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基于WPD和EMD的噪声品质预测模型
被引量：
2
1
作者
刘宁宁
王岩松
+2 位作者
石磊
王孝兰
张心光
《噪声与振动控制》
CSCD
2016年第1期133-137,147,共6页
声品质作为汽车舒适性的一个重要指标,目前已经成为汽车领域一个重要的研究方向。根据人耳的听觉特性,提出一种基于小波包分解(WPD)和经验模态分解(EMD)的21个特征频带划分方法。按照所提出的方法,将采集得到的车辆噪声信号进行分解并...
声品质作为汽车舒适性的一个重要指标,目前已经成为汽车领域一个重要的研究方向。根据人耳的听觉特性,提出一种基于小波包分解(WPD)和经验模态分解(EMD)的21个特征频带划分方法。按照所提出的方法,将采集得到的车辆噪声信号进行分解并提取信号在各频带的声能量时变特征。之后根据BP神经网络原理将提取的能量特征作为输入,计算得出响度和尖锐度等声品质评价参数作为输出,建立一种基于WPD和EMD的声品质评价模型。验证结果表明,所建立的模型可以准确地预测响度和尖锐度等心理声学参数,可作为声品质评价的一种有效方法。
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关键词
声学
声品质
小波包
经验模态分解
神经网络
能量特征
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职称材料
题名
基于WPD和EMD的噪声品质预测模型
被引量：
2
1
作者
刘宁宁
王岩松
石磊
王孝兰
张心光
机构
上海
工程技术大学
汽车
工程学院
上海大陆汽车制动系统销售有限公司
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2016年第1期133-137,147,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175320)
文摘
声品质作为汽车舒适性的一个重要指标,目前已经成为汽车领域一个重要的研究方向。根据人耳的听觉特性,提出一种基于小波包分解(WPD)和经验模态分解(EMD)的21个特征频带划分方法。按照所提出的方法,将采集得到的车辆噪声信号进行分解并提取信号在各频带的声能量时变特征。之后根据BP神经网络原理将提取的能量特征作为输入,计算得出响度和尖锐度等声品质评价参数作为输出,建立一种基于WPD和EMD的声品质评价模型。验证结果表明,所建立的模型可以准确地预测响度和尖锐度等心理声学参数,可作为声品质评价的一种有效方法。
关键词
声学
声品质
小波包
经验模态分解
神经网络
能量特征
Keywords
acoustics
sound quality
wavelet packet
empirical mode decomposition(EMD)
neural network
energy feature
分类号
U467.4 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于WPD和EMD的噪声品质预测模型
刘宁宁
王岩松
石磊
王孝兰
张心光
《噪声与振动控制》
CSCD
2016
2
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