CN102928071B - 基于心电指标的道路交通噪声检测系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于心电指标的道路交通噪声检测系统和方法，包括构建道路交通噪声评价特征信息检测系统；建立基于心电指标的道路交通噪声检测系统和方法模型；运用所述道路交通噪声评价特征信息检测系统及计算模型，通过数据分析，从而确定所述城市道路交通噪声声压级。本发明基于心生理指标的道路交通噪声评价方法由于是建立在交通噪声影响人体心生理试验基础上，同现在的主观定性评价方法相比，能够更加客观定量地描述道路交通噪声对人体的影响，更能真实地反映噪声对人体健康的影响程度。
Description
技术领域
本发明属于道路交通噪声检测技术领域，具体地涉及基于心电指标的道路交通噪声检测系统和方法。
背景技术
目前，城市环境噪声污染已经成为世界各国大城市面临的一个重要环境保护问题。随着城市工业化进程的快速推进，交通噪音逐渐成为城市噪音的主要组成部分。噪声污染严重影响了人们的正常工作、学习和休息，噪声污染投诉事件数量一直居各类环境污染诉讼事件的首位，直接影响了社会安定和社会的正常秩序。
人体遭受噪声干扰，会产生心理、生理状态的不舒适感，这些不舒适感分为可短时恢复的及短时不可恢复可能对人体造成潜在危害的两种情况。对人体无潜在影响的噪声判别是评价道路、交通和环境安全性的人性化指标，通过对安全噪声的判定，可以从人体心生理角度对道路交通噪声影响人体的程度进行分析和评价，对完善道路、交通、环境的建设和管理，降低道路交通噪声具有重要意义。
截至目前，关于城市道路交通噪声评价的研究，主要有以下特点：（1）国内外关于道路交通噪声评价的方法多从调查问卷出发，噪声社会调查很难操纵噪声暴露量使之按照我们的研究需要进行变化，同时也不容易使被试的活动、期望或是态度水平保持相同的状态。同时，被试者受自身经济状况、心生理状况、政治文化背景、生活环境等因素的影响，对相同噪声状况的主观反应差异较大。所以基于噪声剂量～反应关系特性的道路交通噪声评价方法和评价指标，主要为概念性和推理性的探讨，没有相关的被试者心生理实验数据予以支持，缺乏足够的理论基础，易导致现有道路交通噪声评价指标与人体健康状况不符，存在健康隐患。（2）国内外医学界已经开始探讨基于被试者心电指标与道路交通噪声剂量间的关系，但这种研究的探讨目前仅限于医学病理研究，在道路交通噪声的评价方法方面，尚未有系统的研究和成果。
因此，虽然目前国内外在道路噪声评价方面已经制定了相对完善的噪声评价标准，但目前的噪声阈值的确立缺乏足够的理论根据，由于目前的交通噪声阈值确定方法一般从人体的主观反应出发，参考调查问卷的问题设置而制定，没有客观考虑被试人员的心生理指标特性。病理学研究领域虽然在某种程度上考虑了被试人员的客观心生理指标，但其目的仅限于噪声对人体的病理研究，没有系统的科学数据可用来支持噪声阈值的建立。
因而，利用目前的道路交通噪声评价标准制定的噪声防治对策，是否符合人体的心生理特性和人体健康的安全性，尚无实验数据予以说明。由于目前的噪声评价标准与人体的心生理感受是割裂开来的，目前制定的道路交通噪声评价方法和标准是否合理，缺乏客观的评价标准。
尽管很多国家和科研机构都在调查问卷的基础上提出干扰睡眠、休息的噪声阈值，并且医学领域中也成功建立了噪声影响人体心生理指标的关系，但在基于被试者心生理特性的道路交通噪声评价方面几乎没有涉及。
发明内容
本发明所要解决的问题是提供一种可以客观评价道路交通噪声的基于人体心生理指标的道路交通噪声评价计算方法，旨在解决目前制定的道路交通噪声评价方法和标准是否合理，缺乏客观的评价标准的问题。
本发明是这样实现的，
一种基于心电指标的道路交通噪声检测系统，其特征在于，包括：
现场道路交通噪声信号采集系统，用于采集现场道路交通噪声；
室内道路交通噪声信号回放及检测系统，用于在对被试人员测试过程中，在室内回放所述的现场道路交通噪声信号采集系统采集的交通噪声，并检测所述回放噪声的噪声声压级；
被试人员心生理信号采集系统，用于采集所述被试人员在测试前的心生理数据以及在所述室内道路交通噪声信号回放及检测系统回放所述交通噪声的测试过程中的心生理数据；
数据处理系统，用于根据所述的被试人员心生理信号采集系统采集的被试人员的心生理数据以及所述室内道路交通噪声信号回放及采集系统检测的回放噪声的噪声声压级数据进行处理计算，评价并确定影响人体的道路交通噪声声压级。
所述的现场道路交通噪声信号采集系统包括精密噪声计以及与所述的精密噪声计连接的高保真录音设备。
所述的室内道路交通噪声信号回放及检测系统包括噪声信号回放单元以及回放噪声信号声压级检测单元；所述的噪声信号回放单元包括高保真录音设备和高保真音响设备；所述的回放噪声信号声压级检测单元为精密噪声计。
所述被试人员心生理信号采集系统采用多功能动态生理检测仪。
所述数据处理系统为内置有数据处理分析软件的计算机。
一种基于心电指标的道路交通噪声检测方法，包括以下步骤：
1）构建道路交通噪声评价特征信息检测系统
所述道路交通噪声评价特征信息检测系统包括：
现场道路交通噪声信号采集系统，用于采集一城市道路交通噪声信号作为进行室内人体心生理试验的噪声信号；室内道路交通噪声信号回放系统，用于逼真再现所述现场道路交通噪声信号采集系统采集的交通噪声信号进行室内人体心生理试验；人体心生理测试系统，用于实时同步获取被测试人员体动强度、心率、呼吸、体温及室内回放道路交通噪声声压级；
２）通过对道路交通噪声安全评价测试信息的筛选和分析，建立基于人体心生理指标的道路交通噪声评价计算模型；包括以下步骤：
对人体心生理指标与噪声指标的时间序列逐一进行互相关分析，选取相关度最大的心电指标LF/HF和噪声指标LAeq作为道路交通噪声评价计算的表征指标；
对不同噪声水平下人体心电指标LF/HF时间序列进行自相关分析，得到道路交通噪声声压级对心电指标LF/HF产生影响的规律，得到自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级的散点图；
对所述散点图进行直线拟合，得到人体心电指标LF/HF时间序列自相关系数延迟期数与噪声声压级间的关系，建立所述自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级间的计算模型；
３）运用道路交通噪声评价特征信息检测系统，采集城市道路交通噪声信号在室内回放同步进行人体心生理试验，实时记录被试人员的心电指标LF/HF和回放噪声(包括室内背景噪声，交通噪声声压级需高出背景噪声声压级10dB以上)的噪声指标LAeq；根据所述计算模型，通过大样本量数据分析，从而确定所述城市道路交通噪声声压级。
所述的人体心生理测试系统由多功能动态生理检测仪及噪声计组成。
所述现场道路交通噪声信号采集系统由BK 2250精密声级计和噪声采集器组成。
所述室内道路交通噪声信号回放系统由噪声播放器和高保真音响装置组成。
所述的计算模型包括：
适用于清醒或浅睡状态使用的第一计算模型：K=0.3288N—2.1168，以及
适用于熟睡状态使用的第二计算模型：K=0.2135N—0.906；
K—自相关系数衰减延迟期数，N—道路交通噪声声压级。
本发明通过一整套道路交通噪声数据采集耦合系统采集并将采集的人体数据和道路交通噪声数据整合，进行处理计算，进而评价确定影响人体的道路交通噪声声压级，从而实现了对道路交通噪声较客观的评价，解决了目前没有一套可应用于道路、交通和安全工程领域内的完整又客观的道路交通噪声检测和评价系统的问题，由于本发明基于人体心生理指标来检测评价道路交通噪声的噪声声压级，因而其评价结果相对客观，准确。
本发明通过构建并运用道路交通噪声评价特征信息检测系统，采集城市道路交通噪声信号在室内回放，并同步进行人体心生理试验，实时记录被试人员的心电指标LF/HF和回放噪声的噪声指标LAeq；根据通过对道路交通噪声安全评价测试信息的筛选和分析而建立的基于人体心生理指标的道路交通噪声评价计算模型计算，并通过大容量样本数据分析，确定城市道路交通噪声声压级。基于心生理指标的道路交通噪声评价方法由于是建立在交通噪声影响人体心生理试验基础上，同现在的主观定性评价方法相比，能够更加客观定量地描述道路交通噪声对人体的影响，更为真实地反映噪声对人体健康的影响程度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的道路交通噪声安全评价多通道信息获取示意图；
图2是本发明实施例提供的道路交通噪声安全评价室内试验过程中综合信息获取示意图；
图3是本发明实施例提供的人体在清醒或浅睡状态下自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级的散点图与直线拟合图；
图4是本发明实施例提供的人体在熟睡状态下自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级的散点图与直线拟合图。
图5是本发明实施例提供的系统原理图；
图6是本发明系统实施例提供的测试过程的流程图：
图7是本发明系统实施例提供的噪声测试的工作空间内测试设备的布置示意图；
图8是本发明系统实施例提供的噪声测试的睡眠空间内测试设备的布置示意图；
图9是本发明系统实施例提供的测试过程中检测设备的耦合结构示意图。
图中：1、噪声计，2、录音机，3、音响功放设备， 4、被试人员。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。
本发明是通过人体受噪声影响信息的同步采集、多维信息的融合与筛选，确定出准确描述噪声影响人体心生理关系的噪声指标LAeq，再通过对不同噪声声压级LAeq下心生理指标LF/HF时间序列进行自相关分析，确定出对噪声对人体影响程度的评价模型，根据模型最终确定出噪声分级标准。
由心生理理论可知，人体对噪声的心理反应可通过生理指标反应出来，参见图1所示，本发明正是基于此，依据工程生理学，道路交通噪声理论，时间序列理论，结合被试人员认知过程，通过现场道路交通噪声信号采集，然后基于人体心生理动态测试系统平台，在室内回放采集的道路交通噪声，通过采集室内的耦合噪声，同步、实时通过多功能动态生理检测仪被试人员的体动、体温、呼吸（率）、心电（脏）数据等心生理反应数据，从而通过多通道来获取得到道路交通噪声安全评价信息，并据此建立基于心生理指标的道路交通噪声评价模型，然后根据此模块来确定影响人体的安全道路交通噪声声压级。
参见图2所示，该图示出了本发明提供道路交通噪声安全评价室内试验过程中综合信息获取的方法。本发明通过大量的室内外试验，根据上述的相关的理论分析，融合、筛选室内耦合噪声，包括回放道路交通噪声与背景噪声，以及噪声影响人体心生理的具体测量指标，如体温、体位、呼吸率、心电，获取道路交通噪声安全评价信息，
本发明是通过人体受噪声影响的多维信息的同步采集、多维信息的融合与筛选，确定出可准确描述噪声影响人体心生理关系的噪声指标LAeq与心生理指标LF/HF，再通过大容量样本数据统计分析，建立安全道路交通噪声阈值。
本发明是这样实现的，基于心电指标的道路交通噪声检测系统和方法，包括以下步骤：
1）构建基于人体心生理指标的道路交通噪声评价特征信息检测系统
所述的基于人体心生理指标的道路交通噪声评价特征信息检测系统包括：
现场道路交通噪声信号采集系统，用于采集城市道路交通噪声信号作为进行室内人体心生理试验的噪声信号；室内道路交通噪声信号回放系统，用于逼真再现所述现场道路交通噪声信号采集系统采集的交通噪声信号进行室内人体心生理试验；人体心生理测试系统，用于实时同步获取被测试人员体动强度、心率、呼吸、体温及室内回放道路交通噪声声压级。
所述的现场道路交通噪声信号采集系统，应采集典型城市道路交通噪声信号作为用以进行室内人体心生理试验的噪声信号，所述的室内道路交通噪声信号回放系统，应做到尽可能逼真地再现现场道路交通噪声信号。
２）通过对道路交通噪声安全评价测试信息的筛选和分析，建立基于人体心生理指标的道路交通噪声评价计算模型；包括以下步骤：
S201:对人体心生理指标与噪声指标的时间序列逐一进行互相关分析，选取相关度最大的心电指标LF/HF和噪声指标LAeq作为道路交通噪声评价计算的表征指标；包括对心生理指标，如体位、体温、呼吸率、心电指标，包括心率HR、相邻正常R~R间期差值的均方根值RMSSD、高频HF、低频LF、超低频VLF、低高频比值LF/HF、低频标准化值LFNU、高频标准化值ＨＦNU、总频谱TF与噪声指标，包括A计权下快速声级最大值LAFmax、A计权下快速声级最小值LAFmin、C计权下声级峰值Lcpeak、脉冲等效连续声压级LAIeq、等效连续A声级LAeq、等效连续C声级LCeq的时间序列逐一进行互相关分析，得到相关度最大的对应指标为：心电指标LF/HF和噪声指标LAeq。
运用SPSS统计软件系统，对噪声指标与心电指标互相关分析，见表一所示。
噪声指标与部分心生理指标的互相关分析，见表二所示。
上述表一、二中，N代表数据样本数；SIG(2-TAILED)代表进行相关分析时的双侧检验；GX\GZ代表体动强度（Z轴和X轴），X代表水平方向，Z代表垂直方向。
本发明中，所述的互相关分析是指，假定有两列数据A和B。单凭平均值、标准差等统计指标已经不能判定两列数据间的关系。通过把A和B两列数据看成时间序列，用时间序列理论进行相关分析，对两列数据之间的隐含关系进行判断。相关系数绝对值越大，证明相关性越好。即A、B数据序列间影响越密切。
所述的噪声指标LAeq是指在规定的时间里，某一连续稳态声的A计权声压，具有与时变的噪声相同的均方A计权声压，则这一连续稳态声的声级就是此时变噪声的等效声级。单位为贝（B），通常用dB为表示单位。
心率变异性HRV（Heart rate variability）是反映心脏交感神经与迷走神经活性及其平衡协调关系的指标。HRV的分析指标有时域指标和频域指标两类。
常用频域指标有：1)总频谱TF（Total frequency）；2)低频LF（Low frequency）；3)高频HF（High frequency）；4)低频与高频的比值（LF/HF）。
HRV频域分析指标的得出过程如下：先对心电信号进行功率谱分析，功率谱密度单位为ms2／Hz，然后将功率谱曲线下的面积积分作为功率谱能量的测量值。0～0.4Hz的总面积即为总频谱TF，单位ms2；0.04～0.15Hz频带面积为低频LF，单位ms2；0.15～0.40Hz频带面积为高频HF，单位ms2；低频带面积与高频带面积的比值为LF／HF。
由于一些生、心理学变量在条件精确控制的实验室环境下可以较为精确的测量，但在人体自然清醒状态及睡眠状态下，由于人体体位的变动等干扰难以准确测量，在实际应用中可行性不高。而心电对试验环境要求不高，能较好地反映噪声对人体的影响，故本发明实施例中，选择心电指标作为道路交通噪声评价的表征指标。
本发明实施例中，为准确挖掘噪声数据与心生理指标数据间的关系，采用以测定时间为同步计算的参考标准。
S202:对不同噪声水平下人体心电指标LF/HF时间序列进行自相关分析，得到道路交通噪声声压级对心电指标LF/HF产生影响的规律，得到自相关系数衰减延迟期数lags与噪声声压级LAeq的散点图；其规律为：随着道路交通噪声声压级升高时，LF/HF时间序列自相关系数随延迟期数lags的衰减逐渐变小。人体处于安静状态（即道路交通噪声声压级较小状态）时，LF/HF时间序列自相关系数随延迟期数lags的衰减很快，LF/HF时间序列呈短期自相关，即噪声对人体不存在累积影响。当自相关系数随延迟期数的增加衰减缓慢时，认为LF/HF时间序列呈长期自相关特性；且此时降低道路交通噪声声压级，LF/HF时间序列长期自相关特性依旧会短期存在，其恢复时间与噪声声压级大小及影响时间长短有关，声压级越大，影响时间越长，恢复时间越长；
LF/HF的自相关分析，见表三所示，该表中以自相关系数0.5为临界点, 每次分析均是指自相关系数衰减到0.5时延迟期数。
本发明中，所述的自相关分析是指，自相关分析是度量同一事件在两个不同时期之间的相关程度（互相关分析是度量两个不同事件彼此间相互影响程度）。在自相关分析中，不同时期用延迟期表示，1，2….，等，这是个抽象的时间，没有时间单位。譬如原数据序列A经过5个延迟期后的序列变成A5，A与A5的相关系数是0.9，说明经历5次延迟后，两列数据依旧保存有较高的影响程度，即关系依旧密切。本发明利用这个原理，对不同声压级下的LF/HF时间序列进行自相关分析，判定自相关系数随延迟期增长的变化规律。如表三所示，图中*号组成的横线表示相关系数大小，lags表示延迟期。延迟期为1时，自相关系数接近.983, 延迟期为2时，自相关系数接近.955 (前两列数据)。
S203:对所述散点图进行直线拟合，得到人体心电指标LF/HF时间序列自相关系数延迟期数与噪声声压级间的关系，建立所述自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级间的计算模型。
本发明实施例中，利用上述分析方法，分别对人体在清醒或浅睡状态下的不同噪声水平下人体心电指标LF/HF时间序列进行自相关分析，得到人体在清醒或浅睡状态下的自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级的散点图与直线拟合图，见图3所示。
对人体在熟醒状态下的不同噪声水平下人体心电指标LF/HF时间序列进行自相关分析，得到人体在熟睡状态下的自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级的散点图与直线拟合图；见图4所示。
所述的计算模型包括：
适用于清醒或浅睡状态使用的第一计算模型：K=0.3288N—2.1168，以及适用于熟睡状态使用的第二计算模型：K= 0.2135N—0.906；K—自相关系数衰减延迟期数，N—道路交通噪声声压级。
３）运用道路交通噪声评价特征信息检测系统，采集一城市道路交通噪声信号在室内回放同步进行人体心生理试验，实时记录被试人员的心电指标LF/HF和回放噪声的噪声指标LAeq；根据所述计算模型，通过大样本量数据分析，从而确定所述城市道路交通噪声声压级。
通过以上方法，本发明确定人体感觉安静的道路交通噪声声压级（LAeq≤27dB）、感觉较安静的道路交通噪声声压级（27dB＜LAeq＜43dB）、对人体有潜在影响的道路交通噪声声压级（LAeq≥43dB）。
由于人体心、生理指标的变化受多种因素影响，因此，为了使评价结果更加准确、科学，在被试人员选择及实验室布置上考虑如下因素：
被试人员满足不同性别、年龄段要求，身体健康，无心脏病，情绪稳定，身体状态较为轻松放松；实验室选择被试人员的日常工作、休息场所，消除陌生试验环境对其心生理指标影响。
本发明实施例中，所述的人体心生理测试系统由KF2多功能动态生理检测仪以及噪声计组成。所述的KF2多功能动态生理检测仪囊括了体动仪、心电仪、呼吸仪、体温仪四项仪器的功能。所述现场道路交通噪声信号采集系统由BK 2250精密声级计和噪声采集器（高保真录音设备）组成。所述室内道路交通噪声信号回放系统由噪声播放器（高保真录音设备）和高保真音响装置组成。
所述的BK 2250精密声级计，120dB动态范围，保证测量在量程范围内。3Hz—20kHz宽带线性频率范围，1/1和1/3倍频程带宽实时声压分析。
所述的噪声播放器以及噪声采集器选用专业录音机。
所述的高保真音响装置采用Hi-Fi功放音响设备，频率响应为20Hz—20kHz，失真率小于1%，信噪比≥100dB。
应用实例：某女性被试人员，42岁，自述对道路交通噪声不敏感。对其按本发明方法试验，得到该女性清醒状态下的噪声数据和心电数据，如表五、六。
按本发明方法所述的计算模型，计算噪声对人体影响度：
LAeq平均值为68.5dBA时，K=0.3288N-2.1168=20.406，
LAeq平均值为25.5dBA时，K=0.3288N-2.1168=6.268，
LAeq平均值为35.7dBA时，K=0.3288N-2.1168=9.621。
参见表七所示，该表七是该名被试人员受道路交通噪声影响下的LF/HF自相关分析图。
按上述的获得的实际试验数据进行相关分析，从所述的自相关分析图（表七）上，查得对应自相关系数为0.5的延迟期如下：
(1)、当LAeq平均值为35.7dBA时，自相关系数衰减到0.5，延迟期为9.42（内插），见表八所示。
(2)（验证3S恢复）LAeq从35.7dBA降为30dBA时，取3S内数据分析，延迟期为7.178（内插），见表九，
(3)、LAeq平均值为68.5dBA时，自相关系数衰减到0.5，延迟期为22.903（内插），见表十。
(4)对心电恢复时间3S进行检验，取68.5dBA突然降低为37dBA后3S内数据，延迟期数为19.583（内插）。见表十一
(5)LAeq平均值为29.7dBA时，自相关系数衰减到0.5，延迟期为6.178（内插），见表十二所示。
通过以上分析发现：
1）人体主观诉说的感觉与实际的心生理反应不一致，采用心生理指标评价道路交通噪声更科学；2）道路交通噪声对人体的影响程度计算模型基本能反映道路交通噪声对人体的影响情况。
本发明与现有的道路交通噪声评价方法，主要区别：1）已有的评价方法多基于主观调查问卷法，数据时效性、准确性低。本研究采用成套检测设备，将医学上的先进设备引入到道路交通噪声评价中来，通过对检测数据的分析得到噪声对人体的影响结果，数据客观性、准确性强。2）医学界研究噪声对人体的影响多建立在噪声与疾病间的关系上，噪声对人体已经产生不可逆转的影响。本研究方法从噪声对人体的短期影响入手，通过对人体数据的统计分析，探讨并获得噪声对人体隐含的潜在影响，对可能影响人体健康的噪声起到超前预报的作用，在人体未产生病理现象前确定有害噪声。相对于噪声~疾病间的研究具有超前性，先进性。3）少数运用心生理仪器对噪声影响人体展开的研究，检测仪器、检测数据、检测评价方法离散，尚无成套的检测方法。本研究从试验室布置、检测设备系统整合、检测方法、评价模型建立方法、噪声分级标准建立方法等方面进行了全方位整合，确定一整套规范化检测评价体系。
本发明通过在试验过程中记录下人体各种心生理指标实时的动态数据，以及室内回放道路交通噪声与背景噪声的耦合数据，运用时间序列的统计分析理论及相关理论，实现道路交通噪声安全评价数据信息的融合。通过对噪声时间序列和各心生理时间序列的互相关分析，筛选出能够表述噪声影响人体健康的噪声指标LAeq和心生理指标LF/HF，将多维、多通道人体耐受道路交通噪声的数据信息融合为一对可以有效表征道路交通噪声影响人体健康的参数。通过对不同噪声水平下的LF/HF心电指标进行自相关分析，得到道路交通噪声安全评价分级标准。
本发明由于是建立在交通噪声影响人体心电的心生理试验基础上，同现在的主观定性评价方法相比，能够客观定量地描述道路交通噪声对人体的影响，更为真实地反映噪声对人体健康的影响程度。
本发明评价方法由于主要依据人体生理指标的客观测定值进行分析得到，因此，本发明评价方法与以往的在调查问卷的基础上提出干扰睡眠、休息的噪声阈值方法相比，更加科学、准确。
参见图5，该图示出了本发明实施例的系统原理。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例有关的部分。
该系统包括：
现场道路交通噪声信号采集系统，用于采集现场道路交通噪声；
室内道路交通噪声信号回放及检测系统，用于在对被试人员测试过程中，在室内回放所述的现场道路交通噪声信号采集系统采集的交通噪声，并检测所述回放噪声的噪声声压级；
被试人员心生理信号采集系统，用于采集所述被试人员在测试前的心生理数据以及在所述室内道路交通噪声信号回放及检测系统回放所述交通噪声的测试过程中的心生理数据；
数据处理系统，用于根据所述的被试人员心生理信号采集系统采集的被试人员的心生理数据以及所述室内道路交通噪声信号回放及采集系统检测的回放噪声的噪声声压级数据进行处理计算，评价并确定影响人体的道路交通噪声声压级。所述的现场道路交通噪声信号采集系统包括精密噪声计以及与所述的精密噪声计连接的高保真录音设备。所述的高保真录音设备可采用宽频录音机（150dB动态范围，40HZ－20KHZ），所述的精密噪声计要求120dB动态范围，3Hz-20kHz宽带线性频率范围。
所述的室内道路交通噪声信号回放及检测系统包括噪声信号回放单元以及回放噪声信号声压级检测单元；所述的噪声信号回放单元包括高保真录音设备和高保真音响设备；所述的回放噪声信号声压级检测单元为精密噪声计。
所述的高保真录音设备采用宽频录音机（150dB动态范围，40HZ－20KHZ），高保真音响设备采用宽频功放音响设备（20HZ－20KHZ）。
所述的被试人员心生理信号采集系统采用多功能动态生理检测仪。
所述的数据处理系统为内置有数据处理分析软件的计算机。所述的数据处理分析软件包括有origin、R、matlab、spss等软件，具体在运用数据处理系统的上述软件分析处理采集的室内回放噪声数据及被试人员的心生理数据时，应先综合应用统计学理论以及时间序列理论对得到的室内回放噪声数据及被试人员的心生理数据进行处理。
所述的现场道路交通噪声信号采集系统、室内道路交通噪声信号回放及检测系统以及所述的多功能动态生理检测仪可连续动态实时监测，采集的数据均可存储于相应的介质，可灵活复制到作为数据处理系统计算机上进行分析计算。
由于人体承受道路交通噪声影响的动态变化可通过与其相关的心生理变化特征进行表征，因而可通过人体心生理检测对其受噪声影响的程度对进行量化。本发明基于人体心生理指标的道路交通噪声评价成套检测设备通过将医学领域的心生理检测设备应用于道路和交通工程领域的噪声研究，实时、具体、准确地采集人体在道路交通噪声影响下的体位、心电、心率变异、呼吸等心生理变化，动态检测和记录被试人员在“人体-道路交通噪声”系统的身体状态变化信息，进而通过人体的身体状态变化信息（心电生理数据）来实现表征影响人体的安全交通噪声等级，由于人体心生理检测是一种科学和客观的检测方法，从而本发明实现了量化对影响人体健康的交通噪声声压级。
可用于检测道路交通噪声对人体影响的医学心生理检测设备有脑电检测仪器、眼动仪检测仪器、血压检测仪器和心电检测仪器等，这些仪器在医学领域主要用于静止时病人检测。而在交通工程和道路工程领域内承受道路交通噪声影响的被试人员不是处于静态，具有动态性和不确定性，因此，部分医学领域的心生理检测仪器在道路交通噪声影响人体的评价中有局限性，并且检测数据缺乏有效性。另外，通过对人体生心理指标的筛选，确定心电指标（LF/HF）能够描述噪声影响人体心生理的变化规律，该指标变化稳定，且由于KF2多功能动态生理检测仪的便携设计使得心电检测难度和要求相对较低，同时，该仪器还同步集合了体温、体动、呼吸三路心生理数据。这三路心生理数据可辅助评价道路交通噪声对人体的影响。因此在道路交通噪声影响人体的检测过程中，本发明采用多功能动态生理检测仪来采集人体心电数据。
由于道路交通噪声对人体心生理状况影响明显，在“人体-道路交通噪声”检测系统中，人体承受道路交通噪声影响，其休息、工作状态下的心生理指标随噪声变化而变化。描述道路交通噪声的主要指标为声压级和频率。由于道路交通噪声频率变化对人体影响相比声压对其影响小很多，因此，为了检测的准确性和有效性，研究主要从声压入手。即道路交通噪声首先在现场录制，然后引入试验室环境进行回放，回放的同时进行实时动态检测。
下面结合图6所示，对本发明的应用过程详细说明如下：
1、试验室布置（参见图7~8所示）
试验场地选择在被试人员日常工作和休息的场所，这样可以消除试验室环境对其睡眠及工作的心生理影响，增强数据的可靠性。(现有的研究大多集中在特定的试验室环境，人体心生理参数在陌生环境中会出现很多变动，难以准确捕捉到噪声对其影响规律)，被试人员工作状态受噪声影响的试验开展时，注意选择通常情况下的背景噪声，办公场所无突然出现的高分贝噪声。参见图8所示，被试人员睡眠状态受噪声影响试验时，选择被试人员常住所，室内背景噪声与平时状况一致。工作状态及睡眠状态两种试验开展时，录音机及功放设备均放置在窗帘后面，模拟噪声信号从窗外道路传进室内状态，形成不可见声源。噪声计放置在离被试人员1~1.5m的位置，接收录音设备回放的噪声信号，作为影响被试人员心生理反应的噪声数据。
为了提炼噪声影响被试人员心电这一主要因素，实验空间选取在被试人员自己家庭。客厅（或书房）作为工作空间，测试设备的布置参见图7所示，客厅作为工作测试时间，录音机2及功放设备3均放置客厅的窗帘后面，噪声计1放置在离被试人员1~1.5m的位置，测试被试人员1在读书思考状态下的心电与噪声间的关系。参见图4所示，其卧室作为睡眠空间，测试被试人员在睡眠过程中的心电与噪声间的关系。噪声信号搁置在窗帘里面，隐蔽声源。噪声计1搁置在被试人员1附近，录音机2及功放设备3均放置在窗帘后面。
2、被试人员选择
研究选取被试人员时考虑以下几点：身体健康，无心脏病；不同年龄段、不同性别；生活居住环境、经济状况、工作种类、教育背景等因素。同时，为配合试验结果分析，被试人员在选择前进行了主观调查，主诉反应调查中认为自己对噪声敏感的取一部分，认为自己从未受噪声骚扰的占一部分。
3、现场道路交通噪声采集、录制
为了将现场道路交通噪声信号尽可能逼真地采集后在室内回放，道路现场采集时注意两点：一是道路交通噪声信号的纯度，即检测过程中尽可能排除其他社会噪声源的污染，避开其他非道路交通噪声的影响。较优的试验路段选在离居住区稍远的路段，选择在晚上夜间施工停止时间10:00后进行采集，这个时间段其他社会噪声已趋于微弱状态。二是信号要具有代表性。检测时考虑了不同交通流状态不同道路结构形式的路段、不同车辆组成等因素，各种状态下信号均有采集。
4、室内噪声试验展开以及人体受道路交通影响心生理检测
所述的室内道路交通噪声信号回放，应尽可能逼真地再现现场道路交通噪声信号。人体在遭受交通噪声影响下体位、心率、呼吸、体温等生理指标变化，在以前的研究中往往分别采用多种设备进行测定，譬如体动仪、心电仪、呼吸仪、体温仪等，同时佩戴多件仪器对被试人员正常的工作、休息状态产生影响，难以保证本研究检测目标。本发明实施例中，采用多功能动态生理检测仪，可同步检测体位、心率、呼吸、体温4项生理指标。该仪器体积小巧，佩戴非常方便，完全排除身体运动对数据的干扰，检测结果准确可靠。
室内试验进行时，先给被试人员讲一下试验过程，让其有心理准备。要求试验过程中被试人员完全放松，跟平时工作、休息状况尽可能保持一致。
1）首先将心电设备（多功能心生理检测仪）与噪声计设备的时间调至一致状态；2）布置好录音机以及功放音响设备；3）布置好噪声计，并打开；4）为被试人员佩戴多功能心生理检测仪；5）先测试30秒无交通噪声信号时的心生理指标，以备参考；然后调节放音设备，播放噪声信号，播放过程保证测试噪声与背景噪声差值大于等于12db。试验过程中，通过调节外放设备的音量来改变噪声信号种类及大小，获得试验所需的不同声压级噪声影响因素。
5、试验数据的处理
1）采用心电指标（LF/HF）和道路交通噪声指标（LAeq）作为道路交通噪声安全评价测量方法的表征指标。所述的数据分析包括，对心生理指标（体位、体温、呼吸率、心电指标（HR、RMSSD、HF、LF、VLF、LF/HF、LFNU、HFNU、TF）与噪声指标（LAFmax、LAFmin、Lcpeak、 LAFmax、LAIeq、LAeq、LCeq）的时间序列逐一进行互相关分析，得到相关度最大的对应指标为：心电指标(LF/HF)和噪声指标LAeq。
2）通过对不同噪声水平下心电指标(LF/HF)时间序列进行自相关分析，证实道路交通噪声声压级可对LF/HF产生影响，其规律为：随着道路交通噪声声压级升高时，LF/HF时间序列自相关系数随延迟期数(lags)的衰减逐渐变缓，LF/HF时间序列呈长期相关特性。且此时降低道路交通噪声声压级，LF/HF时间序列长期相关特性依旧会存在，其恢复时间与噪声声压级大小与影响时间长短有关，声压级越大，影响时间越长，恢复时间越长。
由于心电数据本身与噪声数据间难以找到确定关系，通过利用心电数据自相关分析中所得的自相关系数随延迟期数衰减的规律来表征噪声对心电的潜在隐含影响。以自相关系数0.5为心电数据系列关联程度随时间变化的分界点，大于0.5时认为心电数据序列经过时间推移依然存在较强的相关性，小于0.5时认为心电数据序列经过时间推移相关性已变得很弱。延迟期表示数据序列的时间推移长短，延迟期数越大，说明时间序列经历的推移时间越长。噪声声压级、延迟期与自相关系数三者之间的关系如下：随着噪声声压级的增大，心电数据时间序列在很长的时间段内（较大的延迟期数）保持较高的自相关系数，这说明噪声对人体的影响已不可能在短期内完全恢复到安静状态时的指标，即判断噪声声压级可能对人体产生潜在的隐含影响。这种隐含影响累积到一定程度，可能会导致医学上的病理状态出现。
对LAeq、LF/HF散点图进行直线拟合，取不同声压级下(27dB(A)\38 dB(A) \51 dB(A) \70 dB(A) )所有被试人员心电指标自相关分析延迟期的平均值，得到人体心电指标LF/HF时间序列自相关延迟期数与噪声声压级间的关系: 噪声对人体影响程度模型如下:
K=0.3288N-2.1168(适用于清醒或浅睡状态)
K=0.2135N - 0.906 (适用于熟睡状态)
式中，K—自相关系数衰减延迟期数，N—道路交通噪声声压级（LAeq）。
由上述模型知，延迟期数与噪声声压级间存在线性关系。依据延迟期建立对人体无影响的噪声声压级的方法如下：取不同噪声声压级下心电数据的自相关系数为0.5时的延迟期作为判定起点，然后调节音响设备音量，使声压级恢复到20—27dB范围内，在3S时间内看心电数据的自相关系数达0.5时的延迟期与该被试人员安静状态（20—27dB）下的延迟期是否一致，若声压级降低后3S内基本能恢复到安静状态，则认为该声压级对人体心电无潜在的隐含影响。相反，则认为该声压级已经对人体心脏形成潜在的隐含影响。关于3S限值规定,参考我国《公路工程技术标准JTG B01-2003》中最小缓和曲线长度和最小竖曲线长度均按3S设计速度行程长度而确定的。在此取3S作为人体心电自适应长度，超过自适应长度，即认为噪声影响已超出人体自适应能力，有可能对心脏产生潜在危害。
根据上述计算模型及大样本容量数据分析，可确定舒适道路交通噪声声压级（LAeq≤27dB）、较舒适道路交通噪声声压级（27dB＜LAeq＜43dB）、对人体有潜在隐含影响的道路交通噪声声压级（LAeq≥ 43dB）。见下表：
本发明在使用过程中要实现仪器设备间的多项耦合：
由于能检测道路交通对人体产生隐含影响的道路交通噪声声压级的检测仪器具有共同的检测指标“时间”。通过检测仪器数据采集时间为坐标轴，可将KF2多功能动态生理检测仪与噪声计的数据进行同步耦合到数据处理系统的计算机，其耦合关系结构图见图9所示。
1）为实现检测数据的时间耦合，检测前需将噪声计和KF2多功能动态生理检测仪时间进行一致性校准。检测前对KF2多功能动态生理检测仪进行时间设置，使其与装有KF2数据处理系统的计算机时间保持一致；然后调整噪声计时间，与该计算机时间保持一致。
2）在试验数据处理时需要按照统一的采集频率进行耦合。
各类检测仪器采集数据信息的时间精度和频率不一致，需要对其进行归一化处理，以采集频率最低的噪声计为标准，单位为“次/秒”，即1HZ。KF2动态多功能生理检测仪采集频率调整如下：
采集频率未调整前心电数据：
| 姓名 | 时间 | Gz | Gx | 平均心率 | 活动强度 | RMSSD | VLF | LF | HF | LFNU | HFNU | LF/HF | TOTAL | |
| A | 23:01:49 | 1.07 | 0.12 | 82 | 2.65 | 8.98 | 3050.2 | 526.3 | 80.5 | 86.74 | 13.26 | 6.54 | 3656.98 | |
| A | 23:01:49 | 1.08 | -0.06 | 83 | 2.69 | 8.93 | 2983.88 | 518.78 | 80.5 | 86.56 | 13.44 | 6.44 | 3583.2 | |
| A | 23:01:50 | 1 | -0.1 | 86 | 2.78 | 8.9 | 2845.72 | 503.75 | 80.6 | 86.21 | 13.79 | 6.25 | 3430.07 | |
| A | 23:01:51 | 1.18 | 0.04 | 87 | 2.87 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 | |
| A | 23:01:52 | 0.85 | 0.12 | 84 | 2.96 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 | |
| A | 23:01:52 | 1.1 | 0.02 | 195 | 3.01 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 | |
| A | 23:01:52 | 1.11 | 0.13 | 169 | 3.02 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 | |
| A | 23:01:53 | 0.77 | 0.04 | 90 | 3.03 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 | |
| A | 23:01:53 | 0.35 | -0.1 | 91 | 2.98 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 | |
| A | 23:01:54 | 0.32 | -0.41 | 94 | 2.98 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 | |
采集频率调整到1HZ后的心电数据：
| 姓名 | 时间 | Gz | Gx | 平均心率 | 活动强度 | RMSSD | VLF | LF | HF | LFNU | HFNU | LF/HF | TOTAL |
| A | 23:01:49 | 1.075 | 0.03 | 83 | 2.67 | 8.955 | 3017.04 | 522.54 | 80.5 | 86.65 | 13.35 | 6.49 | 3620.09 |
| A | 23:01:50 | 1 | -0.1 | 86 | 2.78 | 8.9 | 2845.72 | 503.75 | 80.6 | 86.21 | 13.79 | 6.25 | 3430.07 |
| A | 23:01:51 | 1.18 | 0.04 | 87 | 2.87 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 |
| A | 23:01:52 | 1.105 | 0.075 | 182 | 3.02 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 |
| A | 23:01:53 | 0.56 | -0.03 | 91 | 3.01 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 |
| A | 23:01:54 | 0.32 | -0.41 | 94 | 2.98 | 8.85 | 2771.83 | 496.25 | 80.6 | 86.03 | 13.97 | 6.16 | 3348.68 |
3）剔除劣质数据。
在试验过程中，噪声劣质数据的产生主要是周围背景噪声发生突变，记录事件发生时间，数据处理前剔除；劣质心电数据可能同被试人员身体状态突然变化有关，记录测试过程中被试人员的突发状况，譬如，工作状态下测试时被试人员突然转身伸手臂取东西等稍微大的动作幅度易引起心电信号的非正常波动，数据处理前应剔除。
4）道路交通噪声影响人体的检测系统的耦合应用
将检测系统采集到的指标数据分别进行时间、采集频率耦合和劣质数据的剔除处理，并以时间为轴进行耦合，即可获得噪声影响被试人员的有效数据。
同以往的噪声评价相比，本发明具有下述优点：
（1）能够从复杂的环境噪声中更有效地提炼出交通噪声的影响。国内外关于道路交通噪声评价的指标多从调查问卷出发，噪声社会调查很难操纵噪声暴露量使之按照我们的研究需要进行变化，同时也不容易使被试的活动、期望或是态度水平保持相同的状态；
2）克服了主观打分法的主观不确定性，增强了试验结果的客观性。被试者受自身经济状况、心生理状况、政治文化背景、生活环境等因素的影响，对相同噪声状况的主观反应差异较大。所以基于噪声剂量～反应关系特性的道路交通噪声评价方法和评价指标，主要为概念性和推理性的探讨，没有相关的被试者心生理实验数据予以支持，缺乏足够的理论基础，易导致现有道路交通噪声评价指标与人体健康状况不符，存在健康隐患；
3）该检测系统测定噪声对人体的短期潜在危害，而非最终的病理影响，较之噪声与疾病的研究，具有先进性与超前性，防患于未燃，更具有研究意义。
Claims (5)
1. 一种基于心电指标的道路交通噪声检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）构建道路交通噪声评价特征信息检测系统
所述道路交通噪声评价特征信息检测系统包括：
现场道路交通噪声信号采集系统，用于采集城市道路交通噪声信号作为进行室内人体心生理试验的噪声信号；室内道路交通噪声信号回放系统，用于逼真再现所述现场道路交通噪声信号采集系统采集的交通噪声信号进行室内人体心生理试验；人体心生理测试系统，用于实时同步获取被测试人员体动强度、心率、呼吸、体温及室内回放道路交通噪声声压级；
２）通过对道路交通噪声安全评价测试信息的筛选和分析，建立基于人体心生理指标的道路交通噪声评价计算模型；包括以下步骤：
对人体心生理指标与噪声指标的时间序列逐一进行互相关分析，选取相关度最大的心电指标LF/HF和噪声指标LAeq作为道路交通噪声评价计算的表征指标；
对不同噪声水平下人体心电指标LF/HF时间序列进行自相关分析，得到道路交通噪声声压级对心电指标LF/HF产生影响的规律，得到自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级的散点图；
对所述散点图进行直线拟合，得到人体心电指标LF/HF时间序列自相关系数延迟期数与噪声声压级间的关系，建立所述自相关系数衰减延迟期数与噪声声压级间的计算模型；
３）运用所述道路交通噪声评价特征信息检测系统，采集城市道路交通噪声信号在室内回放同步进行人体心生理试验，实时记录被试人员的心电指标LF/HF和回放噪声的噪声指标LAeq；根据所述计算模型，通过大样本量数据分析，从而确定所述城市道路交通噪声声压级。
2.根据权利要求1所述的基于心电指标的道路交通噪声检测方法，其特征在于，所述的人体心生理测试系统由多功能动态生理检测仪及噪声计组成。
3.根据权利要求1所述的基于心电指标的道路交通噪声检测方法，其特征在于，所述现场道路交通噪声信号采集系统由BK 2250精密声级计和噪声采集器组成。
4.根据权利要求1所述的基于心电指标的道路交通噪声检测方法，其特征在于，所述室内道路交通噪声信号回放系统由噪声播放器和高保真音响装置组成。
5.根据权利要求1~4任一项所述的基于心电指标的道路交通噪声检测方法，其特征在于，所述的计算模型包括：
适用于清醒或浅睡状态使用的第一计算模型：K=0.3288N-2.1168，以及
适用于熟睡状态使用的第二计算模型：K=0.2135N-0.906；
K—自相关系数衰减延迟期数，N—道路交通噪声声压级。
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