要编程一个噪声监测系统，你需要掌握一些基本的编程概念和步骤。以下是一个简化的指南，帮助你开始这个过程：
选择编程语言和开发环境
Python是一个常用的选择，因为它有丰富的科学计算和数据处理库，如NumPy、SciPy和Matplotlib。
如果你打算使用硬件平台，如树莓派或工控机，你可能还需要了解Python与这些平台的集成方法。
安装必要的库
对于声音采集，你可以使用`sounddevice`库来获取麦克风输入。
对于音频处理，`pyaudio`库可以用于录制音频流。
数据可视化方面，`matplotlib.pyplot`是一个好工具。
配置声音采集设备
确定你使用的麦克风或声音传感器，并确保它已正确连接到你的计算机。
在Python中配置采样率、通道数等参数以匹配你的硬件。
编写噪声采集代码
创建一个函数来采集噪声数据，例如使用`sounddevice.rec`函数录制一定时间的音频。
将采集到的数据保存为文件或直接进行处理。
信号处理和分析
使用SciPy中的信号处理函数对采集到的音频数据进行分析，例如计算分贝值。
你可能需要实现滤波器来去除噪声中的干扰。
数据可视化
利用Matplotlib绘制噪声的时域和频域图。
可以创建一个实时更新的图表来显示噪声水平。
报警系统
设计一个报警系统，当噪声水平超过预设阈值时触发报警。
报警可以通过显示变化、发出声音或发送通知来实现。
用户界面
如果需要，可以开发一个简单的用户界面来显示噪声数据和设置报警阈值。
测试和调试
在实际环境中测试你的系统，确保它能够准确地监测噪声并正常工作。
根据测试结果进行调试和优化。
文档和示例
编写文档，记录你的代码和系统设计。
查找或编写示例代码作为参考。
请注意，这只是一个高级概述，具体的实现细节将取决于你的硬件和需求。如果你需要更具体的帮助，例如关于特定硬件的编程或信号处理算法的实现，请提供更多的信息，以便我能够提供更详细的指导。