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（2） 時域信號濾波 將輸入的時域信號x(t)通過每個帶通濾波器，得到各倍頻程頻段的時域信號xi(t)（i 為頻段序號）。例如：對1/1倍頻程，信號通過中心頻率31.5Hz的濾波器后，得到31.5Hz頻段的時域信號；信號通過63Hz濾波器，得到63Hz頻段信號，以此類推，得到所有分析頻段的時域信號。

支持從Fluent、Star-CD、Star-CCM+、CFX、Powerflow等模擬結果中獲取流體聲源進而求解流體噪聲問題 快速氣動聲學分析模塊—Actran SNGR. 基于穩態CFD結果進行流場時域數據重構和氣動噪聲的預測分析 聲學內飾分析模塊—Actran for Trimmed body.

圖5-18 時域聲源提取示意圖執行傅里葉轉換，將時域信號轉換為頻域，設置如下圖所示；圖5-19 時域聲源轉頻域聲源示意圖（3）聲傳播計算在聲傳播網格域中設置聲學組件及無限元組件及面聲源、體聲源邊界條件，并設置場點輸出和計算域云圖輸出，如下所示。

我們在一定的頻率范圍之內執行聲學分析。因為多體分析是在時域內求解的，所以我們使用 FFT 求解器來將殼體的加速度從時域轉換為頻域。 變速箱四周用于聲學分析的空氣域。圖片顯示了兩個用于測量噪聲水平的麥克風。 變速箱殼體的法向加速度被作為噪聲源施加在了聲學域的內部邊界上。為了避免來自周圍域外部邊界的任何反射，我們應用了球面波輻射條件。

采用這種解決方案時，在聲學傳播中可以忽略艙內效果。具有大渦模擬（LES）和擾動對流波方程（PCWE）的時域解決方案可用于此計算。 這簡化了噪聲源計算，因為不需要將座艙域添加到流量計算中。更重要的是，可以在頻域解決方案中更好地定義艙內聲學特性，如吸收表面和多孔域，而在時域中計算流動和近場聲學。

這篇文章我們介紹了如何計算各種瞬態聲學指標，包括頻率權重、時間權重和時間平均。這里概述的定義和主要后處理步驟可用于任何瞬態聲學仿真。 本文來自：COMSOL博客

計算結果如下圖所示：圖 3 碰撞瞬間應力與加速度云圖02時域聲場分析采用Actran中的Time Domian Analysis工具，計算碰撞過程中的時域聲學響應。使用Finite Fluid組件模擬輻射域，使用Infinite Fluid組件模擬遠場聲輻射。

FLUENT采用時域積分公式，通過計算幾個表面積分，直接計算出指定接收位置的聲壓或聲信號的時間歷程。 流場變量（如聲源面的壓力、速度分量和密度等）的時間精確解是計算表面積分的必要條件。時間精確解可以從非定常RANS方程、大渦模擬(LES)或混合RANS-LES模型中獲得，以適用于手頭的流動和想要捕捉的特征（如渦脫落）。

我們可以在敞開式揚聲器教程模型中的看到將基于 BEM 的壓力聲學接口與結構振動耦合的示例。聲–結構邊界，時域顯式：這個特征專用于使用間斷伽遼金法和時域顯式求解器求解的瞬態聲-結構相互作用問題。它與壓電效應、時域顯式耦合功能兼容，用于對來自壓電揚聲器驅動器的聲輻射進行瞬態分析。有關演示，請參閱使用壓電換能器的超聲波流量計教程模型。

本例基于Actran2021.1，采用Lighthill面源方法，將聲源映射到聲學網格上，并完成時域氣動聲源轉成頻域的計算。

我們進行了三項研究來分析永磁同步電動機模型: 瞬態分析，以確定給定轉速在時域中的電磁力。 傅里葉變換將時域力轉換為頻域中的不同諧波。頻域分析可以有效計算3D模型中的振動和噪聲。 在每次諧波和變化的旋轉速度下進行振動聲學分析。

本例基于Actran2021.1，采用Lighthill面源方法，將聲源映射到聲學網格上，并完成時域氣動聲源轉成頻域的計算。

本例基于Actran2021.1，采用Lighthill面源方法，將聲源映射到聲學網格上，并完成時域氣動聲源轉成頻域的計算。

另外，由于車內座椅和內飾的吸聲作用，使得車內聲波衰減較快，因此在計算這類早期與晚期能量比參數時，Dirac軟件可以修改時域積分的時間間隔，以獲得更合理的結果。

Adams（時域）–Actran（頻域）仿真原理流程頻域&時域聲學分析對比? 時域聲輻射計算Time domain? 頻域聲輻射計算Freq domain對于準定轉速或慢加速傳動系統，以上兩類分析方式可以得到相同結果。

Φ-OTDR是一種基于相位變化的光時域反射技術，主要利用光脈沖在光纖中傳播時,由于瑞利散射，部分散射光將耦合到光纖纖芯中并以相反的方向傳播, 然后通過干涉儀觀測散射光與發射光的相位差異，從而分析光纖狀態和位置。由于其高靈敏度和分布式感知的特性，Φ-OTDR主要作為一種分布式光纖聲學/振動傳感器使用。 本案例利用OptiSystem仿真Φ-OTDR。

聲學仿真 由于Simcenter3D軟件基于電磁力的聲學仿真要求在頻域下計算，那么由多體動力學剛柔耦合分析計算的動態時域載荷必須經過傅里葉變換得到頻域載荷才能施加到后續聲學模型之中。

例如，聲學場景分析的早期工作使用梅爾倒頻譜系數（MFCC）作為特征，損失了大量時域信息，同時在頻域上也不夠精細。以上種種都說明，聲學事件和場景分析與通信系統具有本質不同，也不是深度學習的一個簡單應用場景，對前端和后端都提出了新的要求。這些特性使得“機器聽覺”成為一個獨立學科。機器聽覺與機器視覺類似，機器聽覺關注的是信號的獲取、分析和處理。2017年是機器聲學元年。