噪音峰值检测

时间域分析法：通过观察信号在时间轴上的波形，将信号与预期的正常波形进行比较，识别出异常的峰值或突刺，这些通常是由噪音引起的。

频域分析法：使用快速傅里叶变换（FFT）将信号从时间域转换到频率域，查看频谱图，识别出频谱上不属于正常信号的尖锐峰值，这些尖峰通常是噪音成分。

滑动均值滤波法：通过移动平均滤波或者加权移动均值滤波，对信号进行平滑处理，降低突刺成分，在平滑曲线与原始信号比较中找出异常峰值。

阈值判断法：设定一个固定或自适应的阈值，当信号的某一部分超过此阈值时，即判断为噪音峰值。这种方法简单直观，适用于噪音与信号幅度差异较大的情况。

统计异常检测法：基于统计学的分布模型（如正态分布），对信号进行分析，通过计算标准差、均值和偏差，检测出属于统计异常的信号峰值。

小波变换法：利用小波变换进行多尺度分析，可以同时保留信号的时间和频率信息，适合用于局部噪音特征的检测，并从中识别出噪音峰值。

机器学习方法：使用监督学习或无监督学习的算法，训练模型来识别和分类正常信号与异常峰值，尤其适用于具有一定模式但难以用传统方法定义的复杂噪音环境。

噪声计：用于测量环境中的噪声级别，其内置的麦克风可以捕捉不同频率的噪声，并以分贝（dB）为单位显示结果。主要用于评估噪声对人类健康和舒适度的影响。

声级计：与噪声计相似，但通常提供更详细的读数和分析功能，包括长期噪声监测和数据记录功能，用于更复杂的声音分析和管理。

频谱分析仪：用于分析噪声的频率成分，通过将噪声信号分解成不同的频段来识别特定频率的峰值和其他特征，这对于识别噪声的来源和成因特别有用。

震动计：虽然主要用于测量机械振动，但可以用于检测因振动导致的噪声峰值，根据振动引起的声波来推测噪音的源头和特性。

录音设备结合分析软件：高质量的录音设备用于录制环境噪声，然后通过前沿的软件进行后期分析以识别其中的噪音峰值和特征。