使用LabVIEW实现KTX高速列车的噪声源的可视化

　　麦克风阵列的性能受两个参数的影响：(1) 波束功率的主瓣宽度，决定了图像的分辨率 ;(2) 最大旁瓣，决定了图像的重影程序。不同的阵列模式有着不同的性能指标。我们比较了四种不同的模式，螺旋模式表现出非常平衡的结果。

　　对于144通道麦克风阵列，我们将三种不同的模式融合在一起，以提高性能。每种不同的模式有着相同的形状，但直径尺寸不同。直径较小的模式主要测量高频率分量的低最大旁瓣等级，而直径较大的主要测量高分辨率的低频率分量。为了减小风造成的噪声，我们为麦克风添加了挡风玻璃。　　

　　

 

　　在高频部分，车轮形成的噪声源相当明显。这里显示了每一个车轮都有不同的噪声幅度。因此，该技术极有可能用以监测车轮的工作状态，便于维护。　　

 

　　未来的列车需要进一步提速，这将产生更为严重的噪声，尤其是气流形成的噪声。要研制更安静的列车，首先需要深入地了解列车的噪声源。因为LabVIEW可以实现噪声源的位置和大小的可视化，所以我们可以借助它完成降噪测试。