噪声的分类分解

《环境噪声控制工程》复习题及参考答案一、名词解释1、噪声：人们不需要的声音(或者振幅和频率紊乱、断续或者统计上无规则的声音)。

2、声功率：单位时间内声源向周围发出的总能量。

3、等效连续A 声级：等效于在相同的时间间隔T 内与不稳定噪声能量相等的连续稳定噪声的A 计权声级。

4、透声系数：透射声功率和入射声功率的比值。

5、消声器的插入损失：声源与测点之间插入消声器先后，在某一固定测点所得的声压级的差值。

6、减噪量：在消声器进口端测得的平均声压级与出口端测得的平均声压级的差值。

7、衰减量：在消声器通道内沿轴向两点间的声压级的差值。

8、吸声量：材料的吸声系数与其吸声面积的乘积，又称等效吸声面积。

10、响度：与主观感觉的轻响程度成正比的参量为响度，符号为N,单位为宋( sone )…11、再生噪声：气流与消声器内壁磨擦产生的附加噪声。

12、混响声场：经过房间壁面一次或者多次反射后达到受声点的反射声形成的声场。

13、噪声污染：声音超过允许的程度，对周围环境造成的不良的影响。

14、声能密度：声场内单位体积媒质所含的声能量。

15、声强：单位时间内，垂直于声波传播方向的单位面积上所通过的声能。

16、相干波：具有相同频率和恒定相位差的声波称为相干波。

17、不相干波：频率不同和相互之间不存在恒定相位差，或者是两者兼有的声波。

18、频谱：频率分布曲线，复杂振荡分解为振幅不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率罗列的图形叫频谱。

19、频谱图：以频率为横坐标，声压级为纵坐标，绘制出的图形。

20、吸声系数：材料吸收声能(包括透射声能)与入射声能之比。

21、级：对被量度的量与基准量的比值求对数，这个对数被称为被量度的级。

22、声压级：L〃=101g「=201gE (dB) (基准声压po 取值2x1。

—2a)Po Po23、声强级：L^lOlg— (dB)(基准声强L 取值10—"w/m2 )W s24、声功率级：L, =101g— (dB)(基准声功率W () 取值lO^w)r %25、响度级：当某一频率的纯音和1000Hz 的纯音听起来同样时，这时1000Hz 纯音的声压级就定义为该待定纯音的响度级。

信号噪声计算信号噪声是指在信号传输、采集或处理过程中，由于外界干扰、电子元器件本身的噪声以及其他因素所引起的干扰信号。

噪声会影响到原始信号的质量和精度，因此在许多应用中需要对信号噪声进行计算和分析。

信号噪声一般可以分为两类：外部噪声和内部噪声。

外部噪声主要是由于环境，例如电源线上的交流噪声、电磁辐射引起的干扰等。

内部噪声是由于电子元器件本身的噪声引起的，例如放大器、滤波器、模拟到数字转换器等。

在信号处理中，常用的噪声计量指标有：信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)。

信噪比是指信号的平均功率与噪声功率之比，可以衡量信号与噪声的相对大小。

峰值信噪比是指信号的最大值与噪声功率之比，常用于图像和视频的压缩编码算法评价。

均方根误差是指信号与参考信号之间的差异的平方和的均值，并且按照信号的幅值归一化。

信号噪声的计算涉及到信号和噪声的数学模型。

对于高斯白噪声来说，其功率谱密度是常数，可以通过快速傅里叶变换(Fourier Transform)将时域的噪声信号转换到频域。

噪声功率谱可以通过取平均功率谱密度的方法进行估计。

信号与噪声同时存在时，可以通过信号的功率谱和噪声的功率谱进行分析。

根据噪声信号和信号的功率谱密度的和可以计算信号的信噪比。

另外，对于非高斯噪声来说，可以通过观察信号与噪声的概率分布进行计算。

例如，在图像处理中，图像的噪声通常可以表示为服从某种概率分布的随机变量。

可以通过估计概率密度函数来计算信噪比等指标。

除了噪声的计算，还可以通过滤波、去噪、信号调整等方法进行信号噪声的抑制。

滤波方法包括低通滤波、中值滤波、小波去噪等。

其中，小波去噪是一种基于小波变换的去噪方法，通过将信号分解为不同频率的小波系数，去除噪声，然后恢复信号。

综上所述，信号噪声的计算是信号处理中重要的一部分。

通过信噪比、峰值信噪比和均方根误差等计量指标，可以评价信号的质量和精度，进而采取相应的去噪措施，提高信号处理的效果。

噪声的傅里叶变换噪声是一种随机信号，它具有不确定性和波动性。

在信号处理领域中，噪声是一种常见的问题，因为它会影响信号的质量和精度。

傅里叶变换是信号处理领域中常用的技术，它可以将一个信号分解成不同频率的正弦波或余弦波的叠加。

通过对信号进行傅里叶变换，可以找到信号的频率特征，并提取需要的信息。

在信号中添加噪声会导致信噪比下降，从而降低信号的质量和精度。

因此，噪声的傅里叶变换是一种重要的信号处理技术，可以用来消除噪声的影响，提高信号的质量和精度。

噪声通常包括白噪声、高斯噪声、脉冲噪声等。

在这些噪声中，白噪声是最常见的一种。

它的功率谱密度是常数，即在所有频率上都具有相同的大小。

在进行噪声的傅里叶变换时，可以采取以下步骤：1.获取信号：首先，需要获取带有噪声的信号，通常可以通过传感器或者其他设备获取。

2.去除直流分量：由于直流分量对信号的傅里叶变换没有影响，所以需要将其去除。

3.分段采样：如果信号的持续时间较长，可以将其分成几个段，分别进行采样和傅里叶变换。

这样可以减少计算量，也可以更好地观察信号的变化。

4.选择合适的窗函数：进行傅里叶变换时，需要用到窗函数，它可以将信号限制在有限的时间和频率范围内。

常用的窗函数有汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。

5.进行傅里叶变换：通过使用傅里叶变换算法，将信号转换为一系列正弦波和余弦波的复合函数。

6.分析频域特征：在频域上，可以观察到信号的频率分布情况。

通过分析频域特征，可以了解信号中噪声的频率分布规律。

7.滤波处理：为了去除噪声，可以采用低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等方法进行滤波处理。

滤波器的选择和参数调整需要根据噪声的特点和信号的要求进行。

8.反变换：最后，可以通过反傅里叶变换将处理后的信号转换回时域信号，观察信号的质量和精度是否得到了提高。

总之，噪声的傅里叶变换是一项重要的信号处理技术，可以帮助我们去除信号中的噪声，提高信号的质量和精度。

在具体实践中，需要根据具体情况选择合适的方法和参数，并进行有效的控制和调整。

噪声检测标准及方法噪声作为环境质量的一项重要指标，对人们的生活和健康产生着直接影响。

因此，为了维护良好的生活环境，我们需要对噪声进行检测和评估。

本文将介绍噪声检测的标准和方法，帮助读者了解如何进行噪声检测并了解相关的标准和指导。

一、噪声检测标准1. 国际标准国际标准化组织（ISO）制定了一系列关于噪声的标准，其中最常用的是ISO 1996-1《噪声评估方法》和ISO 1996-2《噪声评估方法：车辆噪声测量》。

这些标准规定了噪声测量的方法、听觉权重和评估准则。

在噪声检测中，我们可以参考这些国际标准，将测量结果与标准值进行比较，从而对噪声水平进行评估。

2. 国家标准各个国家也制定了相应的噪声监测标准，用于指导本国的噪声监测工作。

以中国为例，现行的噪声检测标准主要包括GB/T 3096-2008《城市区域环境噪声排放标准》和GB 3785-2008《城市噪声环境质量标准》。

这些标准根据当地的环境和生活条件制定，与国际标准有所不同，需要在具体的检测中参考。

3. 行业标准不同行业也会制定自己的噪声检测标准，用于指导相关行业中噪声的控制和管理。

例如，建筑行业的噪声检测标准主要参考《建筑施工噪声测量规范》（JGJ81-2002）和《居住环境噪声规定》（GB10070-2000）。

这些行业标准针对不同行业的噪声污染特点，提供了更加详细的检测方法和评估指标。

二、噪声检测方法1. 直接测量法直接测量法是最常用的噪声检测方法之一。

通过使用噪声仪器，我们可以在感兴趣的区域内进行实时的噪声测量。

噪声仪器通常包括一个麦克风和一台数据记录仪，可以记录噪声的强度和频率分布。

通过直接测量法，我们可以得到准确的噪声水平，为噪声控制提供可靠的数据。

2. 等效连续声级法等效连续声级法是一种常用的噪声检测方法，适用于长时间和复杂噪声的测量。

该方法通过将噪声时间历程进行加权平均，计算得到等效连续声级。

这种方法可以有效地反映噪声的整体特征，并与人类听觉进行相关。

纹波纹波：是附着于直流电平之上的包含周期性与随机性成分的杂波信号。

指在额定输出电压、电流的情况下，输出电压中的交流电压的峰值。

狭义上的纹波电压，是指输出直流电压中含有的工频交流成分。

纹波的成分较为复杂，它的形态一般为频率高于工频（中国是50Hz）的类似正弦波的谐波，另一种则是宽度很窄的脉冲波。

对于不同的场合，对纹波的要求各不一样。

对于电容器来说，无论是哪一种纹波，只要不是太大，一般对电容器质量不会造成影响。

而对工控机电源或音响设备中所使用的电源，由于宽度很窄的脉冲没有足够的能量来推动喇叭的纸盆或话机的听筒而形成杂音。

因此对于这种窄脉冲的要求可以放宽。

而对于音频范围内的类似正弦波的纹波信号，虽然其幅度不是太高，但其能量却使喇叭或听筒发生嗡嗡的杂音。

因此对这种形态的纹波应有一定的要求，而对于用于一些控制的场合，由于窄脉冲达到一定的高度会干扰数字或逻辑控制部件，使设备运行的可靠性降低，因此对这种窄脉冲的幅度应有一定的限制，而对类似正弦波的纹波，一般由于其幅度较低，对控制部件的干扰不大。

纹波的表示方法可以用有效值或峰值来表示，可以用绝对量，也可以用相对量来表示。

例如一个电源工作在稳压状态，其输出为100V/5A，测得纹波的有效值为10mV，这10mV就是纹波的绝对量，而相对量即纹波系数=纹波电压/输出电压=10mv/100V=0.01%，即等于万分之一。

纹波就是一个直流电压中的交流成分。

直流电压本来应该是一个固定的值，但是很多时候它是通过交流电压整流、滤波后得来的，由于滤波不干净，就会有剩余的交流成分，即便如此，就是用电池供电也因负载的波动而产生波纹。

事实上，即便是最好的基准电压源器件，其输出电压也是有波纹的。

要体验，可以用示波器来看，就会看到电压上下轻微波动，就像水纹一样，所以叫做纹波。

一般使用交流毫伏表来测量纹波电压，因为交流毫伏表只对交流电压响应，并且灵敏度比较高，可测量很小的交流电压，而纹波往往是比较小的交流电压。

心电信号处理中的噪声滤除与特征提取方法心电信号是一种重要的生物电信号，能够提供有关心脏功能和疾病状态的有用信息。

然而，在实际应用中，心电信号常常受到各种来源的噪声的干扰，如肌电干扰、基线漂移、电源干扰等。

这些噪声会影响心电信号的质量和可靠性，对于心脏疾病的诊断和监测造成不利影响。

因此，在心电信号处理中，噪声滤除和特征提取是非常重要的环节，本文将介绍心电信号处理中常用的噪声滤除与特征提取方法。

一、噪声滤除方法1. 经验模态分解（EMD）经验模态分解是一种基于数据的自适应信号分解方法，能够将非线性和非平稳信号分解为一组称为本征模态函数（IMF）的子信号。

通过对IMF进行滤波处理，可以去除心电信号中的噪声。

EMD方法的优点在于它能够根据数据的特点自适应地分解信号，无需对信号进行任何假设。

2.小波去噪小波去噪是一种基于小波变换和阈值处理的滤波方法。

它将信号分解为各个尺度的小波系数，并对小波系数进行阈值处理来去除噪声成分。

小波去噪方法在滤除噪声的同时，保留了心电信号中的重要特征。

3.自适应滤波自适应滤波是一种根据信号的统计特性进行滤波的方法。

它根据信号的局部统计特性估计噪声方差，并通过滤波器的自适应参数来调整滤波器的增益。

自适应滤波方法能够根据信号的变化自适应地调整滤波参数，因此对于不同类型的心电信号都具有较好的滤波效果。

二、特征提取方法1.时域特征时域特征是在时间轴上对心电信号进行分析的一种方法。

常见的时域特征包括平均心率（HR）、标准差（SDNN）、方差（VAR）、均方根（RMSSD）等。

这些特征能够反映心电信号的整体变化程度和稳定性，对于心脏疾病的诊断和监测非常有价值。

2.频域特征频域特征是将心电信号从时域转换到频域进行分析的一种方法。

通过应用傅里叶变换或小波变换，可以将心电信号分解为频率分量，并计算各个频率分量的能量或功率谱密度。

常用的频域特征包括低频功率（LF）、高频功率（HF），以及它们的比值LF/HF等。

一、名词解释1 噪声：指人们不需要的声音。

2 噪声污染：当声音超过人们生活和社会活动所允许的程度时就成为噪音污染。

3 声：由物体振动引起的，物体振动通过媒质。

4 声压：通常用p 来表示压强的起伏变化量，即与静态压强的差p=(P –P 0)，称为声压。

5 相位：是指在时刻t 某一质点的振动情况。

6 声能量：声波在媒质中传播，一方面使媒质质点在平衡位置附近往复振动，产生动能；另一方面又使媒质质点产生了压缩和膨胀的疏密过程，使媒质具有形变的势能。

这两部分能量之和就是由声扰动使媒质获得的声能量。

7 声密度：声场内单位体积媒质所含的声能量称为声密度，记为D,单位J/m3 8 声强：是指瞬时声强在一定时间T 内的平均值。

符号为I ，单位为W/m2 9 相干波：具有相同频率，相同振动方向和恒定相位差的声波称为相干波。

10 不相干波：在一般的噪声问题中常遇到多个声波，或频率不同，或相互之间并不存在固定的相位差，或是两者兼有，也就是说这些声波是互不相干的。

11 频谱：就是频率分布曲线，复杂振荡分解为振幅不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫频谱。

频谱图：以频率f 为横轴，以声压p 为纵轴，则可绘出声音的频谱图。

12 吸声系数：将入射声能在界面上失去的声能与入射声能之比称为吸声系数符号为α，α=1–|r p |2 13 级：对被量度的量与基准量的比值求对数，这个对数被称为被量度的级。

14 声压级：声压级常用p L 表示，定义p L =lg202p p (B)=20lg 0p p (dB) （基准声强0I 和基准声压0p 分别取1210-W/m 2和2510-⨯Pa ）15声强级：常用I L 表示，I L =10lg 0I I (dB)【声强级和声压级的关系：I L =10lg 202p p +10lg c0400ρ=p L +10lg c 0400ρ两个声源共同影响下的声压级为p L =10lg(10L +10L) 】 16功率级：常用w L 表示，定义为w L =10lg 0W W (dB)17 响度级：当某一频率的纯音和1000Hz 的纯音听起来同样时，这时1000Hz 纯音的声压级就定义为该待定纯音的响度级。

汽车NVH控制技术的研究现状杨宗富车辆2班222011322220154摘要：NVH：噪声、振动与声振粗糙度（Noise、Vibration、Harshness）的英文缩写。

这是衡量汽车制造质量的一个综合性问题，它给汽车用户的感受是最直接和最表面的。

车辆的NVH问题是国际汽车业各大整车制造企业和零部件企业关注的问题之一。

有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。

而汽车NVH中的噪声问题已引起国内外相关科技工作者的极大关注，因此本文阐述了汽车国内噪声的种类。

主要介绍了发动机NVH问题及控制方法，并综述噪声控制的研究现状。

关键词：汽车噪声种类NVH控制技术0 引言近年来，汽车拥有数量逐年增加。

汽车产生的噪声已成为现代城市主要的噪声源之一。

汽车噪声中，人们最关注车内噪声．车内噪声过大会严重影响汽车的舒适性、语言清晰度、听觉损失程度、乘坐安全性、人在车内对各种信号的识别能力及入的心理状态。

因此，车内噪声作为汽车舒适性重要指标之一，正受到用户的严格挑选；降低车内噪声水平，已是各国政府和车辆生产厂家共同关注的问题。

目前，我国在汽车噪声控制方面与国外先进水平差距很大，研究工作开展得也很不够。

我国汽车产品噪声控制水平和国外先进水平的差距，首先体现在噪声测量方法及噪声限值的法规上。

国外企业由于对环境污染的重视，法规的要求和执行都非常严格；激烈的市场竞争，使得国外非常重视汽车产品的噪声控制。

从声源的控制角度来看，对发动机、消声器、变速箱、冷却系统等声源已经有深刻的研究已有成熟的理论计算和产品开发设计程序。

国外目前车内噪声控制技术已普遍达到实用阶段。

例如德国Benz公司声称已能根据顾客要求制造各种低噪声车，所增加的价格约为350美元左右。

我国要缩短与世界先进水平的差距．目前还有许多工作要做。

因此，本文介绍汽车噪声的种类、噪声控制方法、以及国内外的研究现状。

小波分解高频噪声小波分解是一种常用的信号处理方法，可以将信号分解成不同频率的子信号。

在实际应用中，小波分解常用于去噪处理，其中高频噪声是其中一个重要的应用场景。

高频噪声是指信号中包含的频率较高、能量较小的部分。

这些噪声通常来自于传感器的干扰、电磁干扰、电源波动等。

高频噪声会降低信号的质量，影响到后续处理的结果。

因此，去除高频噪声是信号处理中的一项重要任务。

小波分解是一种基于时间-频率分析的方法，它将信号分解成不同频率范围的子信号。

与傅里叶变换等经典的频域分析方法不同，小波分解具有良好的时间局部性，能够在时域和频域上都提供有关信号信息的详细描述。

在小波分解中，我们通过一系列的低通滤波器和高通滤波器对信号进行分解。

低通滤波器将低频成分保留，高通滤波器将高频成分保留。

通过多次的分解过程，我们可以得到信号的不同频率范围的子信号。

对于去噪处理，我们可以利用小波分解将原始信号分解成低频和高频两部分。

由于高频部分包含了噪声成分，我们可以通过去除高频部分来减少噪声的影响。

然后，将去除高频部分后的信号进行逆小波变换，得到去噪后的信号。

在实际应用中，小波分解去噪可以采用多种小波基函数，如Daubechies小波、Symlet小波等。

根据信号特点可以选择合适的小波基函数及分解层数。

通过比较不同小波基函数和分解层数的效果，可以找到最佳的去噪方法。

小波分解去噪的流程大致可以描述为以下几个步骤：首先，对原始信号进行小波分解，得到低频和高频部分。

然后，通过阈值处理来去除高频噪声。

阈值处理是指对高频部分进行幅值比较，将幅值低于设定阈值的部分置零。

最后，将去除高频部分的信号进行逆小波变换，得到去噪后的信号。

小波分解去噪的核心在于如何确定适合的阈值。

常用的方法有固定阈值法、基于软硬阈值法、基于小波系数能量法等。

这些方法可以根据信号的特点和需求进行选择。

在确定阈值的过程中，我们可以通过观察小波系数的能量分布、信噪比、信号特征等进行判断。

处理噪声数据的主要方法包括以下几种：
滤波：滤波是一种常用的降噪方法，可以通过对信号进行滤波处理来去除噪声。

常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和陷波滤波器等。

平滑：平滑是一种常用的降噪方法，可以通过对信号进行平滑处理来去除噪声。

常用的平滑方法包括移动平均、加权移动平均、中值滤波等。

峰值检测：峰值检测可以通过寻找信号中的极值点来去除噪声。

这种方法适用于信号中包含噪声的情况下，信号的峰值点仍然能够被识别出来。

信号重构：信号重构是一种基于信号处理的降噪方法，可以通过对信号进行分解和重构来去除噪声。

常用的信号重构方法包括小波变换、奇异值分解等。

信号平移和缩放：这种方法通过改变信号的时间或幅度尺度来减少噪声的影响。

这种方法通常需要先对信号进行采样，然后对采样数据进行平移和缩放处理。

数据拟合：数据拟合是一种基于统计学的降噪方法，可以通过对信号进行拟合来去除噪声。

常用的数据拟合方法包括多项式拟合、最小二乘法拟合等。

需要根据具体的噪声类型、噪声强度、信号特征等因素选择合适的降噪方法。

在处理噪声数据时，通常需要进行多种降噪方法的组合使用，以获得更好的降噪效果。

数据噪声处理十三种方法数据噪声处理是数据分析和机器学习中至关重要的一步。

噪声可以严重影响数据的准确性和可靠性，因此需要采取适当的方法来处理。

在本文中，我们将介绍十三种常见的数据噪声处理方法，帮助您更好地理解和应用这些技术。

1. 均值滤波。

均值滤波是一种简单而有效的方法，它通过计算数据点周围邻近点的平均值来减少噪声。

这种方法适用于平滑数据中的高频噪声。

2. 中值滤波。

中值滤波是一种非线性滤波方法，它使用数据点周围邻近点的中值来代替当前数据点，从而减少噪声的影响。

中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声的处理效果很好。

3. 高斯滤波。

高斯滤波利用高斯函数来对数据进行加权平均，从而减少噪声的影响。

这种方法在处理高斯噪声和高斯分布数据时效果显著。

4. 小波去噪。

小波去噪是一种基于小波变换的方法，它通过分解信号为不同频率的小波分量，并去除噪声分量来实现数据的去噪处理。

5. 自适应滤波。

自适应滤波是一种根据数据特性自动调整滤波器参数的方法，它能够有效地处理不同类型和强度的噪声。

6. Kalman滤波。

Kalman滤波是一种用于动态系统的滤波方法，它结合了系统模型和观测数据，能够有效地处理动态系统中的噪声。

7. 傅里叶变换。

傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，通过滤除频域中的噪声成分来实现数据的去噪处理。

8. 奇异值分解（SVD）。

奇异值分解是一种矩阵分解方法，它可以用于去除数据中的噪声成分，并提取出数据的主要特征。

9. 独立成分分析（ICA）。

独立成分分析是一种基于统计学原理的方法，它可以从混合信号中分离出独立的成分，并去除噪声成分。

10. 奇异谱分析。

奇异谱分析是一种用于处理非平稳信号的方法，它可以有效地去除非平稳信号中的噪声成分。

11. 自适应神经网络滤波。

自适应神经网络滤波是一种利用神经网络模型对数据进行滤波处理的方法，它能够根据数据的特性自适应地调整滤波器参数。

12. 支持向量机去噪。

支持向量机是一种用于分类和回归分析的方法，它可以通过对数据进行分类和回归来去除噪声成分。

环境噪声控制工程复习重点一、概念1 噪声：指人们不需要的声音。

2 噪声污染：当声音超过人们生活和社会活动所允许的程度时就成为噪音污染。

3 声：由物体振动引起的，物体振动通过媒质。

4 声压：通常用p 来表示压强的起伏变化量，即与静态压强的差p=(P –P 0)，称为声压。

5 相位：是指在时刻t 某一质点的振动情况。

6 声能量：声波在媒质中传播，一方面使媒质质点在平衡位置附近往复振动，产生动能；另一方面又使媒质质点产生了压缩和膨胀的疏密过程，使媒质具有形变的势能。

这两部分能量之和就是由声扰动使媒质获得的声能量。

7 声密度：声场内单位体积媒质所含的声能量称为声密度，记为D,单位J/m 38 声强：是指瞬时声强在一定时间T 内的平均值。

符号为I ，单位为W/m 29 相干波：具有相同频率，相同振动方向和恒定相位差的声波称为相干波。

10 不相干波：在一般的噪声问题中常遇到多个声波，或频率不同，或相互之间并不存在固定的相位差，或是两者兼有，也就是说这些声波是互不相干的。

11 频谱：就是频率分布曲线，复杂振荡分解为振幅不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫频谱。

频谱图：以频率f 为横轴，以声压p 为纵轴，则可绘出声音的频谱图。

12 吸声系数：将入射声能在界面上失去的声能与入射声能之比称为吸声系数符号为α，α=1–|r p |213 级：对被量度的量与基准量的比值求对数，这个对数被称为被量度的级。

14 声压级：声压级常用p L 表示，定义p L =lg 202p p (B)=20lg 0p p (dB) （ 基准声强0I 和基准声压0p 分别取1210-W/m 2和2510-⨯Pa ）15声强级：常用I L 表示，I L =10lg 0I I (dB) 【声强级和声压级的关系：I L =10lg 202p p +10lg c 0400ρ=p L +10lg c 0400ρ 两个声源共同影响下的声压级为p L =10lg(10L +10L ) 】16功率级：常用w L 表示，定义为w L =10lg 0W W (dB)17 响度级：当某一频率的纯音和1000Hz 的纯音听起来同样时，这时1000Hz 纯音的声压级就定义为该待定纯音的响度级。