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以4种类型轿车在不同车速下匀速行驶时不同位置点采集到的车内噪声样本为评价对象,采用等级评分法对车内噪声声品质烦恼度进行主观评价试验,分析计算各噪声样本的心理声学客观参数;通过相关分析和多元线性回归分析,建立匀速车内噪声主观评价烦恼度与心理声学客观参数间的数学模型。研究结果表明,在良好路面和匀速工况下车内声品质烦恼度主要受低沉度和音调度两个心理声学客观参数影响。 相似文献
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基于心理声学参数的车内声品质偏好性评价 总被引:9,自引:0,他引:9
应用等间隔直接单尺度评分法对所采集的20个车内噪声样本进行了主观评价实验,并使用Artemis软件计算了其主要的心理声学参数.偏好性评价结果与各心理声学参数间的多元回归分析表明: 尖锐度和响度是影响匀速工况下车内声品质偏好性的两个主要心理声学参数. 相似文献
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用心理声学参量表征声品质评价指标,可直观描述人对噪声信号的主观感觉。相比于听审团评分,它具有简单快速、效率高的优点,在此基础上将多个客观参量降维到低维空间,用少数具有代表性的参量定量表征主观感受,有利于声品质评价的标准化。通过采集轿车车内噪声信号,以等间隔不同车速状态和怠速状态下的噪声样本作为研究对象,考虑汽车车内噪声特性的时变效应,分别计算出噪声样本的心理声学客观参数时变算术平均值。提出以“时变烦躁度”作为主观评价指标,以语义细分法结合数字等级评分法作为主观评价方法进行主观评价试验。用因子分析对6种客观参量进行降维,结合显著相关性分析确定出响度(Z)、粗糙度、AI指数3个客观参量,并用多元回归建立声品质烦躁度评价预测数学模型。预测结果显示:回归预测三参量模型的相对误差率在5%以下,比六参量模型相对误差率低,预测效果比较理想,说明这3个参量可以有效表征主观烦躁度,同时证明噪声声品质的时变烦躁度评价预测模型是有效的。 相似文献
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《噪声与振动控制》2020,(2)
对稳态工况下电动汽车驱动永磁同步电机的主观声品质预测模型进行研究。运用成对比较法对实验采集到的30组噪声样本进行主观评价评分,建立基于响度、尖锐度、粗糙度、抖动度与语义清晰度的客观心理声学指标评价体系。利用多元线性回归法,建立声品质主客观预测模型,分析影响永磁同步电机声品质的因素。此外,通过对预留样本的检验,验证了预测模型的准确性。结果表明:不同工况条件对客观心理声学参量存在不同程度影响;电机辐射高频边带噪声导致尖锐度与响度对主观偏好度的影响较为显著;基于多元线性回归方法所建立的预测模型对稳态工况下的主观声品质有较好预测能力,相关系数较高,误差率较小。该研究可为电驱动系统及整车声品质优化提供理论与实践基础。 相似文献
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以一台6缸柴油机为研究对象,采用分类对偶比较法对采集到的目标机型在多工况下的辐射噪声品质进行主观评价试验,同时选取并计算了可以描述其声音特性的5个客观评价参量,引入支持向量机,建立了柴油机噪声品质预测模型,并借助噪声测试样本验证预测模型的准确性。然后以柴油机噪声品质预测模型为基础构建起客观评价参量的权重分析模型,分析柴油机噪声品质客观评价参量对主观评价结果的影响权重。研究表明,柴油机噪声品质主要受响度和粗糙度两个客观评价参量的影响。此次分析对高声品质柴油机的设计起到了指导性的作用。 相似文献
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以一台六缸车用柴油机为例,研究了其在变负荷及转速工况下表面辐射噪声品质情况,为进一步提高整机声品质,开展柴油机结构声学设计奠定了理论基础。研究国内外车用柴油机客观评价特征,并选取响度、尖锐度、粗糙度和波动度来描述辐射噪声的客观评价特征;针对柴油机噪声特点,采用成对比较法开展以专业陪审团人群为目标的满意度评价研究;应用遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)建立起该车用柴油机声品质预测模型,并与BP神经网络预测模型进行比较,结果表明,基于遗传算法优化的支持向量机辐射噪声品质预测模型较神经网络建模预测精度更高,能够更准确地反映客观评价参量与主观满意度之间的非线性映射关系。 相似文献
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分析了柴油机排气噪声的特征,利用自适应有源前馈系统对噪声进行控制;对间歇性噪声的控制进行了建模分析;对柴油机的排气噪声进行了有源消声的初步设计;参考柴油机实际工况,利用高速信号处理芯片TMS320F2812进行了编程及调试;通过实测数据和DSP仿真实验验证了所采用方法的有效性。 相似文献
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研究车内噪声客观参量与主观感受之间的影响关系。根据车辆安装5种排气系统后在8种不同档位不同转速行驶工况下的车内烦恼度主观评价分值以及11项声学客观参量,采用多元统计的聚类分析根据相似程度将客观参量分类,结合因子分析和相关分析分别提取出了在中低转速和中高转速下最能表征烦恼度的客观参量,将主观烦恼度与客观声学参量相关联,最后采用多元线性回归建立了基于声学客观参量的中低转速和中高转速下车内烦恼度预测模型,相关分析显示,其预测结果与主观评价值之间有较高的相关性。因此,基于声学客观参量的车内烦恼度评价是可行的。 相似文献
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把小波包降噪与关联维数相结合用在柴油机故障诊断中,讨论了关联维数计算中相关参数的选取。首先对柴油机缸盖振动信号进行小波包降噪处理,通过自相关函数法求延迟时间,用饱和关联维数法确定最小嵌入维数,并用改进的G-P算法求关联维数。分析发现,小波包可以有效降低噪声干扰,柴油机在不同工况下具有不同的关联维数,该方法可有效应用于柴油机的故障诊断中。 相似文献
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