053
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
进一步地，所述声源信息计算模块，还用于：
对所述优化目标模型采用非线性最小二乘法计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
进一步地，所述的一种噪声预测系统，还包括：
总声压计算模块，用于根据计算得出的声场中的复声压，得到声场任一位置在限定频率下的声压级与总声压级。
进一步地，所述的一种噪声预测系统，所述声场任一位置在限定频率下的声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000054
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000055
为在声源频率f时任一位置j的声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
进一步地，所述任一位置的总声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000056
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000057
为任一位置的总声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
与现有技术相比，本发明实施例的有益效果在于：
本发明提供一种噪声预测方法及系统，其中方法包括：获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将所述测点位置进行坐标标记，得到测点坐标；根据所述测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型；获取目标测点的测量复声压；根据所述目标测点的理论复声压计算模型及所述目标测点的测量复声压建立优化目标模型；根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标；将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。本发明相比传统方法通过测量声场中噪声信号反推声源信息，该方法所求的声源信息更加准确可靠。同时由于在声场中进行实际测量时发现声场中出现若干极大、极小值点，本发明考虑了声场中的声源相互干涉的情况，相比常用的噪声预测软件直接进行噪声能量的叠加，本发明与声场中实际情况更符合。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明某一实施例提供的一种噪声预测方法的流程图；
图2是本发明另一实施例提供的一种噪声预测方法的流程图；
图3是本发明某一实施例提供的相干声源在测点的声压叠加示意图；
图4是本发明某一实施例提供的噪声测试布局的示意图；
图5是本发明某一实施例提供的各测点的总声压级预测图；
图6是本发明某一实施例提供的各测点的不同频率声压级预测图；
图7是本发明另一实施例提供的噪声测试布局的示意图；
图8是本发明另一实施例提供的各测点的总声压级预测图；
图9是本发明另一实施例提供的各测点的不同频率声压级预测图；
图10是本发明某一实施例提供的一种噪声预测系统的装置图；
图11是本发明另一实施例提供的一种噪声预测系统的装置图；
图12是本发明某一实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
第一方面。
请参阅图1-2，本发明一实施例提供一种噪声预测方法，包括：
S10、获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将所述测点位置进行坐标标记，得到测点坐标。
S20、根据所述测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型。
在某一具体实施方式中，所述理论复声压计算模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000081
其中，i为目标测点，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000082
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
S30、获取目标测点的测量复声压。
在某一具体实施方式中，所述获取目标测点的测量复声压，通过以下公式表示：
Figure BDA0003186928880000083
其中，i为目标测点，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000084
为目标测点i的测量复声压，
Figure BDA0003186928880000085
为目标测点i的测量复声压的幅值，
Figure BDA0003186928880000086
为目标测点i的测量复声压的初相位。
S40、根据所述目标测点的理论复声压计算模型及所述目标测点的测量复声压建立优化目标模型。
在某一具体实施方式中，所述优化目标模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000087
其中，
Figure BDA0003186928880000088
为优化目标函数，i为目标测点，N为所有测点，Pi(f)为目标测点i的理论复声压，
Figure BDA0003186928880000091
为目标测点i的测量复声压，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000092
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
S50、根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
在某一具体实施方式中，所述步骤S50具体地：
对所述优化目标模型采用非线性最小二乘法计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
S60、将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。
在某一具体实施方式中，所述步骤S60之后，还包括：
S70、根据计算得出的声场中的复声压，得到声场任一位置在限定频率下的声压级与总声压级。
在某一具体实施方式中，所述任一位置在限定频率下的声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000093
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000094
为在声源频率f时任一位置j的声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
所述任一位置的总声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000095
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000101
为任一位置的总声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
本方法通过声场典型测点测量声压反求等效声源位置及强度后再对声场进行仿真预测，考虑声音信号的相位特性，充分显示声场的相干特性，提高噪声预测的准确性。
本发明相比传统方法通过测量声场中噪声信号反推声源信息，该方法所求的声源信息更加准确可靠。同时由于在声场中进行实际测量时发现声场中出现若干极大、极小值点，本发明考虑了声场中的声源相互干涉的情况，相比常用的噪声预测软件直接进行噪声能量的叠加，本发明与声场中实际情况更符合。
在某一具体实施例中，本发明提供一种噪声预测方法，包括：
步骤1：建立正向计算的模型。
如图3所示，假设声场中共有s个声源。将第s个声源等效为位于坐标(xSs，ySs)处的第s个点声源，且各点声源之间完全相干。坐标为(xMi，yMi)的第i个测点距离第s个点声源的距离为ri，s，则
Figure BDA0003186928880000102
Figure BDA0003186928880000103
假设声源频率为f，相应的圆频率ω＝2πf，该测点处的复声压Pi(f)来表示：
Figure BDA0003186928880000104
其中Pi(f)表示所有声源在第i个测点处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)表示声源s在目标测点i处产生的复声压，As(f)表示声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000105
表示声源频率为f时的声源s的初相位，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
假设声速为c，则
Figure BDA0003186928880000106
步骤2：通过非线性最小二乘法逆向求出声源信息
步骤1为声场预测的正向过程，但在实际情况中我们通常难以预先知道声源对应的等效点声源坐标、强度以及初相位。在本发明中通过测量声场中特定测点的复声压信息，再以此建立逆向求取声源信息的方程，通过非线性最小二乘法求取未知参量
Figure BDA0003186928880000111
然后再正向计算声场任意位置的声压级。具体流程如下：
(1)选择声场中的测点：在声场中，声源发出的噪声会因为防火墙或建筑物阻挡造成衰减，故测点一般选取为对噪声衰减较小的位置，尽量减小对模型预测的干扰。此外，由于每一个声源等效声源对应于4个未知量
Figure BDA0003186928880000112
则测点总数N为声源数量的4倍。
(2)获取所有测点的复声压信息：将第i个测点测量的声压表示为
Figure BDA0003186928880000113
包括幅值
Figure BDA0003186928880000114
和初相位
Figure BDA0003186928880000115
幅值
Figure BDA0003186928880000116
采用以声源表面振动测点为参考的第i个测点的相干功率谱中对应于频率f的分量，而相位
Figure BDA0003186928880000117
采用以声源表面振动测点为参考的第i个测点与参考振动测点之间的互谱中的对应于频率f的相位。
(3)以所有N个测点的测量声压
Figure BDA0003186928880000118
与理论声压Pi(f)之间的误差的均方值最小为目标，建立优化目标函数
Figure BDA0003186928880000119
即
Figure BDA00031869288800001110
对该优化目标函数采用非线性最小二乘法加以求解即可获得所有等效声源的幅值、初相位及坐标信息
Figure BDA00031869288800001111
其中s＝1，2，...，S。
步骤3：正向计算声场中信息
在求得声源信息后，对于声场中任一位置的复声压，通过式(1)即可求出。
进而声场中任一位置在频率为f时的声压级为：
Figure BDA0003186928880000121
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000122
为在声源频率f时任一位置j的声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
亦可将所有关心的频率成分按照能量叠加的方式计算得到总声压级为：
Figure BDA0003186928880000123
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000124
为任一位置的总声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
在另一具体实施例中，以某厂区为例，该厂区有两个声源，在声源壳体外表面布置两个振动测点用于获取声源的本底振动信号，沿着两个声源前面布置噪声测点，噪声信号测点分为两组(1，2，3，4)、(5，6，7，8)，测量距离分别为5m、10m、20m、40m，如图4所示。据这些噪声测点和振动测点所采集的信号，可求取各噪声测点参考振动信号相干功率谱。
8个测点处的A声级的预测结果如图5所示，在对各个频率进行叠加以后，声压级的预测值和实测值在2dBA以内。除了获得叠加A声级外，还能获得各频率的A声级数据，各测点100Hz、200Hz....900Hz、1000Hz预测结果见图6。
在另一具体实施例中，以某厂区为例，该厂区有三个声源。图7展示了该厂区振动和噪声测点位置，其中：两个振动测点用于获取声源的本底振动信号，作为相干功率法的参考信号；噪声信号测点分为四组(1，2，3)、(4，5，6)、(7，8，9)和(10，11，12)。据这些噪声测点和振动测点所采集的信号，可求取各噪声测点参考振动信号相干功率。
12个测点处的声压级的预测结果如图8所示，在对各个频率进行叠加以后，声压级的预测值和实测值在2dBA以内。除了获得叠加A声级外，还能获得各频率的A声级数据，各测点100Hz、200Hz....900Hz、1000Hz预测结果见图9。
第二方面。
请参阅图10-11，本发明一实施例提供一种噪声预测系统，包括：
坐标建立模块10，用于获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将所述测点位置进行坐标标记，得到测点坐标。
理论复声压模型建立模块20，用于根据所述测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型。
在某一具体实施方式中，所述理论复声压计算模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000131
其中，i为目标测点，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000132
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
测量复声压获取模块30，用于获取目标测点的测量复声压。
在某一具体实施方式中，所述获取目标测点的测量复声压，通过以下公式表示：
Figure BDA0003186928880000141
其中，i为目标测点，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000142
为目标测点i的测量复声压，
Figure BDA0003186928880000143
为目标测点i的测量复声压的幅值，
Figure BDA0003186928880000144
为目标测点i的测量复声压的初相位。
优化目标模型建立模块40，用于根据所述目标测点的理论复声压计算模型及所述目标测点的测量复声压建立优化目标模型。
在某一具体实施方式中，所述优化目标模型，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000145
其中，
Figure BDA0003186928880000146
为优化目标函数，i为目标测点，N为所有测点，Pi(f)为目标测点i的理论复声压，
Figure BDA0003186928880000147
为目标测点i的测量复声压，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure BDA0003186928880000148
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
声源信息计算模块50，用于根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
在某一具体实施方式中，所述声源信息计算模块50，还用于：
对所述优化目标模型采用非线性最小二乘法计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
声场计算模块60，用于将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。
在某一具体实施方式中，所述的一种噪声预测系统，还包括：
总声压计算模块70，用于根据计算得出的声场中的复声压，得到声场任一位置在限定频率下的声压级与总声压级。
在某一具体实施方式中，所述任一位置的在限定频率下的声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000151
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000152
为在声源频率f时任一位置j的声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
所述任一位置的总声压级，通过以下公式计算：
Figure BDA0003186928880000153
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure BDA0003186928880000154
为任一位置的总声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
本发明相比传统方法通过测量声场中噪声信号反推声源信息，该系统所求的声源信息更加准确可靠。同时由于在声场中进行实际测量时发现声场中出现若干极大、极小值点，本发明考虑了声场中的声源相互干涉的情况，相比常用的噪声预测软件直接进行噪声能量的叠加，本发明与声场中实际情况更符合。
第三方面。
本发明提供了一种电子设备，该电子设备包括：
处理器、存储器和总线；
所述总线，用于连接所述处理器和所述存储器；
所述存储器，用于存储操作指令；
所述处理器，用于通过调用所述操作指令，可执行指令使处理器执行如本申请的第一方面所示的一种噪声预测方法对应的操作。
在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图12所示，图12所示的电子设备5000包括：处理器5001和存储器5003。其中，处理器5001和存储器5003相连，如通过总线5002相连。可选地，电子设备5000还可以包括收发器5004。需要说明的是，实际应用中收发器5004不限于一个，该电子设备5000的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器5001可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器5001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线5002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线5002可以是PCI总线或EISA总线等。总线5002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图12中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器5003可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器5003用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器5001来控制执行。处理器5001用于执行存储器5003中存储的应用程序代码，以实现前述任一方法实施例所示的内容。
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。
第四方面。
本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请第一方面所示的一种噪声预测方法。
本申请的又一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。

Claims (16)

1.一种噪声预测方法，其特征在于，包括：
获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将所述测点位置进行坐标标记，得到测点坐标；
根据所述测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型；
获取目标测点的测量复声压；
根据所述目标测点的理论复声压计算模型及所述目标测点的测量复声压建立优化目标模型；
根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标；
将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。
2.如权利要求1所述的一种噪声预测方法，其特征在于，所述理论复声压计算模型，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000011
其中，i为目标测点，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure FDA0003186928870000012
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
3.如权利要求1所述的一种噪声预测方法，其特征在于，所述获取目标测点的测量复声压，通过以下公式表示：
Figure FDA0003186928870000013
其中，i为目标测点，f为声源频率，
Figure FDA0003186928870000014
为目标测点i的测量复声压，
Figure FDA0003186928870000021
为目标测点i的测量复声压的幅值，
Figure FDA0003186928870000022
为目标测点i的测量复声压的初相位。
4.如权利要求1所述的一种噪声预测方法，其特征在于，所述优化目标模型，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000023
其中，
Figure FDA0003186928870000024
为优化目标函数，i为目标测点，N为所有测点，Pi(f)为目标测点i的理论复声压，
Figure FDA0003186928870000025
为目标测点i的测量复声压，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure FDA0003186928870000026
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
5.如权利要求1所述的一种噪声预测方法，其特征在于，所述根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标，具体地：
对所述优化目标模型采用非线性最小二乘法计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
6.如权利要求1所述的一种噪声预测方法，其特征在于，所述将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压之后，还包括：
根据计算得出的声场中的复声压，得到声场任一位置在限定频率下的声压级与总声压级。
7.如权利要求6所述的一种噪声预测方法，其特征在于，所述声场任一位置在限定频率下的声压级，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000027
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure FDA0003186928870000031
为在声源频率f时任一位置j的声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
8.如权利要求6所述的一种噪声预测方法，其特征在于，所述声场任一位置在限定频率下的总声压级，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000032
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure FDA0003186928870000033
为任一位置的总声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
9.一种噪声预测系统，其特征在于，包括：
坐标建立模块，用于获取声场中测点位置，根据测点位置建立位置坐标模型，并将所述测点位置进行坐标标记，得到测点坐标；
理论复声压模型建立模块，用于根据所述测点坐标，建立目标测点的理论复声压计算模型；
测量复声压获取模块，用于获取目标测点的测量复声压；
优化目标模型建立模块，用于根据所述目标测点的理论复声压计算模型及所述目标测点的测量复声压建立优化目标模型；
声源信息计算模块，用于根据所述优化目标模型计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标；
声场计算模块，用于将所述声源的幅值、初相位及声源坐标代入理论复声压计算模型，计算声场中任一位置的复声压。
10.如权利要求9所述的一种噪声预测系统，其特征在于，所述理论复声压计算模型，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000034
其中，i为目标测点，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure FDA0003186928870000041
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
11.如权利要求9所述的一种噪声预测系统，其特征在于，所述获取目标测点的测量复声压，通过以下公式表示：
Figure FDA0003186928870000042
其中，i为目标测点，f为声源频率，
Figure FDA0003186928870000043
为目标测点i的测量复声压，
Figure FDA0003186928870000044
为目标测点i的测量复声压的幅值，
Figure FDA0003186928870000045
为目标测点i的测量复声压的初相位。
12.如权利要求9所述的一种噪声预测系统，其特征在于，所述优化目标模型，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000046
其中，
Figure FDA0003186928870000047
为优化目标函数，i为目标测点，N为所有测点，Pi(f)为目标测点i的理论复声压，
Figure FDA0003186928870000048
为目标测点i的测量复声压，f为声源频率，s为第s个声源，Pi(f)为所有声源在目标测点i处产生声压叠加后的复声压，Pi，s(f)为声源s在目标测点i处产生的复声压，S为所有声源，As(f)为声源频率为f时的声源s的幅值，
Figure FDA0003186928870000049
为声源频率为f时的声源s的初相位，ri，s为目标测点i与声源s的距离，ω为声源频率为f时相应的圆频率，ti，s为声源s发出声音传播到目标测点i的时间。
13.如权利要求9所述的一种噪声预测系统，其特征在于，所述声源信息计算模块，还用于：
对所述优化目标模型采用非线性最小二乘法计算得到所有声源的幅值、初相位及声源坐标。
14.如权利要求9所述的一种噪声预测系统，其特征在于，还包括：
总声压计算模块，用于根据计算得出的声场中的复声压，得到声场任一位置在限定频率下的声压级与总声压级。
15.如权利要求14所述的一种噪声预测系统，其特征在于，所述声场任一位置在限定频率下的声压级，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000051
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure FDA0003186928870000052
为在声源频率f时任一位置j的声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
16.如权利要求14所述的一种噪声预测系统，其特征在于，所述任一位置的总声压级，通过以下公式计算：
Figure FDA0003186928870000053
其中，j为任一位置，f为声源频率，
Figure FDA0003186928870000054
为任一位置的总声压级，|Pj(f)|为任一位置j的理论声压，p0为参考声压，p0＝2×10-5。
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