神经网络方法在车内噪声信号预测中的应用

• 作者: 卢延辉 周淑辉 常振臣 王登峰
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆工程 车内噪声 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 能源动力与车辆工程
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP535
• 字数: 2854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2003.01.007

摘要

针对以往车内噪声有源控制过程中存在的次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题,提出了车内噪声信号识别和预测的神经网络方法.对被试面包车在稳态和非稳态两种工况下的试验研究表明,利用车身悬置点和发动机的振动信号,通过BP神经网络来识别和预测车内驾驶员耳旁噪声是可行的,可以解决次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王登峰	吉林大学汽车学院	125	1707	24.0	34.0
2	常振臣	吉林大学汽车学院	7	244	5.0	7.0
3	周淑辉	吉林大学汽车学院	17	223	4.0	14.0
4	卢延辉	吉林大学汽车学院	17	103	6.0	9.0