基于小波变换和神经网络的车内噪声信号重构

• 作者: 刘宁宁 杨东坡 王孝兰 王岩松 郭辉
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 车内噪声 小波变换 BP神经网络 重构
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 134-138
• 页数: 5页
• 分类号: TB535
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.04.031

摘要

为获取较高精度车内噪声主动控制(Active Noise Control,ANC)参考信号,提出了一种基于小波变换和BP神经网络的车内噪声信号重构方法;以在某轿车采集到的噪声信号为基础,用声学传递路径分析(TPA)方法确定影响车内噪声的关键点信号;鉴于噪声源信号对车内信号非线性关系的复杂性,建立BP神经网络的噪声重构模型,并利用小波分解来降低噪声信号的非平稳性;为对比重构效果,建立BP神经网络噪声重构模型;结果表明,文章提出算法的重构值与实测值之间的平均绝对误差比BP神经网络小,并且基于小波变换和BP网络重构模型的平均绝对误差均小于0.01;该方法能够对车内噪声信号进行准确、有效的重构.

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	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	81	323	10.0	14.0
2	郭辉	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	59	156	6.0	8.0
3	刘宁宁	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	34	68	4.0	6.0
4	王孝兰	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	11	13	3.0	3.0
5	杨东坡	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	2	2	1.0	1.0