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题名基于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
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机构
湖南大学
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期457-461,466,共6页
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基金
教育部长江学者与创新团队发展计划项目(5311050050037)
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题(60870002)资助
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文摘
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。
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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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Keywords
vehicle door-slamming noise
sound quality
subjective evaluation
EMD
BP neural network
psychology parameters
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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