第一章:一个声学底漆
4所示。声波的特点是什么?|第3页
噪音特点是作为一个吗非周期或非循环信号。噪声波形如下图所示,展示了非重复性的或看似随机模式,如下所示,这些模式可能统计权重,影响整个频率的平衡。如果您创建了一个字符串的数字音频样本随机数字生成器(或每日道琼斯收盘指数),在音频,你很可能会听到噪音。*
有许多不同类型的噪声,区别主要由强度的频率分布特征。例如,某些类型的噪音听起来可能比其他人因为他们统计频率高于其他形式表现出更多的能量。一些可能精确数学描述形式,如布朗噪音(基于布朗运动)的光谱强度与频率(或1 /频率指数降低2),之后我们将调用一个非常陡峭的滚边。一些噪声类型,如蓝色和紫色,实际上增加强度和频率(f和f2分别)。一般来说,噪声类型命名相似光谱(创建一些不准确的比较)。下面是视听的几种常见噪声分布比较的例子(保守的耳机或扬声器音量水平建议):
白噪声
白噪声的特点是统计所有频率相等的能量。因为我们通常听到更高频率更强烈,它听起来更多的权重更高频率,可以描述为一个嘶嘶的声音。是非常有用的减法合成和音频均衡的目的。
粉红噪声
粉红噪声的特点是卷了反向的光谱频率,或1 /频率强度。频率越大,能量越少,这样每个八度高代表声波能量的一半。粉红噪声听起来更加平衡的因为我们体重频率含量少和声音大声比白噪声。
高斯噪声
高斯噪声的能量分布是高斯分布(或相等的分布)曲线,这是一种形式的钟形曲线。数学家或物理学家卡尔·弗里德里希·高斯的名字命名,它的特点是具有最大的能量频谱和轧制的中间去。因此,它听起来我们缺乏低音频率。
一些周期性的波形可能复杂到足以被视为噪音如果我们的耳朵不能检测可察觉的音高。许多真实的声音,比如“chiffy”攻击的长笛注意包含一些周期和非周期分量的组合。噪音发电机模拟和数字合成的一个很重要的组成部分,提供丰富的信号滤波、非周期调制,样品,电路,通常输出一个字符串的随机抽样得到的球的噪音信号。矛盾的是,噪音也注入数字音频和图像系统设计减少噪音,等流程高频振动。
卡尔•弗里德里希•高斯
卡尔·弗里德里希·高斯的18世纪的数学家和物理学家指出他在磁学上的研究工作,统计,天文学等等。磁通的象征,高斯(G)就是以他的名字命名的。如果你拥有一个CRT显示器在上个世纪,你可能会熟悉消磁,移除的过程在磁残余导致鬼图像在屏幕上。消磁是用来消除音频磁带和消磁录音机。
