従来道路交通騒音に混入する異常な音を, サンプリングごとの騒音レベルデータとその変化量(L(i), ΔL(i))の必要条件集合を利用して検出することが提案されている。しかしながらこの手法は, 逆に必要条件集合内ではその検出力を失う問題点がある。この問題は例えば, 航空機の通過に伴う細かい変動音などが道路交通騒音に付加し, 細かい変動性状を示す場合に生じる。特に, 高レベル域ではL_<Aeq>の測定誤差原因となる。そこで本研究では, このような騒音レベル変動性状を示す測定データか所を機械的に検出する一手法を提案している。具体的には高レベル域のデータ{L(i)|i=1, 2, ...}に変動状態ラベルを貼り, 状態遷移図から細かい変動回数を計数した後, この回数の異常を統計的に検定することを提案している。更にその有効性を実測した騒音レベルデータに適用して検討している。
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