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DNMS:数字噪声监测传感器

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简介:
DNMS数字噪声监测传感器是一款专为实时监控环境噪音设计的智能设备。它能够精准测量并记录不同频率的声音数据,适用于工业、城市规划及个人健康监测等领域,帮助用户有效评估和管理噪音污染问题。 DNMS(数字噪声测量传感器)是一种用于声级测量的传感器模块。除了记录一个时间间隔内的LAeq值外,该设备还会同时保存这段时间内最小和最大的LA值。 DNMS的核心组件是数字MEMS麦克风(InvenSense ICS-43434)。微控制器板(Teensy 3.6或Teensy 4.0)通过I²S接口接收来自麦克风的24位、44.1 kHz PCM格式数据。在固件版本更新前,该接口传输的是16位的数据。 音频数据经由数字A滤波器处理后,计算有效值,并根据麦克风灵敏度换算成声压级。这些声压级值被连续地用于LAeq的计算中。同时,在每个时间间隔内还会记录最大和最小的声压级(即LAmax与LAmin)。通过I²C接口将这些数据传输到查询微控制器进行进一步处理。 查询的时间间隔可以设定为从1秒至3600秒不等。未来计划中的扩展包括使用C权重,生成LCeq、LCmax以及LCmin值等功能。

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  • DNMS
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    DNMS数字噪声监测传感器是一款专为实时监控环境噪音设计的智能设备。它能够精准测量并记录不同频率的声音数据,适用于工业、城市规划及个人健康监测等领域,帮助用户有效评估和管理噪音污染问题。 DNMS(数字噪声测量传感器)是一种用于声级测量的传感器模块。除了记录一个时间间隔内的LAeq值外,该设备还会同时保存这段时间内最小和最大的LA值。 DNMS的核心组件是数字MEMS麦克风(InvenSense ICS-43434)。微控制器板(Teensy 3.6或Teensy 4.0)通过I²S接口接收来自麦克风的24位、44.1 kHz PCM格式数据。在固件版本更新前,该接口传输的是16位的数据。 音频数据经由数字A滤波器处理后,计算有效值,并根据麦克风灵敏度换算成声压级。这些声压级值被连续地用于LAeq的计算中。同时,在每个时间间隔内还会记录最大和最小的声压级(即LAmax与LAmin)。通过I²C接口将这些数据传输到查询微控制器进行进一步处理。 查询的时间间隔可以设定为从1秒至3600秒不等。未来计划中的扩展包括使用C权重,生成LCeq、LCmax以及LCmin值等功能。
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    《声控传感器检测模块》文档介绍了基于声音控制的传感器技术及其应用,涵盖工作原理、电路设计和代码实现等内容。 ### 声音传感器模块详解 #### 模块概述 声音传感器模块是一种专门用于捕捉并转换为电信号的声音信号设备,在声控装置、环境监测系统等领域有着广泛应用。该模块通过内置的高灵敏度电容式麦克风实现对声音波形的有效采集与处理。 #### 主要组成部分 1. **电容式麦克风**:作为核心组件,它能够将捕捉到的声音波转化为电信号。 2. **模拟输出(AO)**:实时地提供由麦克风检测到的电压变化信号。 3. **数字输出(DO)**:声音强度达到预设阈值时会触发电平信号的变化。此阈值可通过模块上的电位器进行调整设置。 4. **电位器**:用于调节传感器对声音灵敏度,以适应不同的使用需求和环境条件。 5. **电源指示灯**:显示模块的工作状态是否正常。 6. **比较输出指示灯**:当数字信号发生变化时,此灯会相应地亮起或熄灭。 #### 技术规格 - **尺寸**:36mm x 16mm,便于集成到各种设备中使用。 - **安装孔**:配备有直径为3毫米的安装孔,方便固定于不同类型的平台上。 - **供电范围**:支持3至5.5伏特直流电源输入,具有良好的兼容性与适应性。 - **输出类型**: - 模拟量输出:实时反映声音信号的变化情况,适合进一步的数据分析或处理; - 电平翻转数字输出:提供简单的二进制反馈机制,便于触发开关动作。 #### 使用场景 1. **声控开关**:通过检测到的声音强度来控制电路的通断状态。 2. **报警系统**:当声音水平超过预设阈值时发出警报信号。 3. **环境监测**:记录特定区域内的噪音水平,帮助评估城市噪声污染状况或监控特定活动产生的噪声情况。 4. **人机交互界面**:开发响应用户语音命令的智能设备。 #### 安装与调试 - **物理安装**:利用提供的安装孔将模块固定在合适的位置上,并确保麦克风能够接收到预期的声音源信号。 - **电气连接**:根据需要选择模拟输出或数字输出端口,将其接入相应的控制系统。对于模拟输出可能还需要额外的放大电路来增强信号;而对于数字输出则需设置合适的阈值水平。 - **参数调整**:通过调节电位器设定数字输出的触发阈值以适应不同的应用场景和环境条件。 #### 注意事项 在使用过程中应注意保护麦克风不受外界物理损伤或堵塞,以免影响其性能。合理选择供电电压范围,并根据实际应用需求进行适当的背景噪声水平考虑,确保准确可靠地触发模块的功能。
  • 温湿度温湿度|温湿度检
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    本产品为数字温湿度传感器,采用先进传感技术,可精准测量并显示环境中的温度与相对湿度。适用于多种应用场景,性能可靠,操作简便。 随着科技的进步,环境监控变得越来越重要。温湿度传感器、数字温湿度传感器以及温湿度采集器在这一过程中扮演了至关重要的角色,它们是确保环境参数保持理想状态的关键工具。本段落将详细介绍这三种传感器的特点、性能参数及其在不同领域的应用情况。 温湿度传感器作为环境监测设备,可以实时检测环境中温度和湿度水平的变化。这类传感器广泛应用于各类环境监控系统中,有助于维持室内环境的稳定。其中,数字温湿度传感器尤为突出,它们相比传统的模拟传感器能够提供更高精度与可靠性的数据采集功能。这些数字传感器通常将所获取的模拟信号转换为数字信号,并通过电子处理单元进行进一步的数据处理和传输,从而减少了信号失真并提高了数据准确性。 在众多类型的数字温湿度传感器中,LM-400、LM-410以及LM-420系列采集模块是典型代表。这三种型号均配备了LCD显示屏及RS-485总线串行通信接口,并根据功能的完整度有所区分:基础型的LM-400适用于简单的温湿度监测需求;进阶版的LM-410增加了独立报警功能,可在检测到异常时发出警报信号;而性能最全面的LM-420则能同时提供报警与湿度显示服务,适合需要精细控制的应用场景。 这些传感器采集模块具备强大的联网能力,可通过RS-485总线连接至机房监控主机或其他工控设备进行远程监测。此外,它们还可以通过Link-Max提供的RS-485中继器扩展通信范围,从而实现更全面便捷的数据收集工作。 在使用之前,用户需要对这些传感器模块进行基本配置设置(如波特率、地址等参数),完成配置后即可发送读取命令获取实时温湿度数据。同时,LM-400至LM-420系列还具备周期性更新LCD显示屏上显示信息的功能,为现场监测提供了极大便利。 这类设备在工业应用中表现优异,特别适用于机房监控系统、电力设施及工业自动化等高要求领域。其出色的性价比和性能使其成为这些领域的首选监控工具之一。此外,通过与LM-8052NET配合使用,可以构建基于TCP/IP协议的温湿度采集网络实现远程数据收集。 除了上述模块外,LM-430温湿度显示报警主机亦是重要组成部分。它可以与其他系列传感器进行通信并获取、展示温湿度信息,并且在检测到超出设定范围时触发警报信号。这款设备特别适合需要集中监控与多点数据显示的场景使用。 总的来说,温湿度传感器、数字温湿度传感器以及采集器对于现代环境监测至关重要。它们的应用不仅有助于预防潜在灾难的发生,还显著提高了环境监控系统的效率和可靠性水平。通过精确的数据收集及智能报警机制支持,这些设备为维持安全稳定的工作生活环境提供了坚实的技术保障,并将在未来继续发挥关键作用,成为智能监控系统不可或缺的一部分。
  • _cmos图像分析与图像处理_
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    《CMOS图像传感器噪声分析与图像处理》一书专注于探讨CMOS图像传感技术中的噪声问题及其解决方案,涵盖噪声来源、特性分析及优化图像质量的技术方法。 在CMOS图像传感器的噪声分析及图像处理实验后,我们对得到的数字图像进行了降噪处理。基于中值滤波和均值滤波技术,加入噪声判别部分设计了一种混合噪声降噪算法,并使用MATLAB语言进行编程实现。该方法首先通过噪声识别确定待处理区域,随后根据识别结果选择合适的降噪策略。实验结果显示,本算法具有较好的降噪效果。
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    本文探讨了在MEMS传感器中识别和分析各种类型的噪声的方法,包括白噪声、低频噪声等,并提供了减少其对测量精度影响的技术策略。 这段设计技巧详细介绍了如何分析与识别MEMS传感器中的噪声,并深入探讨了Allan方差及Hadamar方差及其变化形式(如非重叠、修正和总计)的理论背景。 通过使用Allan和其他类型的方差,可以有效表征MEMS传感器。其基本假设是,在测量过程中,感兴趣的信号保持恒定且平坦状态;然而,实际输出则是该信号与噪声叠加的结果。从长期看,噪音应趋向于平均为零。因此,分析和识别噪声有助于确定可用于最小化输出方差的样本数量。 标准偏差在长时间数据记录中表现不佳的问题促使了Allan方差的发展。计算时,连续“样本”(2-样本方差)之间平方差异的均值即构成σ^2。这里,“样本”的定义是通过将m个采样点平均化来确定,其中Ts=1/Fs为采样间隔,Fs代表采样频率。 Allan方差σ(τ)则是上述计算结果的平方根,在对数坐标图上其斜率能够直接反映出噪声类型。具体来说: - Allan方差(非重叠AVAR、重叠OAVAR及修正MAVAR)以及Hadamar方差(非重叠HVAR和重叠OHVAR),可以通过数字滤波器链进行计算。 通过这种方法,可以利用移动平均值M(M)对样本数据进行处理,并使用D1(m)来获取两个特定采样点间的第一个差异。然后应用下采样的步骤m:1从选定的多个采样中挑选一个代表性的样本用于进一步分析。最终方差是通过对计算结果平方并求均值得到,偏差则为该值的平方根,其置信度可通过将偏差除以平均输出样本数量的平方根来估计得出。 总之,通过深入理解Allan和Hadamar方差及其变化形式的应用原理与实践操作方法,有助于更精确地表征MEMS传感器中的噪声特性。
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    一体化超声波测距传感器是一种集成化的电子设备,通过发射和接收超声波信号来测量物体间的距离。它具有高精度、反应迅速及使用便捷等优点,广泛应用于机器人导航、无人机避障、安防监控等领域。 收发一体超声波测距技术能够实现精确的距离测量。这种技术利用单一的传感器同时发送和接收超声波信号来计算目标物体的距离,具有结构简单、成本低以及易于集成等优点,在机器人导航、无人机避障等领域有着广泛的应用前景。
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    《声音传感器与检测模块》是一份探讨声音信号采集和处理技术的文档,详细介绍声音传感器的工作原理及检测模块的设计应用。 声音传感器模块声音检测模块.pdf