噪聲源識別
噪聲源能識別技術(shù)（Noise Source Identification）可以用來優(yōu)化產(chǎn)品及其部件的聲輻射特性，在交通、航空、動力設(shè)備、家電、風(fēng)機等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。識別最主要聲源的位置，頻率和聲功率，有助于決定怎樣改變設(shè)計以便降低總體輻射噪聲。B&K既提供傳統(tǒng)的用于穩(wěn)態(tài)的聲源、基于聲強測量的噪聲源識別技術(shù)，也提供以陣列為基礎(chǔ)的噪聲源識別技術(shù)，后者具有速度更快、質(zhì)量更高、穩(wěn)態(tài)非穩(wěn)態(tài)均可適用的特點。
三種主要的陣列應(yīng)用軟件是全聲息（NAH）、波束形成（Beamforming）和球面波束形成（Spherical Beamforming），并有多個選項可以進一步提升性能。所有的計算和后處理都在相同的用戶界面下進行，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)檢驗、自定義計算參數(shù)、存儲計算模板、檢索數(shù)據(jù)、計算自繪制區(qū)域的聲功率和自動報告生成功能。
8608型平面波束形成（Beamforming）
波束形成技術(shù)（Beamforming）和光學(xué)照相技術(shù)原理相似，適合對被測對象進行中遠距離的快速聲源識別。技術(shù)基于延時求和算法，采用傳聲器陣列捕捉聲場信息，采用非平面陣列還可有效抑制后方的背景噪聲。波束形成聲源識別方法特別適用于汽車、火車和飛機等對象的外部噪聲以及在風(fēng)洞中對被測對象或者其縮尺模型進行聲源識別。
8607型進場聲全息（STSF+SONAH+ESM）
基于空間傅里葉變換的聲場空間變換（STSF）是獲得應(yīng)用的全聲息算法，它利用矩形網(wǎng)格陣列傳聲器對被測物近距離測量得到的一組聲壓數(shù)據(jù)實現(xiàn)對空間聲場的數(shù)學(xué)建模，建模參數(shù)包括聲壓、聲強、質(zhì)點速度等。亦可利用該模型基于赫姆霍茲積分方程（HIE）
計算遠場相應(yīng)、沿直線估計遠場聲壓分布?；诮y(tǒng)計的近場聲全息（SONAH）克服了傳統(tǒng)近場聲全息的空間窗效應(yīng)和卷繞效應(yīng)，該算法允許使用不規(guī)則的、尺寸小于被測對象的陣列。
8606型球面波束形成（Spherical Beamforming）
提供360度的聲場成像，特別適合汽車、高速列車、飛機或者船舶艙室內(nèi)聲場的聲源識別。采用經(jīng)過優(yōu)化的36通道或50通道的閉口硬質(zhì)球陣列、基于球諧函數(shù)角度域分解算法（SHARP）或濾波與求和算法（FAS）實現(xiàn)高分辨率和動態(tài)范圍及穩(wěn)定的成像結(jié)果。通過內(nèi)置的12個攝像頭，實現(xiàn)對陣列周圍場景的空間光學(xué)照相，并與聲場成像結(jié)果自動重疊實現(xiàn)噪聲源的快速定位和識別。
詳見：B&K
