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騒音とは? 
• 騒音:聞く人にとって好ましくない音の総称 
– これは騒音? 
– 下手くそなピアノ 
– モーツァルトピアノ協奏曲 
– バッハ音楽の捧げもの 
– メルセデスF1
騒音の評価 
• 等ラウドネス曲線 
– 音の高さごとに同じ大きさに聞こえる曲線
騒音レベル 
• 騒音計 
– A特性
等価騒音レベル
暗騒音 
• 対象音がないときのその場所の騒音 
• 音の差が10dB以上あると大きい方の音にな 
る 
• 暗騒音は無視できる
音はどうやって扱うの? 
• 波:三角関数
三角関数 
2 
t  
周期T 
Cycle, Period 
周波数frequency f 
 
2 
 
f  
ω : 角速度[rad/s] 
T 
=
三角関数の合成 
0 50 100 150 
-1.0 1.0 
Index 
0 50 100 150 
-1.0 1.0 
Index 
0 50 100 150 
-1.0 1.0 
Index 
0 50 100 150 
-2 1 
t sin 
t 2 sin 
cos3t 
sint  sin 2t  cos3t
フーリエ級数 
  
1 
f t a a t a t a n t 
  cos   cos 2    cos 
 
  
0 1 0 2 0 0 
2 
L 
b t b t b n t 
 sin   sin 2   sin 
 
  
n 
n 
1 0 2 0 0 
t 0   
  
1 
f a a a a n 
    
  cos  cos 2     cos 
    
2 
0 1 2 
b b b n 
       
    
n 
n 
sin sin 2 sin 
1 2 
L
係数の求め方a0 
1 
1 
両辺を0から2πまで積分する 
1 
   2 
 
       
 f   d   a d   a d   b d 
 
0 
0 
2 
0 
1 
2 
0 
0 
2 
0 
sin 
2 
cos 
2 
2 
三角関数は0から2πまで積分すると0になるので、 
    
 
0 
2 
0 
 f d  a 
 
     
  
 
2 
0 
0 
1 
a f d 
これは波の平均値である
anの求め方 
f(θ)両辺にcosnθをかけて0から2πまで積分する 
1 
   
  
   
f n d a n d a n d 
       
   
  
  
a n d a n d 
  
cos cos2 (cos ) 
     
  
  
a n n d b n d 
   
cos cos( 1) cos sin 
      
n 
  
 
 
 
   
2 
0 
2 
2 
0 
1 
2 
0 
1 
2 
0 
2 
2 
0 
2 
2 
0 
1 
2 
0 
0 
2 
0 
cos sin 2 
cos cos cos 
2 
cos 
b n d 
n 
三角関数の直交性よりan を含む項以外は0になるので、 
   
1 2 
 
 
a f n d n ( )cos 
0  
bn も同様にして求めることができる 
   
1 2 
 
 
b f n d n ( ) sin 
0   
 
1 
    
f t  a  a cos n t  
b sin 
n t 
0 n 0 n 0  
1 
2 
n 
e t j t j t    オイラーの公式より cos  sin 
 
 
 
 
n 
jn t 
nf (t) c e 0  
n n 
2 
n 
a jb 
c 
 

実測値のデータ 
周期=1年
フーリエ変換の例 
• 実測値のフーリエ変換 
– 左下が先ほどのデータのフーリエ変換、 
右下が異なる波形のデータのフーリエ変 
換 
夏変動あり夏変動無し 
実測値 
フーリエ 
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NC曲線 
• NC: Noise Criteria
騒音基準
音響、騒音の評価

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音響、騒音の評価

Editor's Notes

  1. これが1年間のHEMSの実測値をグラフにしたものです。 端から端までが一年の周期になります。 この下の式がフーリエ変換の一般式です。 この波形もフーリエ変換するとこれらの三角関数に分解することが可能です。 実際にはこの aとbの係数を決めることになります。 この時の係数がこのデータの特徴を表すことになります。
  2. ここに先ほどの実測値のフーリエ変換を実測値の下に示します。 周波数ごとの係数の値がグラフになっています。 右側は別の住宅ですが、左側の住宅と比べると 夏の電力消費がが少なく、波形が異なると、フーリエ変換の様子も異なります。 ここに着目すれば、それぞれの住宅のパターンが認識できると考えらます。