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不同车型的车辆声音与振动信号特征研究
被引量：
9
1
作者
王双维
陈强
+3 位作者
李江
魏洪峰
杜丽萍
赵丽华
《声学技术》
CSCD
北大核心
2007年第3期460-463,共4页
首先对高速公路现场采集到的两种车型共计74辆车,单辆车行驶时产生的地面振动和车外噪声信号进行AR参数模型分析,然后利用假设检验进行显著性差异检验,并对两种信号发生机理进行了初步讨论,设计了BP神经网络进行分类识别。分析结果表明...
首先对高速公路现场采集到的两种车型共计74辆车,单辆车行驶时产生的地面振动和车外噪声信号进行AR参数模型分析,然后利用假设检验进行显著性差异检验,并对两种信号发生机理进行了初步讨论,设计了BP神经网络进行分类识别。分析结果表明,不同车型的地面振动和车外噪声信号AR模型参数具有差异性,车辆车外噪声的AR模型参数差异性远大于地面振动的AR模型参数差异性,用来作为车型识别的特征参数是可行的,其单辆车分类的正确率达80%以上。
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关键词
车型自动分类
AR模型
车辆振动
车外噪声
BP神经网络
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职称材料
题名
不同车型的车辆声音与振动信号特征研究
被引量：
9
1
作者
王双维
陈强
李江
魏洪峰
杜丽萍
赵丽华
机构
东北师范
大学
物理
学院
智能计算研究所
军事
交通
学院
汽车指挥
系
吉林大学交通学院交通信息工程及控制系
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2007年第3期460-463,共4页
基金
国家自然科学基金(50478007)
文摘
首先对高速公路现场采集到的两种车型共计74辆车,单辆车行驶时产生的地面振动和车外噪声信号进行AR参数模型分析,然后利用假设检验进行显著性差异检验,并对两种信号发生机理进行了初步讨论,设计了BP神经网络进行分类识别。分析结果表明,不同车型的地面振动和车外噪声信号AR模型参数具有差异性,车辆车外噪声的AR模型参数差异性远大于地面振动的AR模型参数差异性,用来作为车型识别的特征参数是可行的,其单辆车分类的正确率达80%以上。
关键词
车型自动分类
AR模型
车辆振动
车外噪声
BP神经网络
Keywords
automatic vehicle classification
AR model
vehicle vibration
radiated noise
BP neural network
分类号
O429 [理学—声学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同车型的车辆声音与振动信号特征研究
王双维
陈强
李江
魏洪峰
杜丽萍
赵丽华
《声学技术》
CSCD
北大核心
2007
9
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