声功率是声源单位时间发射的总声能。声功率的准确测量，有助于噪声特性与成因的可靠分析，推动噪声有效控制等研究的发展。声功率的常用测量方法分为声压法、声强法和振速法。声功率测量设备通常分为声级计和声强计两种。声级计可以实时测量噪声并利用液晶屏显示数据的分析结果，但是工作效率低，显示和存储能力有限；声强计在复杂声环境中的测量准确度高于声级计，但价格昂贵、测量精度不够、测量范围有限，因此应用普及度不高。
　　声功率准确测量与分析的关键性技术主要有频率计权和频谱分析两种。本文研究传统利用双线性变换法设计频率计权的误差及其来源，对比采用粒子群算法、改进鸡群算法和改进帝国竞争算法设计频率计权网络的优缺点，结合蛙跳算法的分组思想，对粒子群算法进行改进，提出一种分组简化粒子群算法。在通过Sphere、Ackley、Griewank和Alpine四个标准测试函数的可行性验证后，利用分组简化粒子群算法设计频率计权滤波器网络。
　　本文采用声压法中的混响测试室精密法，组建一个噪声实时测量与分析系统，实现对噪声的准确测量、分析、显示与相关信息的管理。该系统的硬件部分由数据采集卡、传声器和信号调理电路构成，软件部分由基于LabVIEW平台的虚拟仪器设计实现。该系统是一款集智能化、网络化、虚拟化特点于一体的系统，可以实现多路信号的同步采集与处理，完成频谱分析与频率计权，并计算声功率级与不确定度等，该系统还具备图表显示、报表生成等功能。测量过程与测试精度满足ISO3747-2010国际标准对混响测试室精密法的设计规定，其向导式界面使操作容易且人机交互友好。
　　将基于分组简化粒子群算法的频率计权优化网络应用于本研究搭建的声功率测量与分析系统中，选取声压级为78dB、98dB、118dB和128dB的四种纯音信号对系统进行测试。测试结果表明，本研究提出的分组简化粒子群算法具有寻优精度高、算法稳定性强等优点，尤其在高频测试段，信号的计权误差小，相关数据十分接近标准计权值。