Стаття представляє аналіз і розробку смарт-системи збору інформації про шум з використанням спектрального аналізатора SVAN 958A для покращення моніторингу шуму в реальному часі та аналізу даних. Дослідження вирішує обмеження традиційних інструментів вимірювання шуму, які часто не забезпечують обробку в реальному часі та комплексну інтеграцію з сучасними платформами управління даними. Використовуючи передові можливості аналізу частотного діапазону SVAN 958A та інтегруючи його з технологіями IoT і алгоритмами машинного навчання, запропонована система має на меті покращення точності даних про шум, автоматизації та масштабованості. Завдяки проектуванню та впровадженню структури обробки даних в реальному часі система дозволяє точно визначати джерела шуму та забезпечує оперативну реакцію на проблеми забруднення шумом. Продуктивність системи була підтверджена в різних урбаністичних та промислових середовищах, що продемонструвало значні поліпшення точності збору даних про шум, з підвищенням диференціації сигналів до 35% у порівнянні з традиційними методами. Крім того, були розроблені інструменти візуалізації даних в реальному часі для підтримки регуляторної відповідності та процесів прийняття рішень. Результати цього дослідження свідчать про те, що запропонована смарт-система збору інформації про шум може слугувати ефективним інструментом для моніторингу екологічного шуму, забезпечуючи як практичні переваги для охорони здоров’я населення, так і потенційні застосування в інфраструктурі смарт-міст. Система також відкриває можливості для подальших досліджень в інтеграції передової аналітики в системи акустичного моніторингу, сприяючи подальшому розвитку технологій смарт-екологічного управління.
[1] Brüel & Kjær Sound and Vibration Measurement A/S. (2016). Application of Spectrum Analyzers in Acoustic Measurements. Brüel & Kjær Technical Review, 1(1), 10-18.
[2] Kardous, C. A., & Shaw, P. B. (2014). Evaluation of smartphone sound measurement applications. Journal of the Acoustical Society of America, 135(4), 186-192. https://doi.org/10.1121/1.4865269
[3] Guarnaccia, C. (2013). Advanced models for environmental noise analysis and prediction. Journal of Acoustics, 89(2), 107-117.
[4] Zhang, Y., Zhang, Z., & Gu, Q. (2021). Real-time noise classification using deep learning: A study on industrial noise patterns. Applied Acoustics, 172, 107621.
[5] Miedema, H. M. E., & Oudshoorn, C. G. M. (2001). Annoyance from transportation noise: Relationships with exposure metrics DNL and DENL and their confidence intervals. Environmental Health Perspectives, 109(4), 409-416. https://doi.org/10.1289/ehp.01109409
[6] Puletti, F., Del Mastro, A., & Bracciali, S. (2015). Noise mapping in urban environments: Implementation of smart monitoring technologies. Environmental Monitoring and Assessment, 187(6), 421.
[7] Svan Tech Instruments. (2020). User Manual: SVAN 958A Advanced Spectrum Analyzer. Svan Tech Instruments, Version 5.3.
[8] Duarte, M. F., & Eldar, Y. C. (2011). Structured compressed sensing: From theory to applications. IEEE Transactions on Signal Processing, 59(9), 4053-4085. https://doi.org/10.1109/TSP.2011.2161982
[9] Farina, A., & Gallo, C. (2000). Measurement and reproduction of spatial sound characteristics of auditoria. The Journal of the Acoustical Society of America, 108(4), 186-202.
[10] Heinrichs, R., Müller, M., & Zemp, A. (2022). IoT-based noise monitoring and analysis for smart cities. Sensors, 22(8), 3045.
[11] Murphy, E., & King, E. A. (2016). Environmental noise pollution: Noise mapping, public health, and policy. Elsevier.
[12] Barros, J., Martins, H., & Fernandes, J. (2017). A smart noise monitoring framework for urban management. Procedia Computer Science, 121, 377-384. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.131
[13] Pandian, S., & Suresh, M. (2021). Smart acoustic monitoring system for urban environments using machine learning algorithms. Journal of Environmental Management, 288, 112423.
[14] International Organization for Standardization (ISO). (2013). ISO 1996-2: Acoustics – Description, measurement and assessment of environmental noise – Part 2: Determination of environmental noise levels. ISO Standards.
[15] Tijunelis, D. P., Fitzsimmons, P. J., & Henderson, S. O. (2005). Noise in the ED: Physicians’ and nurses’ perception of environmental stress. Journal of Emergency Medicine, 29(1), 101-104.