10.3969/j.issn.1004-7018.2017.02.008
基于改进谱减法和MFCC的电机异常噪声识别方法
为提高车窗电机异常噪声识别的准确性,提出一种以改进的谱减法为基础、以优化的梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)为特征值的电机异常噪声辨识方法.结合电机声音信号和工厂背景噪声信号特点,通过优化的谱减法进行消噪处理.针对频谱泄漏,用汉宁自卷积窗代替汉宁窗,获得优化的MFCC.实验结果表明,该方法能够有效判别电机是否存在异响,准确率达到91%.
车窗电机异常噪声、谱减法、梅尔倒谱系数、汉宁自卷积窗
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TM33(电机)
2017-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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