Darstellung Mikrophonsignale, und acoustic Module plausibilisieren

Ziel diese veranschaulichung ist ein Gefühl für di Signale zu bekommen und die Berechnungen mit FAMOS und das Modul acoustics zu kontrollieren

Vorbereitung

Notwendige Modulen



In [4]:

    
%reset -f
%matplotlib notebook
%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport functions
%qtconsole
import numpy as np
import acoustics
from functions import *
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns
mpl.rcParams['lines.linewidth']=0.5









    



The autoreload extension is already loaded. To reload it, use:
  %reload_ext autoreload

Daten und Signale Importieren



In [5]:

    
%%capture c
import json
passby = json.load(open('Tabellen\passby.json','r+'))
fill_passby_with_signals(passby)

Veranschaulichung

Auswahl Vorbeifahrt und Abschnitt

Auswahl der Vorbeifahrt. Insgesamt haben wir die folgende passby IDs:



In [6]:

    
print('passby IDs:', list(passby.keys()))









    



passby IDs: ['10', '13', '6', '2', '14', '1', '12', '8', '0', '9', '4', '3', '11', '7', '5']

Auswahl einer Abschnitt:
- Q1, Q2, Q3, Q4



In [7]:

    
E = passby['14']['Q4']
#
print('Signal ID(with corresponding .mat file):', E['ID'])
Signals = E['signals']









    



Signal ID(with corresponding .mat file): Q4M8_10

Plotten der Mikrophon Signal



In [8]:

    
name='MIC'
f, ax = plt.subplots(1)
Signals[name].plot(ax = ax,label = name )
ax.legend()









    














    











    Out[8]:





<matplotlib.legend.Legend at 0x9aedeb8>

Wie in der obige Abbildung zu sehen ist hat der signal tieffrequentige Anteile (aufgrund vom Druckwelle der Vorbefahrt). Um diese Effekte zu kann man zwei neue Signale durch filterung erzeugen:

bandpass filtered Signal
A-gewichtete Signal



In [9]:

    
Signals['bandpass']= Signals['MIC'].bandpass(20,20000)
Signals['A']= Signals['bandpass'].weigh('A')
name='bandpass'
f, ax = plt.subplots(1)
Signals[name].plot(ax = ax,label = name )
ax.legend()









    














    











    Out[9]:





<matplotlib.legend.Legend at 0x9f168d0>

Vergleich von LAF werte

für die oben definierte signale (Original, bandpass, A-gewichtet)
mit FAMOS berechnung



In [10]:

    
signals = [(sn,key) for key,sn in Signals.items() if not key== 'LS' ]
f,(ax1) = plt.subplots(1)
for (sn,name) in signals:
    sn.plot_levels(ax = ax1, method = 'weighting', label = name,lw=3,alpha=0.9)
LAFi =  np.array(E['LAF']['FAMOS'][1])
ti = np.array(E['LAF']['FAMOS'][0]) + Signals['MIC'].t0
ax1.plot(ti, LAFi ,'-o', label = 'FAMOS' )
_ = ax1.legend()

Vergleich Spektern

für die oben definierte signale (Original, bandpass, A-gewichtet)
mit FAMOS berechnung



In [11]:

    
signals = [(sn,key) for key,sn in Signals.items() if key is not 'LS']
f,(ax1) = plt.subplots()
Bands = acoustics.signal.OctaveBand(fstart = 20,fstop=20000, fraction=3)
for sn,name in signals:
    sn.plot_third_octaves(frequencies = Bands.nominal , ax = ax1, lw=3, label = name)
famosSpect =  E['spektrum']['FAMOS']
ax1.plot(famosSpect[0],famosSpect[1] ,'-o', label ='FAMOS', lw = 2 )
_ = ax1.legend()

Vergleich der Gesamptpegelwerte

Um die Werte, welche mit acoustic module berechnete wurden, zu plausibilisieren berechnen wir letzlich die Gesamtpegeln in unterschiedlichen weisen, von spektren, direkt und von LAF



In [12]:

    
Bands = acoustics.signal.OctaveBand(fstart = 50,fstop=8000, fraction=3)
lev = {name:{} for name in Signals.keys() if not name =='LS'}
for (sn,name) in signals:
    d = lev[name]
    d['leq'] = sn.leq()
    d['level'] = sn.levels( method = 'weighting')[1]
    octB= sn.third_octaves(frequencies=Bands.nominal)
    d['Loct'] = level_from_spect(octB[1].leq().T)

bandpass: Total levels by:
- spectrum integration from FAMOS: {{str(np.round(level_from_spect(np.array(E['spektrum']['FAMOS'][1])),3))}}
- spectrum integration from Acoustics: {{str(np.round(lev['bandpass']['Loct'] ,3))}}
- direct integration from Acoustics: {{str(np.round(lev['bandpass']['leq'],3))}}
- level integration from Acoustics: {{str(np.round(level_from_LAF(lev['bandpass']['level'], 0.125),3))}}, different since we don't take all frequencies

A: Total levels by
- level integration from FAMOS: {{str(np.round(level_from_LAF(np.array(E['LAF']['FAMOS'][1])),3))}}
- spectrum integration from Acoustics: {{str(np.round(lev['A']['Loct'],3)) }}
- direct integration from Acoustics: {{str(np.round(lev['A']['leq'],3))}}
- level integration from Acoustics: {{str(np.round(level_from_LAF(lev['A']['level'], 0.125),3))}}

Fazit

den modul acoustics weist gute übereinstimmungen mit FAMOS ein.



In [ ]: