&苍产蝉辫; 一、工作原理 先是信号采集环节。它利用麦克风阵列来接收环境中的噪声信号。麦克风作为一种声传感器，能够将声音这种机械波转化为模拟电信号。在这个过程中，不同的麦克风在阵列中的布局是为了更全面、准确地捕捉噪声信号，避免信号遗漏或失真。
接着是信号转换过程。采集到的模拟电信号需要进行放大、滤波等操作，以提高信号的质量。之后通过模数转换器将模拟信号转换为数字信号。这种转换是必要的，因为数字信号更便于后续的处理和分析。
然后是信号处理阶段。数字信号会经过一系列复杂的算法处理，数字滤波可以去除不需要的背景噪声以及其他干扰信号，从而突出真正的噪声信号。频谱分析则是对噪声信号在不同频率上的分布情况进行剖析，有助于深入了解噪声的特性。
再然后的噪声测量环节，经过处理后的信号用于确定噪声的级别，通常以分贝为单位来表示，并且能按照不同的国际标准进行准确测量。测量得到的数据会通过无线或有线的方式传输到监控中心或者显示屏等设备上，以便于相关人员进行查看和分析。
二、技术优势
1、准确性提高
借助传感器技术以及精确的信号处理算法，能够准确地获取噪声的声压级、频率等重要参数。
2、数据处理能力强
可以实现高速的数据处理。一方面，快速的信号采集和处理能够及时反映噪声的实时变化情况。另一方面，数据的多样化传输为后续的分析提供了更多可能。
3、节省资源
大大节省了人力物力。相比传统的手动噪声监测，它不需要人工在现场长时间地进行测量和复杂的计算、数据录入等工作。如在一些大面积的区域监测中，传统方式需要耗费大量的人力和时间去多个点位采样，而环境噪声自动监测仪可以一次性布局多个监测点并自动采集数据，提高了监测效率。
4、适应性和安全性提升
具有很强的环境适应性，在恶劣天气条件下或者复杂的环境中基本不受影响。同时，由于采集软件固化在微处理器中，有效避免了电脑病毒对数据采集软件的破坏，保障了数据的安全性。
5、功能多样性
部分设备还具备声纹识别和声源定位功能。声纹识别能够在短时间内确定噪声类型，声源定位则可以快速找到噪声的发源地，这对于噪声污染的治理和执法工作具有重要意义。
