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本帖最后由 超級狗 于 2025-9-5 07:30 编辑 6 w5 g# M$ t# g, Q; y
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想抄就要坦白,要原理圖來作研究,鬼都不會相信!
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人工腦殘(AI)的回覆:
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麥克風挑戰- U7 S* n) s; p0 v$ c, \, {/ m
- 頻率響應平坦化
% j" P, A$ ]: L9 h# Z Z2 E人耳可聽範圍是 20Hz–20KHz,要求麥克風在全頻段有足夠平坦的響應(±1dB ~ ±2dB 以內)。設計上需要聲學補償網路或數位校正。 - 靈敏度與動態範圍
% z; I+ O, N+ {" p" ]$ _% n# Q要同時量測「非常安靜」(20 dB SPL) 與「非常吵」(130 dB SPL) 的環境,需具備 >110 dB 的動態範圍,這要求麥克風、前級放大器和 ADC 都不能成為瓶頸。 - 本底噪音
# C" U$ a! }) b麥克風本身的自噪聲必須低於人耳可感知的 15 dB SPL ~ 20 dB SPL,否則在安靜環境無法正確量測。
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( l" f. |3 y1 ~* P# j3 {! ^前端類比電路設計
* Y$ X) F5 c+ u1 ]* s: b4 h) N- 低噪聲放大器設計
* W- {+ R8 U4 {麥克風信號只有 mV 等級,若放大器噪聲過高,會蓋掉真正的聲音訊號。 - 高輸入阻抗8 d3 X" ?2 q8 H: C0 P
需避免負載麥克風,否則會改變其頻率響應。 - 電源干擾隔離" _: @) u3 X, \# V: v, h
50 / 60 Hz 電源嗡聲、數位電路的 Switching Noise 都必須抑制。 - 動態範圍管理
% F) b& _: \6 V) X& ^1 H) V5 I常用自動增益控制 (AGC) 或多級增益切換,否則大聲環境下會飽和,安靜環境下會失真。
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6 O; D0 B* f# P9 ^A/D 轉換與數位訊號處理(DSP)0 {3 @* B7 ^# \3 i+ h0 m7 @% k- `
- 取樣率與分辨率
4 i1 R% h* e2 P4 H1 V7 L/ M( I為支援 20 KHz 頻率響應,ADC 至少需 48 KHz 取樣,並有 24 bit 精度以達成 110 dB 以上動態範圍。 - 濾波精確度
2 K$ l$ ^8 [ e& _3 }* xIEC/ANSI 標準要求 A-Weighting、C-weighting 等濾波曲線,必須精準實現(±0.2 dB 誤差以內),通常要靠高精度 IIR/FIR 濾波器。 - FFT 分析挑戰. i! o9 c- V! c. I M) H) h/ x
要兼顧即時性(Real-time)與頻率解析度,需要有效率的演算法與足夠的處理器效能。
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