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基于EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测
基于EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测
作者:
孙晴
王洪波
马志远
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
振动与波
汽车关门声
声品质预测
EEMD分解
样本熵
小波神经网络
摘要:
针对传统客观心理学参量在非稳态噪声品质预测中的不足,以汽车关门声为对象,提出一种基于EEMD分解的样本熵表征关门声的信号特征,并结合小波神经网络进行声品质预测.对声样本进行EEMD分解得到IMF分量,计算各IMF分量的样本熵,并构造成特征向量.分别以此特征向量和声品质主观评分值作为输入输出构建小波神经网络预测模型.作为对比,构建基于该特征向量的BP网络预测模型、基于心理学参量的小波神经网络预测模型和BP网络预测模型.分析结果表明,在关门声品质预测中,EEMD样本熵比客观心理学参数能更好的反映信号的时变非稳态特性,预测效果更好;且小波神经网络较BP网络的预测精度更高,模型训练速度更快.
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文献信息
篇名
基于EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测
来源期刊
噪声与振动控制
学科
交通运输
关键词
振动与波
汽车关门声
声品质预测
EEMD分解
样本熵
小波神经网络
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
运载工具振动与噪声
研究方向
页码范围
122-127
页数
6页
分类号
U467.4
字数
3734字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-1355.2019.03.025
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王洪波
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
10
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马志远
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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孙晴
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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二级引证文献(0)
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节点文献
振动与波
汽车关门声
声品质预测
EEMD分解
样本熵
小波神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
噪声与振动控制
主办单位:
中国声学学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1006-1355
CN:
31-1346/TB
开本:
大16开
出版地:
上海市华山路1954号上海交通大学
邮发代号:
4-672
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
4977
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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