為了有效監(jiān)測和控制環(huán)境噪聲，環(huán)境噪聲自動監(jiān)測儀得到了廣泛應用。實時數(shù)據(jù)分析與處理是環(huán)境噪聲監(jiān)測的重要環(huán)節(jié)，它能夠及時發(fā)現(xiàn)噪聲異常，為噪聲污染防治提供科學依據(jù)。
一、數(shù)據(jù)采集
環(huán)境噪聲自動監(jiān)測儀通過傳感器實時采集環(huán)境噪聲數(shù)據(jù)。傳感器將聲壓信號轉(zhuǎn)換為電信號，并通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。采集到的數(shù)據(jù)通過無線通信技術傳輸至數(shù)據(jù)中心，以便進行實時分析與處理。
二、實時數(shù)據(jù)分析與處理方法
1.數(shù)據(jù)預處理
數(shù)據(jù)預處理是實時數(shù)據(jù)分析初步，主要包括數(shù)據(jù)清洗、去噪和歸一化等操作。數(shù)據(jù)清洗是指剔除異常值和缺失值，以保證數(shù)據(jù)的完整性；去噪是指消除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；歸一化是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的量綱，以便于后續(xù)分析。
2.特征提取
特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出有用的信息，以便于后續(xù)的分類和識別。常用的特征提取方法包括時域分析、頻域分析和時頻分析等。時域分析主要關注信號的幅度、能量等特征；頻域分析主要關注信號的頻率分布特征；時頻分析則關注信號在時域和頻域上的聯(lián)合特征。
3.數(shù)據(jù)分類與識別
數(shù)據(jù)分類與識別是根據(jù)提取的特征對噪聲源進行分類和識別。常用的分類與識別方法包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等。通過訓練模型，可以實現(xiàn)對噪聲源的自動分類和識別，從而為噪聲污染防治提供依據(jù)。
4.實時報警與預警
當監(jiān)測到的噪聲值超過預設的閾值時，系統(tǒng)會自動觸發(fā)報警與預警機制。通過短信、郵件等方式通知相關人員，以便及時采取措施控制噪聲污染。
