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重复激励（Repeated Excitation）在电声与音响工程中，是指为测试或评估目的而多次施加相同声学信号的过程。这种技术基于人耳和神经系统对重复刺激的响应特性：初始刺激会引发显著反应，但随着重复次数增加，响应会逐渐减弱，这一现象称为“习惯化”（Habituation）。在听音试验中，重复使用同样的激励能有效提升评定的可靠性，因为它减少了随机误差，并通过平均化响应来凸显稳定的感知特征。从神经机制看，重复刺激会引发“神经适应性”（Neural Adaptation），表现为大脑活动的减弱，这有助于区分信号与噪声，从而提高测量的信噪比和结果一致性。
在听觉感知层面，重复激励直接关联到人耳对声音的适应和变化检测能力。当同一音频信号（如纯音或复杂声学序列）被重复呈现时，听觉皮层会发生重复抑制（Repetition Suppression, RS），即神经元活动降低，这有助于高效处理冗余信息并聚焦于新异刺激。这种机制是听觉系统优化能量使用的表现，也为电声设备的设计提供了生物学依据。例如，在音响系统中，重复激励可用于校准扬声器的频率响应或检测失真，因为重复信号能暴露设备在持续工作下的稳定性问题，如谐波失真或热漂移。同时，在助听器和耳机等设备中，理解重复激励引起的习惯化有助于开发更自然的声学场景分析算法，避免用户因持续暴露于相同声音而产生疲劳或忽视重要信息。
在听音试验中，重复激励是提升评定可靠性的核心方法。根据标准如GB/T 9002-1996，通过多次呈现相同音频激励，可以最小化受试者的临时注意力波动和环境干扰的影响，从而获得更一致的主观评价结果。例如，在评估音频编解码器质量时，重复播放同一音频片段允许受试者更精细地感知压缩伪影（如预回声或噪声）。统计上，重复激励通过多次采样减少了方差，使Mean Opinion Score（MOS）等指标更具统计力。此外，这种方法与客观测量相结合，如使用重复性测试（GR&R）来验证测量系统的精度，确保电声测试设备（如声级计或仿真耳）本身不引入显著变异。实践中，重复次数需平衡可靠性和试验效率，通常3-5次重复可达到适度可靠性，而更高重复则用于高精度应用。
尽管重复激励在测试中有益，但它也可能在电声设备中引发问题，例如电感啸叫（Inductor Screaming）。当开关电源（如DCDC转换器）因轻载、过载或节能模式而间歇工作时，其开关频率可能落入人耳可听范围（20Hz-20kHz），导致功率电感产生机械振动并发出可闻啸叫。这种啸叫常由重复的脉冲激励引起，例如PFM（脉冲调频）模式中频率降低至音频范围，或PWM调光中以200Hz左右周期工作。重复激励在这里成为负面因素，因为它使电感元件在固定频率下持续振动，压缩空气产生噪声。解决措施包括避免音频范围内的电流激励、优化控制环路稳定性、更换为一体化金属电感或浸漆工艺以抑制振动，以及调整负载匹配。
为有效利用重复激励并最小化副作用，电声系统需集成硬件和软件策略。在测量方面，应遵循GR&R（量具重复性与再现性）原则：使用高分辨率设备（分辨率低于过程变差1/10），通过重复测量计算EV（重复性）和AV（再现性），确保%GRR＜10%为优秀系统。同时，采用随机化和抵消设计以避免听音试验中的顺序偏差。在电路设计上，对于易啸叫场景，应选择屏蔽电感、优化反馈环路（如添加补偿电容稳定占空比），并避免磁性材料在重复激励下因磁致伸缩产生振动。仿真工具如FEM（有限元分析）可预测振动模式，而信号处理算法（如自适应滤波）可在线补偿重复刺激引起的习惯化效应，确保测试结果既可靠又准确。
重复激励是一把双刃剑：在听音试验和质量评定中，它是提高可靠性的关键工具，通过神经适应和统计平均化增强一致性；但在电声设备设计中，它可能引发啸叫和噪声问题，需通过工程措施抑制。未来，随着计算听觉场景分析（CASA）和机器学习进步，重复激励的管理将更加智能化，例如动态调整测试协议以避免习惯化陷阱。从业者应依据标准（如GB/T 9002）操作，同时结合神经科学见解和电气工程实践，以优化重复激励在电声和音响应用中的效能。
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