噪声——频谱分析真的很难吗？再来get一个新技能吧

X-man

今天要分享在噪声识别和解决中特别特别特别重要的一个知识点——频谱，这东西很容易让人看不懂，但我们不用怕，希望大家能克服对新知识，对复杂知识学习的抵触和恐惧心理，我们慢慢看~。

第一次接触频谱还是刚工作的那年，看到这个东西的第一感觉我想到的就是，这个东西怎么和心电图一样，杂乱无章的线条，只有医生才能看的懂。

下面是我找到以前用matlab画的噪声频谱分析图，我滴个天，现在回想一下，那时我居然面对的是这么凶残的一个鬼东西，而当时我却毫无感觉。

【画外音】
我还是个孩子啊！

频谱图的原理

下面我们来看一下频谱到底是个什么。我们简化一点讲。

前面我们讲到过，声音的本质是振动，振动的感知和测试都是在时间历程上的，也就是测试几秒或一段时间内的振动信号，再进行分析。

要理解频谱我们先看一个简单的例子。

比如有一个简单的简谐振动信号【你可以把它当一个以固定频率振动的一个信号，频率就是一秒钟振动的次数】，假设它的方程描述为：y(t)=2sin(2πf0t)，然后我们画出它的时间历程图像，也就是它的时域图就是这个样子(也就是描述在不同的时间点它的振幅大小)：

将它进行FFT（快速傅里叶变换）变换之后，就可以得出它在频域内的响应，响应图是这个样子：

从这个频谱图可以简单的描述就是这个振动信号，一秒钟振动4次，每次的振幅1mm。

为什么只有一根线？ 因为它是一个最简单的振动形式，它只有一个振动量，只有一个振动频率，所以它的横坐标只有一个频率点。

再下来，假设我们又增加了一个振动源，y1(t)=4sin(4πf0t)，那这个振动的时域描述就多了一个黄色的振动信号，如下图：

这个时候我们再对其进行FFT变换，可以看出频谱图中多出了一根线，这个就是我们刚刚增加的振动信号。

因为生活中很多振动都不可能是简单的简谐振动，是有无数振动信号的叠加，而每一个振动源它都会有它自己特有的振动特性，所以我们测试中看到的频谱图中间就是来回起伏的线条。

至于傅里叶变换，这玩意很重要但也很复杂，我们暂时先不管它是什么东西，我们只要知道，它可以将时域的描述转换成频域的描述就好了。

变换完成以后就得到了振动信号在不同频率下的振动特性(振幅、加速度等等，声音就是分贝)的描述，这就是频谱。

小结一下

讲上面这个点，是为了帮助理解噪声分析中很重要的一点：频谱中每一个频率点对应的都会是一个振动信号(也可以理解为声音信号)。

比如风机单独转动会有一个频谱A，

压缩机工作会有一个频谱B，

它们两个一起工作的时候也会有一个频谱C，

频谱C中间是会包含频谱A和频谱B的频率特征的(想跑也跑不掉)，也就是我们是可以从频谱C中分别出哪些频率点是风机产生的，哪些频率点是压缩机产生的，这就是频谱分析的好处，这一点在时域信号中是很难区分出来的。

一句话说：频谱是能反应真正内涵的存在，谁在努力奔跑，谁在睡觉一眼就能看出来。

应用场景

下面我们看一个频谱分析的一个简单应用。

比如下面的这个频谱图：

红色的为空调内机送风模式的噪声频谱(也就是只开风机)

绿色的为空调制热模型下的噪声频谱(压缩机正常工作)

两个频谱叠加在一起以后，我们就可以看的出来，哪些频率的噪声是制热模式启动以后产生的，哪些频率的噪声是一直存在的(风机产生)。

分析出上面这些频率成分特征之后，我们就可以做更改方案，在更改方案中看对应的频率噪声的大小是否有变化，就可以判断出更改方案是否有效。

当然，很多振源会有自己的频率特征，比如风叶旋转频率，我们通过计算可以判断出哪些频率是风叶产生的。

再比如压缩机转子转动频率f=n/60，以上面的频谱图为例，我们查压缩机规格书中，压缩机额定转速为2855r/min，则转子转动频率为：

f=2855/60=47.58Hz，所以上面频谱图中47.5Hz(和47.5倍数的频率)会是压缩机工作引起的噪声频率。

李白来了

配合例子解释的比较通俗易懂👍

Ryan_xia

挺不错的，适合非声学专业的小白学习