Тонкомпенсированный регулятор громкости-2. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники / Регуляторы тембра, громкости

 Комментарии к статье

В процессе разработки автором регулятора громкости для высококачественного стереофонического усилителя и знакомства с рядом публикаций на эту тему выяснилось, что некоторые положения статей, помещенных в журнале "Радио" и другой радиолюбительской литературе, достаточно спорны. Так, например, широко распространено мнение, что высококачественный регулятор громкости невозможно построить на переменных резисторах, поскольку их характеристики имеют большой разброс от экземпляра к экземпляру и сопротивления изменяются в процессе эксплуатации. Однако от этих недостатков можно избавиться, ослабив влияние неиндентичности и нестабильности параметров переменных резисторов на характеристики регулятора громкости шунтированием каждого участка резистора между соседними отводами постоянным резистором с существенно меньшим сопротивлением.

Существует также точка зрения, что диапазон регулирования громкости высококачественного усилителя должен составлять 60...70 фон. Но в таком случае уровень громкости в минимальном положении регулятора составляет около 30 фон и большая часть динамического диапазона высококачественной музыкальной программы оказывается в неслышимой области (имеются в виду источники сигнала с динамическим диапазоном не менее 80 дБ, например, проигрыватель компакт-дисков или Hi-Fi магнитофон).

Исходя из своего опыта, автор считает оптимальным диапазон регулирования громкости 50 фон, т.е. при максимальном уровне громкости 95... 100 фон минимальный должен составлять 45...50 фон, что удобно для ночного прослушивания при отсутствии бытовых шумов и не мешает спящим в соседней комнате.

Далее, все опубликованные схемы регуляторов имеют горизонтальную часть АЧХ только в положении максимальной громкости. Но для правильного звуковоспроизведения необходимо, чтобы АЧХ была горизонтальна при том уровне громкости, при котором звукорежиссер производит музыкальную балансировку программы. А такой уровень совсем не обязательно должен быть максимальным.

И наконец, утверждение, содержащееся в статье П.Зуева "Регулятор громкости с распределенной частотной коррекцией" (см. "Радио", 1986, № 8, с.49-51), что требуемый подъем АЧХ в области низших звуковых частот прямо пропорционален ослаблению сигнала, вносимому регулятором громкости на средних частотах, по мнению автора, является неверным. Регулятор, собранный в соответствии с рекомендациями этой статьи, дает ощущение избытка низших частот почти при всех уровнях громкости, кроме самых больших. Если проанализировать вид кривых равной громкости, можно заметить, что при больших уровнях подъем АЧХ на низших частотах при уменьшении коэффициента передачи регулятора должен быть меньшим, чем указано в названной статье.

С учетом изложенных выше соображений, автором был рассчитан, построен и испытан регулятор громкости для высококачественного стереофонического усилителя. Принципиальная схема одного из каналов регулятора показана на рис. 1, а его АЧХ- на рис. 2.

Расчет и подгонка номиналов элементов проводились на персональном компьютере. Регулятор громкости рассчитывался для звуковоспроизводящего комплекса, обеспечивающего максимальное звуковое давление в помещении прослушивания 96...100 дБ. Предполагалось, что уровень музыкальной балансировки лежит в пределах 86...90 фон. Особенность данного регулятора - ослабление сигнала в положении максимальной громкости на 12 дБ (в авторском варианте с 775 до 200 мВ). Модуль полного входного сопротивления составляет не менее 11 кОм, допустимое сопротивление нагрузки - не менее 1 МОм. Отклонение фактических АЧХ регулятора от кривых равной громкости увеличивается по мере ослабления сигнала. Максимальное отклонение наблюдается на частоте 31,5 Гц при уровнях громкости, близких к минимальному, и равно 4 дБ.

При сборке регулятора необходимо подобрать резисторы R7, R8 и R9 такого сопротивления, чтобы при параллельном их подключении к соответствующим участкам переменного резистора R12 их суммарные сопротивления равнялись указанным на схеме в скобках.

Автор использовал одиночные переменные резисторы СПЗ-23 (ход движка 60 мм) с отводами, расположенными на расстоянии 25 и 40 мм от положения минимальной громкости. Сопротивление переменного резистора может быть в пределах 82...120 кОм, группа А или В. В качестве конденсаторов большой емкости (С1, С5, С7) можно использовать, например, конденсаторы К73 или К76 с максимально допустимым напряжением 25...50 В, конденсаторы малой емкости любые бумажные или керамические (термостабильных групп) или в крайнем случае группы НЗО.

Сопротивления резисторов и емкости конденсаторов, используемых в разных каналах регулятора громкости, должны отличаться друг от друга не более чем на 2%, а от номиналов, указанных на схеме, не более чем на 5%. Субъективные испытания регулятора громкости показали, что тембровая окраска звука различных музыкальных программ сохраняется при изменении уровня громкости во всем диапазоне без применения какого-либо регулятора тембра.

Публикация: cxem.net

Смотрите другие статьи раздела Регуляторы тембра, громкости.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Оптимальная продолжительность сна 12.11.2025

Сон играет ключевую роль в поддержании здоровья, когнитивных функций и общего самочувствия. Несмотря на широко распространенный стереотип о восьмичасовом сне, последние исследования показывают, что оптимальная продолжительность сна для большинства здоровых взрослых ближе к семи часам. Эволюционный биолог из Гарварда, Дэниел Э. Либерман, утверждает, что традиционная норма восьми часов сна - это скорее культурное наследие индустриальной эпохи, чем биологическая необходимость. По его словам, полевые исследования, проведенные в сообществах, не использующих электричество, показывают, что средняя продолжительность сна составляет 6-7 часов, что значительно отличается от общепринятого стандарта. Современные эпидемиологические данные подтверждают этот взгляд. Исследования выявили так называемую "U-образную кривую" зависимости между продолжительностью сна и рисками для здоровья. Минимальные показатели заболеваемости и смертности наблюдаются именно у людей, спящих около семи часов в сутки. ...>>

Дефицит кислорода усиливает выброс закиси азота 12.11.2025

Парниковые газы играют ключевую роль в изменении климата, а закись азота (N2O) - один из наиболее опасных среди них. Этот газ не только втрое сильнее углекислого газа в удержании тепла, но и разрушает озоновый слой. Недавнее исследование американских ученых показало, что микробы в зонах с низким содержанием кислорода активно производят N2O, усиливая глобальные климатические риски. Команда из Университета Пенсильвании изучала прибрежные воды у Сан-Диего и провела наблюдения на глубинах от 40 до 120 метров в Восточной тропической северной части Тихого океана - одной из крупнейших зон дефицита кислорода. Исследователи сосредоточились на том, как морские микроорганизмы превращают нитраты в закись азота. В ходе работы выяснилось, что существует два пути образования N2O. Один путь начинается с нитрата, другой - с нитрита. На первый взгляд более короткий путь должен быть эффективнее, однако микробы, использующие нитрат, продуцируют больше газа, поскольку этот "сырьевой" источник более д ...>>

Омега-3 помогают молодым кораллам выживать 11.11.2025

Сохранение коралловых рифов становится все более актуальной задачей в условиях глобального изменения климата. Молодые кораллы особенно уязвимы на ранних стадиях развития, когда стрессовые условия и нехватка питательных веществ могут привести к высокой смертности. Недавнее исследование ученых из Технологического университета Сиднея показывает, что специальные пищевые добавки способны существенно повысить выживаемость личинок кораллов. В ходе работы исследователи разработали особый состав "детского питания" для коралловых личинок. В него вошли масла, богатые омега-3 жирными кислотами, а также важные стерины, необходимые для формирования клеточных мембран. Личинки, получавшие эти добавки, развивались быстрее, становились крепче и демонстрировали более высокую устойчивость к стрессовым факторам. Особое внимание ученые уделили липидам. Анализ показал, что личинки активно усваивают эти вещества, что напрямую влияет на их жизнеспособность. Стерины, содержащиеся в корме, повышают устойчи ...>>

Случайная новость из Архива Нейросеть против нейросети 15.11.2018 Легко ли отличить настоящую фотографию от так называемого "фотошопа"? В каких-то случаях это может сделать каждый, уж очень явные артефакты монтажа присутствуют на изображениях. Существуют даже целые подборки забавных фотографий, где графическая редактура доведена до абсурда. Но бывают и такие снимки, где отличить, что называется, на глаз реальность от фальшивки практически невозможно. Отличить реальную фотографию от "фотошопа" помогают специальные методики. Часть из них основана на техническом анализе исходных графических данных. Дело в том, что разные графические инструменты оставляют в изображении свои невидимые отпечатки. Поэтому можно найти следы изменения изображения, или показать, что одно изображение смонтировано из нескольких отдельных кусочков, пусть даже с графической точки зрения монтаж был выполнен идеально. Сравнительно недавно появился новый вид высококачественных "фейков" - изображения, сгенерированные с использованием методов машинного обучения. Другими словами, нейросети научились, точнее их научили, создавать изображения, которые очень и очень похожи на настоящие. Проблема их идентификации состоит в том, что в отличие от классического "фотошопа", где результат, образно говоря, склеивается из разных кусочков, нейросети могут создавать цельное изображение практически с нуля. С подобными задачами особенно хорошо справляется вид нейросетей, который называется генеративно-состязательная сеть. Такая сеть фактически состоит из двух сетей: первая, генеративная, учится создавать изображения, а другая - дискриминативная, учится отличать изображения, созданные первой сетью, от "настоящих". В результате этой состязательной работы у генеративной сети получается создавать такие изображения, которые человек уже в ряде случаев не может отличить от настоящих. Особенно впечатляют результаты работы нейросетей по генерации человеческих лиц. Исследователи из университета штата Нью-Йорк (Корея) разработали новый метод, основанный на методах машинного обучения, который с высокой степенью точности определит, сгенерировано ли изображение человеческого лица нейросетью или же это настоящая фотография. Обученная исследователями нейросеть успешно справлялась с отличием синтетических лиц от фотографий настоящих людей. Результат работы генеративно-состязательной сети - это всегда некоторое компромиссное решение, направленное на то, чтобы получить качественный итоговый результат, а не 100% победу одной из сетей. В то время как сеть, которая ищет только отличия, может научиться делать это весьма эффективно, находя невидимые человеческому глазу следы работы генеративно-состязательной сети.

Другие интересные новости:

▪ Оперативная память DDR4

▪ Смартфон iQOO U5e

▪ Вегетарианский тунец

▪ Разум пожилых сохранят компьютерные игры

▪ Нейрокомпьютерный интерфейс для роботов

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Устройства защитного отключения. Подборка статей

▪ статья Гнаться за длинным рублем. Крылатое выражение

▪ статья Какой цветок носит одинаковое по смыслу название в большинстве европейских языков? Подробный ответ

▪ статья Кола блестящая. Легенды, выращивание, способы применения

▪ статья Защита электродвигателя от перегрузок. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Видеоразветвители мощности. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2025