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基于人工神经网络的汽车声品质评价与应用研究

前言第1-5页
摘要第5-8页
Abstract第8-16页
第1章 绪论第16-30页
   ·研究背景及意义第16-18页
   ·国内外汽车声品质的研究现状第18-24页
     ·声品质研究的内容第18-19页
     ·国外汽车声品质的研究现状第19-22页
     ·国内汽车声品质的研究现状第22-24页
   ·人工神经网络理论第24-25页
   ·人工神经网络理论与汽车声品质研究结合的意义及现状第25-27页
     ·人工神经网络应用于汽车声品质研究的目的及意义第25-27页
     ·人工神经网络应用于汽车声品质研究的现状第27页
   ·本文的主要研究内容及章节安排第27-30页
第2章 心理声学客观参数模型与主观评价试验第30-46页
   ·引言第30页
   ·听觉感知特性第30-35页
     ·听觉系统第30-32页
     ·听场第32-33页
     ·临界频带第33-35页
   ·声品质心理声学客观参数及数学模型第35-39页
     ·响度第35-36页
     ·尖锐度与音调度第36-38页
     ·粗糙度与抖动度第38-39页
     ·语音清晰度第39页
   ·汽车声品质主观评价试验介绍第39-45页
     ·车内噪声与声品质评价指标第39-40页
     ·声品质主观评价流程第40-41页
     ·评价主体及听音环境第41-43页
     ·主观评价方法第43-44页
     ·主观评价试验结果的数据检验第44-45页
 本章小结第45-46页
第3章 B 级轿车车内声品质主观评价试验第46-70页
   ·引言第46页
   ·声音样本的采集与处理第46-48页
   ·匀速工况下车内声品质的主观评价试验第48-59页
     ·声音样本的聚类分析第48-50页
     ·成对比较法试验及其数据检验第50-54页
     ·心理声学客观参数的计算第54-56页
     ·相关分析与回归分析第56-59页
   ·加速工况下车内声品质主观评价试验第59-68页
     ·等级评分法试验及其数据检验第59-61页
     ·主观评价结果的聚类分析第61-63页
     ·心理声学客观参数的计算第63-65页
     ·相关分析与回归分析第65-68页
   ·本章小结第68-70页
第4章 声品质BP 神经网络预测模型的构建第70-103页
   ·引言第70页
   ·BP 神经网络第70-73页
     ·BP 神经网络的结构与特点第70-71页
     ·BP 学习算法第71-73页
   ·声品质偏好性BP 神经网络预测模型第73-94页
     ·偏好性BP 神经网络模型的结构第74-79页
     ·偏好性BP 神经网络模型的训练样本第79-83页
     ·偏好性BP 神经网络模型的训练第83-88页
     ·偏好性BP 神经网络模型的检验第88-91页
     ·偏好性 BP 神经网络模型与多元线性回归模型的对比分析第91-94页
   ·声品质烦躁度BP 神经网络预测模型第94-102页
     ·烦躁度BP 神经网络模型的结构第94-95页
     ·烦躁度BP 神经网络模型的训练样本第95-96页
     ·烦躁度BP 神经网络模型的数学描述与参数确定第96-98页
     ·烦躁度BP 神经网络模型的检验第98-100页
     ·烦躁度 BP 神经网络模型与多元线性回归模型的对比分析第100-102页
   ·本章小结第102-103页
第5章 汽车声品质神经网络评价系统的开发与应用第103-130页
   ·引言第103页
   ·汽车声品质神经网络评价系统的开发第103-113页
     ·基于虚拟仪器的声品质神经网络评价系统第103-105页
     ·系统硬件组成第105-106页
     ·系统软件设计第106-113页
   ·加速工况下车内声品质的分析与控制第113-129页
     ·加速工况下车内声品质的测试分析第114-117页
     ·基于偏相干分析法的车内声源识别第117-123页
     ·车内声品质控制方案第123-126页
     ·车内声品质改善第126-129页
   ·本章小结第129-130页
第6章 总结与展望第130-134页
   ·研究工作总结第130-132页
   ·主要创新点第132页
   ·研究工作展望第132-134页
参考文献第134-142页
攻读博士期间发表的学术论文及参加的科研项目第142-143页
致谢第143页

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