為了有效監測和控制環境噪聲，環境噪聲自動監測儀得到了廣泛應用。實時數據分析與處理是環境噪聲監測的重要環節，它能夠及時發現噪聲異常，為噪聲污染防治提供科學依據。
一、數據采集
環境噪聲自動監測儀通過傳感器實時采集環境噪聲數據。傳感器將聲壓信號轉換為電信號，并通過模數轉換器將模擬信號轉換為數字信號。采集到的數據通過無線通信技術傳輸至數據中心，以便進行實時分析與處理。
二、實時數據分析與處理方法
1.數據預處理
數據預處理是實時數據分析初步，主要包括數據清洗、去噪和歸一化等操作。數據清洗是指剔除異常值和缺失值，以保證數據的完整性；去噪是指消除數據中的高頻噪聲，以提高數據質量；歸一化是指將數據轉換為統一的量綱，以便于后續分析。
2.特征提取
特征提取是從原始數據中提取出有用的信息，以便于后續的分類和識別。常用的特征提取方法包括時域分析、頻域分析和時頻分析等。時域分析主要關注信號的幅度、能量等特征；頻域分析主要關注信號的頻率分布特征；時頻分析則關注信號在時域和頻域上的聯合特征。
3.數據分類與識別
數據分類與識別是根據提取的特征對噪聲源進行分類和識別。常用的分類與識別方法包括支持向量機、神經網絡、決策樹等。通過訓練模型，可以實現對噪聲源的自動分類和識別，從而為噪聲污染防治提供依據。
4.實時報警與預警
當監測到的噪聲值超過預設的閾值時，系統會自動觸發報警與預警機制。通過短信、郵件等方式通知相關人員，以便及時采取措施控制噪聲污染。
