一种基于心理声学品质和调制频率的车窗电机检测方法

为保证车窗电机出厂前声品质和性能达到要求,提出了基于心理声学参量和调制频率的车窗电机检测方法。基于传统的心理学客观参量模型计算正常电机和故障电机声音样本的响度、粗糙度、尖锐度,基于修正的模型计算其尖锐度值,并通过主客观评价试验分析正常电机和故障电机的响度、粗糙度、尖锐度、修正后尖锐度与主观感受反映的相关性;以响度、修正后尖锐度作为特征向量,将电机分为正常电机和异常噪声电机,在此基础上为了诊断异常噪声电机的故障类型,加入物理参量调制频率作为预测车窗电机故障类型的特征量;最后,构建附加动量法优化的BP神经网络分类器对电机进行分类,通过试验验证优化的神经网络分类器。研究结果表明:正常电机与故障电机的响度和修正后尖锐度值存在明显差别,响度和修正后尖锐度与人的主观心理一致性较好,一致性系数达0.8以上;碳刷-换向器缺陷的电机噪声频率在80~100Hz,蜗杆-齿轮缺陷的电机噪声频率在20~40Hz,而正常电机的噪声频率在100 Hz以上,调制频率可作为检测电机故障类型的特征量;优化的神经网络分类器对车窗电机的分类准确率达90%以上,且与传统BP神经网络分类器相比其准确率更高和耗时更少。     

电动车噪声品质心理声学主客观评价模型

以某电动车在匀速行驶时采集到的噪声样本为评价对象,结合人类听觉系统建立适用于电动车的客观评价指标——敏感频带能量比,采用等级评分法对电动车噪声品质焦躁度进行主观评价试验,分析并计算各噪声样本的心理声学客观参数。通过相关分析和回归分析,建立了可描述主观评价与客观参量相关性的焦躁度评价模型。研究结果表明:传统车噪声在低频段能量较为集中,最大值在中心频率为200 Hz的频带,峰值达到37%,而电动车噪声能量集中在中心频率高于1kHz的频率段上,峰值达到30%;敏感频带能量比与主观评价值的相关性达到0.958,优于其他心理声学参数;电动车噪声品质焦躁度主要受粗糙度、抖动度和频带能量比等心理声学客观参数影响。     

电动车动力总成噪声品质粒子群-向量机预测模型

为了实现电动车动力总成噪声品质的预测,以某集中驱动式电动车为例,在考虑动力总成辐射噪声品质频域特性和已设立的敏感频带能量比这一客观评价参数的基础上进行了心理声学参数,即响度、尖锐度、粗糙度、抖动度、语音清晰度等与主观评价的相关性分析,由此建立了电动车动力总成噪声品质粒子群支持向量机预测模型,内容涉及采用支持向量机建立噪声品质预测模型、利用粒子群优化算法对向量基惩罚因子及核函数参数进行优化,最后验证了敏感频带能量比评价参数的有效性。研究结果表明:敏感频带能量比与主观评价相关度达到0.946,可以较好地反映主观感受;基于粒子群支持向量机的噪声品质预测模型的平均相对误差和最大相对误差分别为2.0%和6.7%,表明以敏感频带能量比作为输入特征的粒子群优化支持向量机模型,在电动车动力总成噪声品质的预测精度上优于基于遗传算法优化及网格搜索优化的预测模型。     

基于神经网络和遗传算法的舰艇声纳自噪声预报

研究了舰艇航行时声纳部位接收到的全艇自噪声的预报问题．分析了影响声纳部位自噪声的各种参数，将BP神经网络和遗传算法相结合用于舰艇声纳部位自噪声预报．通过使用遗传算法对神经网络的初始权值进行优化，可以在解空间中定位出一个较好的搜索空间，然后采用BP算法在这个小的解空间中搜索出最优解．通过整理大量的测试数据，对神经网络进行训练，训练好的神经网络能够迅速而精确地对舰艇各种航行状态的自噪声进行预报．结果表明，该方法不仅具有足够的精度，而且实用方便、适用性强．     

一种基于优化小波神经网络的语音识别

在以往的BP小波神经网络中,最常用的学习算法是BP算法,BP算法实质上就是梯度下降法,是一种局部搜索算法,梯度下降法使得网络极易陷入局部最小值,从而使得网络训练结果不尽人意,搜索成功概率低.取代传统的梯度下降法,利用粒子群算法对小波神经网络中的参数进行优化.然后利用基于粒子群优化(PSO)的小波神经网络进行抗噪声语音识别实验,仿真结果表明,与BP网络相比,PSO算法在迭代次数、函数逼近误差、网络性能方面均优于BP网络,系统的识别率也得到较大的提高.     

单双泡空化噪声计算分析

基于由单双泡动力学方程和Lighthill方程创建起来的单双泡空化噪声模型,通过Matlab语言编程计算,分析了水中空化泡的初始半径、双泡间距、声压幅值、超声频率、双频超声等因素对空化噪声的影响.计算及分析结果表明:在相同的初始条件下,单双泡的空化噪声曲线有不同的形态,双泡产生的空化噪声远大于单泡;对于单泡,空化泡的初始半径、声压幅值、超声频率、双频超声对空化噪声均有影响,其中空化泡初始半径和声压幅值的影响最为显著,在双频条件下,两声压分量幅值相等时单泡空化噪声达到最大.对于双泡,初始半径和声压幅值对空化噪声影响很大,而超声频率和双频超声对空化噪声的影响几乎可以忽略.     

基于主动噪声控制技术改善车内声品质

为达到改善某款SUV匀速工况下车内声品质的目的,以驾驶员右耳旁的稳态噪声为研究对象,建立GA-BP声品质预测模型,对声品质客观参量和主观烦恼度进行一元线性回归,选取与主观烦恼度显著相关的响度和粗糙度作为控制目标,利用Zwicker计算模型对响度进行分析,利用小波变换对粗糙度进行分析,根据分析结果确定最优控制频带,并设计基于FELMS算法的主动噪声控制系统对样本噪声进行主动控制。仿真结果表明,控制后噪声的响度、粗糙度分别降低了33.5%、23.1%,烦恼度等级下降了2.76个等级,车内声品质得到大幅改善。     

基于迟滞噪声混沌神经网络的TDMA广播调度

分组无线网络的时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)广播调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,可用神经网络求解.混沌动力学、随机游动和迟滞动力学均能够有效地提高神经网络的优化性能.为了提高迟滞动力学在噪声混沌神经网络中的优化能力,又不增加噪声混沌神经网络的参数,将噪声混沌神经网络的噪声幅值作为Sigmoid函数的中心参数,并通过神经元的输入变化来控制噪声幅值形成迟滞环,提出了一种新型的迟滞噪声混沌神经网络.对神经元状态演化行为的研究表明,该网络能够同时演化出混沌倒分岔、随机游动和迟滞等动力学行为.对分组无线网络的TDMA广播调度问题的仿真表明,提出的迟滞噪声混沌神经网络具有更好的优化性能.     

高速列车车头曲面气动噪声的数值预测

利用映射法生成高速列车头部流场的六面体贴体网格。采用三维大涡模拟法（LES）计算高速列车流线型头部的瞬态外流场,利用Lighthill-Curle声学比拟理论预测高速列车头部诱发的气动噪声。研究结果表明：气动噪声在很宽的频带内存在,是一种宽频噪声;在低频时,声压幅值较大,随着频率升高,幅值下降;当来流速度一定时,距离气动噪声源越远,总声压级越低,但总声压级的衰减幅度减少;随着列车运行速度增加,诱发的噪声加大,但距离车头曲面越远,总声压级的增幅越小;同一噪声源在不同受声点引起的噪声频谱曲线基本相似,控制列车运行过程中产生的脉动压力,能够减少气动噪声。     

信号调制三值噪声作用下有源低通滤波器中的随机共振

研究了具有信号调制三值噪声的低通滤波器电路中的随机共振现象。基于线性系统理论,利用三值噪声的统计性质,推导出了系统输出幅度增益的解析表达式。研究表明,输出幅度增益是输入信号的频率、滤波器电路的电容值、电阻值、噪声的幅度及平坦度的非单调函数。系统截止频率和带宽比没有噪声时明显增大。     

Active Noise Control for Vehicle Exhaust Noise Reduction

An active noise control (ANC) method was developed for exhaust noise reduction for medium-duty diesel trucks. A modified variable step size least mean squares (LMS) algorithm was used for the controller ina variable environment that considered the vehicle‘s acceleration characteristics. The variable step size time-based synchronized filtered-x LMS method (SFX-TB) used an adaptive algorithm that was more efficient than the conventional flltered-x LMS algorithm. The simulation and the experimental tests show that the control trackability and stability provided by the algorithm during acceleration enable the ANC system to effectively reduce the vehicle exhaust noise.     

ESD-Induced Noise to Low Noise Amplifier Circuits in BiCMOS

Electrostatic discharge (ESD) induced parasitic effects have serious impacts on performance of radio frequency (RF) integrated circuits (IC). This paper discusses a comprehensive noise analysis procedure for ESD protection structures and their negative influences on RF ICs. Noise figures (NFs) of commonly used ESD protection structures and their impacts on a single-chip 5.5 GHz low-noise amplifier (LNA) circuit were depicted. A design example in 0.18 μm SiGe BiCMOS was presented. Measurement results confirm that significant noise degradation occurs in the LNA circuit due to ESD-induced noise effects. A practical design procedure for ESD-protected RF ICs is provided for real-world RF IC optimization.     

有色测量噪声下的输入白噪声估计算法

由于在实际工程中,测量噪声并不是白噪声而是时间相关的有色噪声．本文通过建立等效测量方程提出了测量噪声是有色的情况下输入白噪声的估计算法．     

一种基于噪声模型的语音/噪声分类方法

提出了一种可用于嵌入式ASR系统的语音/噪声分类的新方法，该方法利用一个噪声模型，对每帧信号的评价值进行语音/噪声分类．实验表明，该方法可以有效地区分语音和噪声，并表现出在各种噪声环境和不同信噪比条件下的鲁棒性．该算法已经集成进一个ASR系统，并在Corn-paq iPAQ上进行了测试，其计算代价不到整个系统代价的10％．     

车辆噪声法规与通过噪声模拟方法现状与进展

通过对比现有国内外车外噪声测量方法与标准限值,指出国外在通过噪声测量中的最新进展和我国噪声标准法规中有待改进的方向。归纳了目前运动车辆车外噪声源的常用识别方法,为更高效、快捷地识别车辆主要振动噪声源理念提供借鉴作用。总结了国内外对于不同工况下车外通过噪声数值模拟方法,为创建更深入全面的通过噪声预测模型提供一种全局性的思路。     

射流气动噪声的研究现状及发展趋势

随着航空航天等领域的迅速发展,射流气动噪声问题也受到逐渐重视。射流气动噪声引发航天器的结构破坏和疲劳损坏,而且射流气动噪声影响乘客舒适度、干扰周边居民的生活、产生噪声污染。射流气动噪声的产生机理、理论预测,通过实验研究和数值模拟研究传播过程以及如何控制此类噪声成为关注焦点。在阅读大量文献的基础上,从理论研究、实验研究、数值模拟、噪声控制四个方面概述射流气动噪声的研究现状,最后展望射流气动噪声的发展趋势。     

一类非高斯噪声的统计特性及其去噪研究

首先利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声--双模噪声的统计特性进行研究;其次,详细研究了利用小波包变换和随机共振来消除信号中夹杂的双模噪声.理论分析和仿真表明:此方法具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声--双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量的处理方法要优越.     

Noise to order

Patterns in natural systems abound, from the stripes on a zebra to ripples in a riverbed. In many of these systems, the appearance of an ordered state is not unexpected as the outcome of an underlying ordered process. Thus crystal growth, honeycomb manufacture and floret evolution generate regular and predictable patterns. Intrinsically noisy and disordered processes such as thermal fluctuations or mechanically randomized scattering generate surprisingly similar patterns. Here we discuss some of the underlying mechanisms believed to be at the heart of these similarities.     

含冲击的车内道路噪声主动控制系统

针对道路噪声主动控制系统中，冲击噪声引起的鲁棒性问题，提出了一种对冲击噪声的主动控制方法。首先，进行了道路噪声采集试验，选取了4个最佳参考信号位置，并采集了道路冲击噪声的数据。然后，基于多通道自适应滤波算法，提出了归一化多通道自适应滤波算法和符号算法相结合的冲击噪声主动控制算法。其次，基于提出的冲击噪声主动控制算法，搭建了道路噪声主动控制系统仿真模型，使用采集到的冲击噪声信号和加速度信号进行了仿真分析。最后，使用选取的4个加速度信号和1个扬声器，控制驾驶员处的道路噪声，进行了道路冲击噪声主动控制试验，验证了方法的有效性。与原有算法相比，该算法的稳定性和降噪效果得到了较大的提升。