基于EMD与BP神经网络的汽车关门声品质预测

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：35

分类号：TP1;TS2

资助基金：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

在线出版日期：2013-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：457-461,466