MIC一般参数指标

article/2025/9/29 17:12:10

SNR>=68dB, 灵敏度>-34dB,频响范围:+/-3dB (300Hz-3kHz);失真度:<=3%

麦克风的灵敏度高好还是低,要根据你使用的条件来选择。如果声源离麦克风较远,需用灵敏度高的麦克风;如果声源离麦克风很近,则用灵敏度低的麦克风。前者能保证拾取声音信号的灵敏度,后者能有效地降低环境噪音。按照你使用的条件,离麦克风近一点是没有问题的,所以还是选用灵敏度低一点的好

1、麦克风的分类
1.1、动圈式麦克风(Dynamic Micphone)
原理:基本构造包含线圈、振膜、永久磁铁三部分。当声波进入麦克风,振膜受到声波的压力而产生振动,与振膜在一起的线圈则开始在磁场中移动,根据法拉第的楞次定律,线圈会产生感应电流。
特性:动圈式麦克风因含有磁铁和线圈,不够轻便、灵敏度较低、高低频响应表现较差;优点是声音较柔润,适合用来收录人声。
应用:KTV场所。
1.2、电容式麦克风(Condenser Micphone)
原理:根据电容两片隔板间距离的改变来产生电压变化。当声波进入麦克风,振膜产生振动,使得振动膜和基板之间的距离会随着振动而改变,于是基板间的电容会变,根据Q=C*V(电容式麦克风中电容极板的电压会维持一个定值)得到变化的电荷量Q。
特性:灵敏度高,常用于高质量的录音。
应用:消费电子、录音室。
1.3、铝带式麦克风(Ribbon Micphone)
原理:在磁铁两极间放入通常是铝制的波浪状金属箔带,金属薄膜受声音震动时,因电磁感应而产生信号。
1.4、碳精麦克风(Carbon Micphone)

2、两种常用电容式麦克风的对比:驻极体电容麦克风(ECM)和微机电麦克风(MEMS Micphone)
2.1、驻极体电容麦克风(Electret Condenser Micphone)
原理:驻极体麦克风使用了可保有永久电荷的驻极体物质,不需要再对电容供电。(若驻极体麦克风中内置放大电路,则需要供电)
优点:技术成熟、价格便宜
缺点:体积大,不方便SMT、引线长,造成信号衰减、生产工序多,一致性差、灵敏度不稳定
2.2、微机电麦克风(MEMS Micphone)
原理:微机电麦克风也称麦克风芯片或硅麦克风,硅麦一般都集成了前置放大器,甚至有些硅麦会集成模拟数字转换器,直接输出数字信号,成为数字麦克风。
优点:体积小,可SMT、产品稳定性好
缺点:价格较高
备注:一般情况下,我们把集成了前置放大器或者模拟数字转换器的麦克风称为拾音器(pickup)。

3、麦克风的性能参数
3.1、指向性(Directivity)
指向性描述麦克风对于不同角度声音的灵敏度,规格上常用如下的polar pattern表示,在每个示意图中,虚线圆形的上方代表麦克风前方,下方代表麦克风的后方。

3.2、灵敏度级(Sensitivity)
声压:指声波通过某种媒质时,由振动产生的压强改变量。单位为Pa、μbar。1μbar=0.1Pa。
参考声压:P(ref) = 20μPa。


声压级(SPL):

例:1Pa声压的声压级为


灵敏度:指麦克风的开路电压与作用在其膜片上的声压之比。单位为mv/pa、mv/ubar。1mv/ubar = 10mv/pa。

麦克风灵敏度的定义是馈给1pa(94dB)的声压时,麦克风输出端的电压(dBV)。
所以-30dBV/Pa的麦克风的灵敏度比-42dBV/Pa的麦克要高很多。

MIC灵敏度是指在单位声压强度下所产生的信号电强度,用DBV表示。
单位声压绝对值为1PA,相对值为94DB(也有用加权的,94DBA),其中基准压强为2X10-5PA。
现在大多产家是按这个来定义的,所以-40DB的比-30DB的灵敏度高。
MIC灵敏度是固定指标,是指在标准偏置下测出的。产商可改变工艺或者材料来提高。用户在使用中不可降低,如果用户偏置不正确,会产生失真和带宽挤压,表现为灵敏度降低。
啸叫问题,应该不是MIC灵敏度问题。因为在HF MODE是半双工模式,侧间会被消除。如果在TEST MODE仍是全双工所以会正反馈。
消除啸叫常有,降低声音强度(SPEAKER输出),结构调整(MIC和SPEAKER),加MUTE,密封,降噪等方法消除。


参考灵敏度:Mr = 1V/Pa


灵敏度级:
例:1V/Pa灵敏度的灵敏度级为


3.3、信噪比(SNR)
信号与噪声的比例。

3.4、总谐波失真(THD)
总谐波失真是指输出信号比输入信号多出的谐波成分。谐波失真是系统不是完全线性造成的。所有附加谐波电平之和称为总谐波失真。总谐波失真与频率有关,一般来说,1khz频率处的总谐波失真最小,因此不少产品均以该频率的失真作为它的指标。


公式1:
上式中,符号G表示谐波分量的有效值,它将按要求在表示电流时被I代替,在表示电压时被U代替,H的值在与限制有关的每一个标准中给出。按照上述定义,THD不包含简谐波,并且,有一固定的谐波上限。


公式2:
上式中,Q为总有效值,Q1为基波有效值,可代表电压或电流,按照上述定义,THD包含间谐波和直流分量。
3.5、等效输入噪声(EIN)
无外声场时,仅由传声器固有噪声引起的输出电压,可以看作能产生相同有效值输出电压的外部声压级。
3.6、电源抑制比(PSRR)
电源抑制比(PSRR)是输入电源变化量(以伏为单位)与转换器输出变化量(以伏为单位)的比值,常用分贝表示。
3.7、输出阻抗(Zout)

下图为某型号硅麦的性能参数

 

https://blog.csdn.net/weixin_39671078/article/details/82414208 
 


http://chatgpt.dhexx.cn/article/Ch2DqpR3.shtml

相关文章

Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数

MIC 我在论文使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度&#xff0c;线性或非线性关系&#xff0c;相较于Mutual Information&#xff08;MI&#xff09;互信息而言有更高的准确度巴拉巴拉的&#xff0c;按作者的话说总之比其他的方式好。 原文参照&#xff1a; Detecting Novel A…

R+树

考虑R树的性能&#xff0c;其中覆盖(coverage)和重叠(overlap)两个概念很重要&#xff0c;因为R树查询是根据给定区域与当前MBR是否有交叉来判断, 因此覆盖和重叠都应当尽量小 覆盖小即MBR要小&#xff0c;最好刚好包围其中的数据点 (对于叶节点)或子MBR (对于非叶节点) 重叠…

R树及其应用场景

地理围栏&#xff08;Geo-fencing&#xff09;是LBS的一种应用&#xff0c;就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界&#xff0c;当手机进入、离开某个特定地理区域&#xff0c;或在该区域内活动时&#xff0c;手机可以接收自动通知和警告。如下图所示&#xff0c;假设地图上…

R树与空间索引

B树或者B树可以非常好的处理一维空间存储的问题。B树是一棵平衡树&#xff0c;它是把一维直线分为若干段线段&#xff0c;当我们查找满足某个要求的点的时候&#xff0c;只要去查找它所属的线段即可。依我看来&#xff0c;这种思想其实就是先找一个大的空间&#xff0c;再逐步缩…

R语言学习(三)——决策树分类

分类 分类&#xff08;Classification&#xff09;任务就是通过学习获得一个目标函数&#xff08;Target Function&#xff09;f, 将每个属性集x映射到一个预先定义好的类标号y。 分类任务的输入数据是记录的集合&#xff0c;每条记录也称为实例或者样例。用元组(X,y)表示&am…

空间数据索引RTree(R树)完全解析及Java实现

本文是在https://www.cnblogs.com/cmi-sh-love/p/kong-jian-shud-ju-suo-yinRTree-wan-quan-jie-xi-jiJa.html?share_tokene5b096d7-6dbf-4839-9992-b29913335ba9基础上进行修改和补充的。 第一部分 空间数据的背景介绍 空间数据的建模 基于实体的模型&#xff08;基于对象…

最小生成树:kruskal算法的R语言实现

以如下图为例 library(hash)#需要用到hash包 Nodes<-c("A","B","C","D","E","F","G") #创建存放顶点的向量 edges<- data.frame(startcharacter(),endcharacter(),lengthnumeric(),stringsAsFa…

【转】R树

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧&#xff1a;查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决&#xff1f;一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中&#xff0c;…

R语言实现决策树

R语言实现决策树 提示&#xff1a;本文使用R语言实现决策树&#xff0c;并对决策树结构图进行美化 文章目录 R语言实现决策树数据介绍一、相关R包的下载二、实现过程1.数据读取2.训练集与验证集划分3.构建决策树并绘制图形4.测试模型 总结 数据介绍 group就是分类结果&#x…

决策树与R语言(RPART)

关于决策树理论方面的介绍&#xff0c;李航的《统计机器学习》第五章有很好的讲解。 传统的ID3和C4.5一般用于分类问题&#xff0c;其中ID3使用信息增益进行特征选择&#xff0c;即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割&#xff0c;C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行…

经典查找算法 --- R树

R树&#xff1a;处理空间存储问题 -->是引用别人的文章 相信经过上面第一节的介绍&#xff0c;你已经对B树或者B树有所了解。这种树可以非常好的处理一维空间存储的问题。B树是一棵平衡树&#xff0c;它是把一维直线分为若干段线段&#xff0c;当我们查找满足某个要求的点的…

R语言︱决策树族——随机森林算法

每每以为攀得众山小&#xff0c;可、每每又切实来到起点&#xff0c;大牛们&#xff0c;缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧&#xff0c;please~ ——————————————————————————— 笔者寄语&#xff1a;有一篇《有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向…

R语言:画树图

原始数据长这样&#xff1a; “iyear”表示年份&#xff1b;“nkill”表示死亡人数&#xff1b;“region”表示地区&#xff1b;“总计”表示某年份死亡总人数&#xff1b;nkii里的缺失数据自动按“0”运算。 数据存储在名为“ljs”的csv格式里。 应提前下载好treemap包&#…

图解R树的内部结构及操作

本文是在https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/89810217基础上增加了自己的理解和解释形成的。 R树的基本情况 R树&#xff08;R-tree&#xff09;是一种将&#xff22;树&#xff08;B树和B树统称B树&#xff09;扩展到多维情况下得到的数据结构&#xff0c;…

R树

先搞明白R树搜索、插入、删除过程。 R树是平衡树&#xff0c;可以理解为B树在N维空间上的扩展。 R树一定要满足一下要求&#xff1a; 1&#xff0e;根节点若非叶子节点&#xff0c;则至少有两个子节点&#xff1b; 2&#xff0e;每个非根叶节点和非叶节点包含的实体个数均介…

R tree

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧&#xff1a;查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决&#xff1f;一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中&#xff0c;…

R树空间索引

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧&#xff1a;查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决&#xff1f;一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中&#xff0c;…

搜索树之R树

产生背景 地理空间数据涉及各种海量且复杂的数据&#xff0c;找到合适的索引对空间数据的处理至关重要。 传统的B树索引针对字符、数字等一维属性数据的主关键字而设计&#xff0c;不适用于具有多维性的地理空间数据。 在GIS和CAD系统对空间索引需求的推动下&#xff0c;为满足…

R-Tree

R-Tree ​ R-Tree是一颗用来存储高维数据的平衡树&#xff0c;它把B树的思想扩展到了多维空间&#xff0c;采用了B树分割空间思想&#xff0c;并在添加、删除操作时采用合并、分解节点的方法&#xff0c;保证树的平衡性。 数据结构 ​ 每个R树的叶子节点包含了多个指向不同数…

R-tree总结

R-tree R-tree是用来做空间数据存储的树状数据结构。R-tree是B-tree向多维空间发展的另一种形式&#xff0c;并且R树也是平衡树。 R树的核心思想是聚合距离相近的节点并在树结构的上一层将其表示为这些节点的最小外接矩形&#xff0c;这个最小外接矩形就成为上一层的一个节点…