[音频测量] 谈谈用MLS方法作音箱测量

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发表于 2009-8-23 11:08 | 显示全部楼层
10年前做了一对书架音箱。 低中音是P17REX(H416), 高音是25TFFC(H519)。Seas的
Embla设计。 一直想测一下性能,苦于没有测量设备。几个月前在这里问一下,差
一点被乱棒打出。但有一朋友提到网上的测量套件可以帮助解决测量的问题。大为兴
奋。在此长期潜水。苦学关于测量套件的知识。功夫不负有心人,有些心得,网上下
载了LspCAD, 做了一套测量的副件,终于成功的测量了10年前做的音箱。这里把过程
和心得记录一下。希望对玩套件的朋友有帮助。这是比较长的文章,写起来要花一定
的时间。如果大家不感兴趣请直说不妨,我也就不用再写了。
1。MLS的基础知识和音箱测量应用原理。
     首先声明,本人不是学数学的,所以这里写的只是一些文章的读后理解,有错
请大师们指正。 MLS是Maximum Length Sequences 的缩写。几十年前就有了完整的
数学理论。详细阐明这个理论不是我能做到的。但其基本原理不难理解。MLS数列简
单的说就是一个由1和-1随机排成的数列。让我们来看两组简单的MLS数列:
1,1,-1,-1 ,1 和 1,1,1,-1,-1。
大家注意到第二组数列只是把第一组数列的最后一位搬到第一,其他数字依序向后
移一位。我们来算一下这两组数列的自相关函数和互相关函数。因为只有5个数字,
计算十分简单。两数列的自相关都是5,而两数列的互相关是1。假设第一组数代表
被测量信号,第二组代表噪声。如果同时测量这两组信号,这相当于这两组信号的
自相关,被测信号和噪声同样大小,信噪比为0dB. 但如果用被测信号本身来做相关
测量,可以看到,被测信号比噪声大5倍,14dB信噪比。同样的被测信号和噪声信号,
用MLS相关测量就凭空得到14dB的信噪比。这就是所谓的信号处理增益(processing
gain)。  从这里再引伸一下,如果这是一组巨大的数列,LspCad最大的数列是32764个。
可以看出用MLS方法可以得到巨大的信噪比。这一点对音箱测量极为重要(我们以后
再说)。顺便说一下,MLS和CDMA里的Walsh码有同样的功能,怛好像Walsh码的正交
性更好。这就是MLS方法的基本出发点。
我们回过来谈谈音箱测量。因为我们是想了解音箱的频率特性,最直接的音箱测量
就是频域测量。频域测量结果直观,一目了然。频域测量其最大的优点之一是可以
测量音箱的非线性。但有两个比较麻烦的问题。1)测量时间长,因为要扫频。2)要
在消音室内进行。对我们业余玩的人来说,第二点是几乎无法克服的。所以就有了
LspCad和MLS。这无疑给我们这样的业余玩家提供了一个和专业人士相近的平台。注
意,不是相同,MLS有它的局限性。以后再谈。下次谈谈时域测量和MLS的应用。

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好久没看到这类风格原创文了。支持学习一下。

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这个贴要好好顶一下。难得难得

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深层次的研究了.进来学习.
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进来学习.期待下文

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 楼主| 发表于 2009-8-24 02:16 | 显示全部楼层
谢谢版主加分。谢谢大家鼓励。过几天要忙了。乘周末再写一点。可能这里多写了一
些。不过这是我做事的习惯。总想搞清楚为什么用MLS的原因。
另一种方法作音箱测量是在时域内进行。因为音箱的频率响应说到底就是音箱的传
递函数(transfer function)。用时域的方法来获得传递函数是通过对系统的瞬态响
应(impulse response)做傅立叶变换来得到的。很明显,想得到准确的传递函数就
必须有准确的瞬态响应测量。可什么是准确的瞬态响应呢?有两个基本要求,1)瞬
态响应比须是限制在系统的线性范围之内。也就是说,音箱对进来的时域脉冲的反
映比须限制在音箱的线性工作范围内。2)测量系统有非常高的信噪比。第一个要求
相对来说比较容易实现,我们只要限制音箱的驱动功率就行了。可第二个要求就十
分麻烦了。实现高的信噪比主要通过两个方法。减低噪声或增强信号。如果是减低
噪声,我们又回到频域测量的消音室了。如果我们有消音室我们也就不折腾这时域
测量了。可增强信号又受其他因素的限制。首先,市内家居环境的本底噪声是在50B左
右。一般比较准确的FFT可能要求有70dB以上的信噪比。也就是说音箱要提供120dB以
上的声压。这就是一个大问题了。120dB以上的声音要比重金属摇滚乐队的第一排还
响。如果家里时不时传出120dB的声音,邻居是绝对要报警的。假设邻居不报警,我
们可以看看技术上120dB的可行性。一般音箱的灵敏度是在90dB,要得到120dB的声
压,音箱和放大器要有1000W的功率!如果是低灵敏度的箱子,所需的功率更大。而
且由于第一个条件的限制,这1000W还必须是不失真功率!这在业余条件下是不可能
实现的。所以,在没有MLS技术以前,频域测量还是容易得多。因为消音室还是要比
这两个1000W容易。加上没有人能做出1000W不失真功率的喇叭。当然,可以采用多
次平均的方法来增加信噪比,这样系统就复杂了,因为要保证在这些多次测量
中本低噪声变化不大也是不容易的。。
而MLS技术就恰好能用在这里。从理论上可以证明,MLS的自相关函数就是一个瞬态
脉冲信号,而MLS信号本身和系统反映的互相关函数就是系统的瞬态响应。就像上面
说的,MLS技术有极强的抗干扰能力从而很容易获得极高的信噪比。这样把MLS技术
用在音箱测量上就十分自然了。系统的工作原理是这样的,首先由计算机产生一组
MLS数字信号。然后D/A转换为为模拟信号。用这个模拟信号来驱动音箱。然后测量
两个信号。从音箱的输入端测量输入的电信号,用Mic测量音箱的输出信号。这两组
信号再经A/D转换为MLS数字信号。计算这两个信号的互相关函数就得到了音箱的瞬
态响应。从而音箱的频率响应就可以通过对系统瞬态响应作傅立叶变换而求得。这
就是整个MLS测量原理。采用MLS技术最大的优点就在于系统的信噪比得到极大的改
善。测量结果几乎不受环境的噪声影响。看到一些朋友用套件还要想有安静的测试
条件,这实际上是不必要的。我在测量我的音箱时,空调和收音机都开着。没有感
到对结果有影响。时间窗实际上是MLS的辅助功能,来源于傅立叶变换。因为计算机
和软件的普及,MLS技术给我们这些业余玩家提供了极大的方便。也减少了做音箱和
调音箱的盲目性。下次谈谈MLS测量的局限和缺点。

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发表于 2009-8-24 06:40 | 显示全部楼层
赶紧坐下来学习学习
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发表于 2009-8-24 08:31 | 显示全部楼层
楼主应该是搞学术研究的,思维紧密,逻辑性强

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再学习了

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很好,很精彩

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 楼主| 发表于 2009-8-24 22:49 | 显示全部楼层
这一段可能是要挨砖的。不过还是想讲出来,让大家有一个完整的概念。
MLS测量技术和频域测量相比,其最大的缺点是它不是直接测量。音箱的频谱是通过FFT得到的。在频域测量时,单频信号经放大器驱动音箱,从频谱仪上可以看到基波和谐波。基波随频率的变化是频响,而谐波就是失真,如果做多频驱动,我们还可以得到互调失真,一目了然。在MLS测量时就不同了。在音箱输入端测得MLS的驱动信号,在MIC上测得音箱的反应。但这个反应有可能含有音箱的非线性反应(音箱的线性度在整个信号链里是最差的!)。从数学上来说,系统线性反应的FFT是系统的传递函数或频率响应。如果音箱的反应同时包含了非线性反应,FFT的结果就不是音箱的频响!我不知道它是什么。更要命的是我们知道频率响应和非线性失真不是同一回事。但MLS没有办法把它们分出来,
甚至无法告诉我们是否有非线性失真。这样我们就不知道测量的结果是不是对,因为我们不知道我们的系统是不是一定在线性范围之内。当然,可以通过一些方法来保证我们的音箱基本在线性范围工作,这在讲测量部分时再谈。这个缺点是否能克服,我不知道,从原理上来看好像不可能。这样就注定了MLS测量只能用于一个已知的系统,也就是说,我们在测量一个系统时,我们已经大概知道这个系统的性能了。所以MLS可以用在音箱生产线上作为质量监控,而不能用在实验室里作产品开发。我想这就是为什么大厂和专业人士还是用消音室和频域测量的主要原因。所以说,MLS测量技术只是为我们提供业余测量的工具,如果我们应用得当,我们可以得到和频域测量相同的效果。但如何用好,就看大家对所测系统和测量方法本身的了解有多深了。可以这么说,LspCADMLS测量不是一个做好接上就能用的工具。理论分析和测量实践都证明了这一点。详细的我在谈测量实践的时候再讲。
MLS技术的另一个基本局限是系统本身不是时间的函数。也就是说系统在测量过程中其性能不随时间变化。这在音箱测试中应该是满足的,这里就不多说了。


还有一个MLS测量技术问题是从FFT而来的,当然其本身不是MLS技术的问题。在LspCAD里有不同的取样频率和MLS size 的选择,还有时间窗的选取。不同的选择会得到不同的结果。对初学者(包括本人)来说是非常头疼的声。所以不是一个 很方便的工具。如果再加上音箱线性度的考虑,可以完全让人找不到北。如果想整一套件和软件就立马可以做音箱测量,您肯定会失望的。

看到一些贴子对测量套件有各种说法。我感到是不公正的。测量套件只是提供一个计算机和音箱之间的连接。测量本身结果是否合理和准确与测量套件没有直接关系。就像我说的,MLS本身有局限和缺点, 但不是错的。用好了可以是一个很好的工具。当然能否用好,就取决于各位的修为了。

这里还恳请各位能把MLS用好的版主大侠(看贴子感到J版是精于此道的高手,纠正!J版是一个全面的高手
)谈谈测量设定,设定理由(这最重要!)和测量技巧。这样大家交流才可以让每个想玩套件的朋友有收获。

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壳壳 + 2 很给力!有收获。

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入手测量套件,正在学习中,还请大大多讲!!
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