基于WPD和EMD的噪声品质预测模型

• 作者: 刘宁宁 张心光 王孝兰 王岩松 石磊
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 交通运输
• 关键词: 声学 声品质 小波包 经验模态分解 神经网络 能量特征
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 133-137,147
• 页数: 6页
• 分类号: U467.4
• 字数: 3197字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2016.01.029

摘要

声品质作为汽车舒适性的一个重要指标，目前已经成为汽车领域一个重要的研究方向。根据人耳的听觉特性，提出一种基于小波包分解（WPD）和经验模态分解（EMD）的21个特征频带划分方法。按照所提出的方法，将采集得到的车辆噪声信号进行分解并提取信号在各频带的声能量时变特征。之后根据BP神经网络原理将提取的能量特征作为输入，计算得出响度和尖锐度等声品质评价参数作为输出，建立一种基于WPD和EMD的声品质评价模型。验证结果表明，所建立的模型可以准确地预测响度和尖锐度等心理声学参数，可作为声品质评价的一种有效方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王岩松	上海工程技术大学汽车工程学院	81	323	10.0	14.0
2	刘宁宁	上海工程技术大学汽车工程学院	34	68	4.0	6.0
3	张心光	上海工程技术大学汽车工程学院	17	43	4.0	5.0
4	王孝兰	上海工程技术大学汽车工程学院	11	13	3.0	3.0
5	石磊		1	3	1.0	1.0