一、工作原理 先是信號采集環節。它利用麥克風陣列來接收環境中的噪聲信號。麥克風作為一種聲傳感器，能夠將聲音這種機械波轉化為模擬電信號。在這個過程中，不同的麥克風在陣列中的布局是為了更全面、準確地捕捉噪聲信號，避免信號遺漏或失真。
接著是信號轉換過程。采集到的模擬電信號需要進行放大、濾波等操作，以提高信號的質量。之后通過模數轉換器將模擬信號轉換為數字信號。這種轉換是必要的，因為數字信號更便于后續的處理和分析。
然后是信號處理階段。數字信號會經過一系列復雜的算法處理，數字濾波可以去除不需要的背景噪聲以及其他干擾信號，從而突出真正的噪聲信號。頻譜分析則是對噪聲信號在不同頻率上的分布情況進行剖析，有助于深入了解噪聲的特性。
再然后的噪聲測量環節，經過處理后的信號用于確定噪聲的級別，通常以分貝為單位來表示，并且能按照不同的國際標準進行準確測量。測量得到的數據會通過無線或有線的方式傳輸到監控中心或者顯示屏等設備上，以便于相關人員進行查看和分析。
二、技術優勢
1、準確性提高
借助傳感器技術以及精確的信號處理算法，能夠準確地獲取噪聲的聲壓級、頻率等重要參數。
2、數據處理能力強
可以實現高速的數據處理。一方面，快速的信號采集和處理能夠及時反映噪聲的實時變化情況。另一方面，數據的多樣化傳輸為后續的分析提供了更多可能。
3、節省資源
大大節省了人力物力。相比傳統的手動噪聲監測，它不需要人工在現場長時間地進行測量和復雜的計算、數據錄入等工作。如在一些大面積的區域監測中，傳統方式需要耗費大量的人力和時間去多個點位采樣，而環境噪聲自動監測儀可以一次性布局多個監測點并自動采集數據，提高了監測效率。
4、適應性和安全性提升
具有很強的環境適應性，在惡劣天氣條件下或者復雜的環境中基本不受影響。同時，由于采集軟件固化在微處理器中，有效避免了電腦病毒對數據采集軟件的破壞，保障了數據的安全性。
5、功能多樣性
部分設備還具備聲紋識別和聲源定位功能。聲紋識別能夠在短時間內確定噪聲類型，聲源定位則可以快速找到噪聲的發源地，這對于噪聲污染的治理和執法工作具有重要意義。
