вання дефектів конструкцій електронних пристроїв і був складений банк дефектів, реалізований в Excel-таблиці, що містить інформацію про двох видів дефектів. Дана система демонструє роботу модуля аналізу Diag зі звуковими сигналами, роботу з банком дефектів і алгоритм порівняння отриманих даних за допомогою модуля Diag. Таким чином були вирішені поставлені для курсової роботу завдання. Система не придатна до практичного застосування через наступних недоліків:
В· Великі обчислювальні витрати
В· Відсутності повноцінної бази даних
В· Відсутність можливості запису сигналу
В· Відсутність модуля для виявлення стороннього шуму
В· Низька продуктивність
В· Істотна похибка
Для практичного застосування автоматизовану систему необхідно модернізувати і виключити перелічені недоліки. А так само слід оптимізувати код для швидкодії достатнього для діагностики звукового сигналу в реальному часі. p align="center"> алгоритм діагностика дефект акустичний сигнал
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
1. В. В. Клюєва В«Неруйнівний контроль: Довідник в 7 томахВ» М.: Машинобудування, 2005.-829с
2. Довідник з технічної акустиці: Пер. з ием./Под ред. Хекла і Х. А. Мюллера. - Л.: Суднобудування, 1980.-440С., Іл. 329.-ІСБН.
. Борис Васильович Павлов В«Акустична діагностика механізмівВ» Вид. В«МашинобудуванняВ» Москва 1971р.
. Увайсу Расул Ісаєвич В«МЕТОД ДІАГНОСТИКИ ДЕФЕКТІВ БОРТОВИХ РАДІОТЕХНІЧНИХ ПРИСТРОЇВВ», Автореферат дисертації, Москва 2008р.
. Кінтцель Т. В«Програмування звуку на ПК = A Programmer` s Guide to Sound В»: Пер. З англ.-М.: ДМК Пресс, 2005.-432с., Ил.
ДОДАТОК
1. Модулі MatLab
1.1. Лістинг модуля Diag.m
function res = Diag (Name)
[y, fs] = wavread (Name); = myVAD (y); = mfccf (13, speechIn, fs);
1.2. Лістинг myVAD.m
trimmedX = myVAD (x)
% Syntax: trimmedSample = myVAD (samplex);
% This function accepts an audio sample 'samplex' as input and returns a
% trimmed down version with non-speech sections trimmed off. Also known as
