Giải mã hệ thống đo lường từ phản ứng của hệ thống

Tôi đang thực hiện một phép đo nhận dạng hệ thống và muốn giải mã phản ứng của hệ thống đo lường từ phản ứng đo được.

Việc thiết lập hệ thống như sau; tín hiệu được tạo ra trên PC, tín hiệu sau đó được gửi đến card âm thanh, từ đó chuyển tín hiệu đến bộ khuếch đại công suất, điều này dẫn đến loa. Loa truyền năng lượng âm thanh được thu bởi micrô và quay lại vào card âm thanh. Tín hiệu được ghi lại sau đó được xử lý bởi máy tính.

Tín hiệu từ card âm thanh cũng được đưa thẳng trở lại chính nó, cho phép tôi đo phản hồi của pc -> DAC -> ADC -> pc.

Tôi muốn giải mã 'chuỗi đo lường' này khỏi 'chuỗi hệ thống' tổng thể. Tôi có thể sử dụng phương pháp nào cho nhiệm vụ này?

Xin lỗi vì câu trả lời dài dòng, nhưng thực hiện một phép đo âm tốt là khó. Dưới đây là một số bước liên quan (và tại một số điểm, chúng tôi sẽ thực sự có được câu trả lời trực tiếp cho câu hỏi của bạn).

Trước tiên, bạn phải đảm bảo rằng hệ thống bạn đang đo là bất biến tuyến tính và thời gian thực (nếu không bạn không thể giải mã). Điều này có thể khó khăn trên PC nếu bạn sử dụng trình điều khiển card âm thanh thông thường. Những thứ này sẽ định tuyến bất kỳ tín hiệu nào thông qua Bộ trộn hạt nhân Windows thường áp dụng chuyển đổi tốc độ mẫu và bộ đệm theo thời gian theo những cách không xác định. Tôi khuyên bạn nên bỏ qua bộ trộn Kernel.

Thứ hai, bạn cần xác định độ dài xung của hệ thống của bạn. Một ước tính tốt là thời gian hồi âm của căn phòng mà bạn đang đo. Thật tiện lợi nhất khi chọn công suất 2; đối với hầu hết các phòng, điều này sẽ 16384 hoặc 32768 ở tốc độ mẫu 44,1kHz hoặc 48 kHz.

Thứ ba, tạo ra một kích thích định kỳ của chiều dài đó. Đây có thể là một bản ghi nhật ký hoặc (tốt hơn) một tiếng ồn ngẫu nhiên giả. Nên chọn phổ nhiễu để bạn có được tín hiệu gần như không đổi so với tỷ lệ nhiễu trong dải tần quan tâm. Điều đó phụ thuộc vào chức năng truyền và vào phổ nhiễu nền. Nếu bạn chưa biết một trong hai, thì màu hồng là một khởi đầu tốt. Hãy gọi một khoảng thời gian của tín hiệu này x [n].

Thứ tư, kết nối hệ thống của bạn để kênh bên trái từ D / A của bạn đi vào loa VÀ vào kênh bên trái của A / D của bạn. Đấu dây micro vào kênh bên phải của A / D.

Thứ năm, bắt đầu kích thích (lặp nó hoặc tạo một tệp sóng với nhiều lần lặp lại tín hiệu nhiễu của bạn). Theo dõi cẩn thận tất cả các mức: đảm bảo rằng A / D nằm ở khoảng 10 dB dưới mức cắt. Đảm bảo rằng pre-amp của micrô nằm ở khoảng 10 dB dưới khi cắt. Đảm bảo rằng amp nguồn không bị cắt và loa không được điều khiển quá mức.

Thứ sáu, hãy chắc chắn rằng căn phòng yên tĩnh nhất có thể. Đóng cửa ra vào và cửa sổ. Tắt hầu hết mọi thứ với một quạt bao gồm bất kỳ hệ thống HVAC. Đuổi tất cả những người khác từ cơ sở. Nếu có bất kỳ vòng lặp trên mặt đất, sử dụng máy biến áp cách ly và thang máy mặt đất khi cần thiết. Một cách tốt để kiểm tra tiếng ồn là kết nối amp tai nghe với đầu ra mic và nghe qua tai nghe. Bất kỳ tiếng ồn, tiếng ồn hoặc tạo tác nào khác mà bạn có thể nghe thấy cũng sẽ hiển thị trong phép đo.

Thứ bảy, thực hiện việc mua lại thực tế. Thu thập 12 tiết với tín hiệu kích thích đang chạy. Trực quan kiểm tra kết quả cho một cái gì đó bất thường (khoảng trống, bộ phận bị thiếu, thả ra, vv) Ném hai giai đoạn đầu tiên đi. Tính trung bình so với 10. khác Hãy gọi kênh bên trái y [n] (card âm thanh) và kênh bên phải m [n] (micrô).

Thứ tám, tính toán Biến đổi Fourier của y [n]. Điều này nên khá bằng phẳng không có số không hoặc các khu vực có năng lượng rất thấp. Đây có thể không phải là trường hợp vì hầu hết các card âm thanh đều có đầu vào ghép AC, tức là có một số bộ lọc thông cao và giá trị tại DC có thể rất thấp. Tương tự như vậy cũng có thể có một bộ lọc khử răng cưa, vì vậy một lần nữa bạn có thể có năng lượng thấp hoặc chỉ có tiếng ồn ở tần số rất cao. Nếu bạn có thể tự khắc phục điều đó (bằng cách thêm một lượng nhỏ năng lượng băng thông rộng), thì hãy làm. Nếu phổ rất phẳng trong vùng tần số quan tâm, bạn chỉ cần thay thế nó bằng một xung đơn vị trễ đúng cách. Nếu không ai trong số này sẽ làm việc, mọi thứ trở nên phức tạp hơn.

$$H(\omega) = \frac{\Im \left \{ m(t) \right \}}{\Im \left \{ y(t) \right \}}$$ $\Im \{ \}$

$$H(\omega) = \frac{\Im \left \{ m(t) \right \}}{\Im \left \{ x(t) \right \}}$$

Thứ mười: xác minh rằng số đo của bạn là tốt. Các xét nghiệm khác nhau nên được thực hiện:

1. Đo một vài lần và chắc chắn rằng kết quả là như nhau.
2. Đo với loa bị tắt tiếng. Điều này sẽ cung cấp cho bạn một ước tính tốt về phổ nhiễu nền. Theo nguyên tắc thông thường, bạn cần ít nhất 10 dB tín hiệu cho tỷ lệ nhiễu ở mọi tần số quan tâm.
3. Kiểm tra độ tuyến tính: đo bằng một nửa mức tăng kích thích và xác nhận rằng hàm truyền kết quả là như nhau.
4. Một thử nghiệm tiếng ồn nội tuyến hữu ích như sau: Thực hiện 10 chu kỳ của bạn và trung bình 5 lần trong 2 giai đoạn, sau đó thực hiện chuyển đổi Fourier trên các mẫu 2 * N. Nếu tín hiệu của bạn không có tiếng ồn thì tất cả các thùng lẻ sẽ bằng không. Bạn có thể trực tiếp ước tính tỷ lệ tín hiệu / nhiễu ở bất kỳ tần số nào dưới dạng X {2 * N + 1} / X {2 * N}