基于EMD与BP神经网络的汽车关门声品质预测

作者：杨川; 于德介; 徐亚军

来源：汽车工程, 2013, (05): 457-461+466.

DOI：10.19562/j.chinasae.qcgc.2013.05.013

• 汽车关门声
• 声品质
• 主观评价
• 经验模态分解
• 反向传播神经网络
• 心理学参数 vehicle door-slamming noise
• sound quality
• subjective evaluation
• EMD
• BP neural network
• psychology parameters

本文中提出一种基于经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的汽车关门声品质预测方法。该方法首先基于EMD提取关门声音信号特征;然后,对样车的关门声品质进行主观评价试验,得出主观评价值;最后将得到声音信号特征作为输入,主观评价值作为输出,利用神经网络进行训练得到基于EMD的汽车关门声品质的预测模型。同时,以心理学参数值作为神经网络输入,建立了基于心理学参数的声品质的另一预测模型。分别用两个模型对30辆车关门声样本进行预测的结果表明,基于EMD模型的预测数据,更接近主观评价的结果,即具有更高的声品质预测精度。

• 单位
  湖南大学; 汽车车身先进设计制造国家重点实验室