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基于EMD与BP神经网络的汽车关门声品质预测 被引量:11
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作者 杨川 于德介 徐亚军 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期457-461,466,共6页
本文中提出一种基于经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的汽车关门声品质预测方法。该方法首先基于EMD提取关门声音信号特征;然后,对样车的关门声品质进行主观评价试验,得出主观评价值;最后将得到声音信号特征作为输入,主观评价值作... 本文中提出一种基于经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的汽车关门声品质预测方法。该方法首先基于EMD提取关门声音信号特征;然后,对样车的关门声品质进行主观评价试验,得出主观评价值;最后将得到声音信号特征作为输入,主观评价值作为输出,利用神经网络进行训练得到基于EMD的汽车关门声品质的预测模型。同时,以心理学参数值作为神经网络输入,建立了基于心理学参数的声品质的另一预测模型。分别用两个模型对30辆车关门声样本进行预测的结果表明,基于EMD模型的预测数据,更接近主观评价的结果,即具有更高的声品质预测精度。 展开更多
关键词 汽车关门声 声品质 主观评价 经验模态分解 反向传播神经网络 心理学参数
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