摩托车发动机的声品质评价研究
中文摘要 | 第3-4页 |
英文摘要 | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-13页 |
1.1 引言 | 第9页 |
1.2 声品质国内外研究现状 | 第9-11页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
1.3 研究背景与意义 | 第11页 |
1.4 本文研究内容 | 第11-13页 |
2 声品质研究理论 | 第13-21页 |
2.1 听觉的感受特性 | 第13-15页 |
2.1.1 掩蔽效应 | 第13页 |
2.1.2 临界频带 | 第13-15页 |
2.2 心理声学参量 | 第15-18页 |
2.2.1 响度 | 第15-16页 |
2.2.2 尖锐度 | 第16页 |
2.2.3 粗糙度和抖动度 | 第16-17页 |
2.2.4 烦恼度 | 第17-18页 |
2.3 声品质主客观评价方法 | 第18-20页 |
2.3.1 声品质的主观评价方法 | 第18-20页 |
2.3.2 声品质的客观评价方法 | 第20页 |
2.3.3 声品质的主客观结合评价方法 | 第20页 |
2.4 本章小结 | 第20-21页 |
3 基于labview的噪声测试及分析系统 | 第21-29页 |
3.1 实验对象 | 第21页 |
3.2 声信号采集条件 | 第21-23页 |
3.2.1 测试工况 | 第21-22页 |
3.2.2 测点选择 | 第22-23页 |
3.3 声信号测试系统的构建 | 第23-24页 |
3.4 声信号测试分析程序设计 | 第24-28页 |
3.4.1 数据采集设计 | 第24-25页 |
3.4.2 数据分析模块 | 第25-26页 |
3.4.3 测试分析系统界面 | 第26-28页 |
3.5 本章小结 | 第28-29页 |
4 声品质主观评价实验及主客观参数分析 | 第29-55页 |
4.1 声品质主观评价实验 | 第29-31页 |
4.1.1 实验设计 | 第29-30页 |
4.1.2 实验人员组成 | 第30页 |
4.1.3 实验条件 | 第30-31页 |
4.2 主观评价数据处理 | 第31-37页 |
4.2.1 数据的数值化处理 | 第31-32页 |
4.2.2 数据的误差及错误分析 | 第32-35页 |
4.2.3 数据有效性判断 | 第35-36页 |
4.2.4 主观评价结果 | 第36-37页 |
4.3 客观参量计算 | 第37-39页 |
4.4 主客观参数对比分析 | 第39-44页 |
4.4.1 主观烦恼度与计算烦恼度对比分析 | 第41页 |
4.4.2 主客观单相关分析 | 第41-43页 |
4.4.3 主客观偏相关分析 | 第43-44页 |
4.5 典型样本的声品质分析 | 第44-53页 |
4.5.1 频谱分析 | 第45-47页 |
4.5.2 心理声学参数分析 | 第47-50页 |
4.5.3 互动滤波分析 | 第50-53页 |
4.6 本章小结 | 第53-55页 |
5 主观烦恼度模型的建立 | 第55-73页 |
5.1 基于多元线性回归的烦恼度模型 | 第55-61页 |
5.1.1 回归分析的基本理论 | 第55-56页 |
5.1.2 回归分析的结果 | 第56-58页 |
5.1.3 回归模型的验证 | 第58-60页 |
5.1.4 回归模型的预测检验 | 第60-61页 |
5.2 BP神经网络理论 | 第61-63页 |
5.3 基于BP神经网络的主观烦恼度模型 | 第63-69页 |
5.3.1 输入输出层神经元个数及隐含层数确定 | 第63页 |
5.3.2 隐含层神经元个数确定 | 第63页 |
5.3.3 传输函数确定及初始权值 | 第63-65页 |
5.3.4 算法确定 | 第65页 |
5.3.5 样本数据处理 | 第65-67页 |
5.3.6 BP神经网络模型的训练及检验 | 第67-69页 |
5.4 两种主观烦恼度模型的对比分析 | 第69-71页 |
5.5 模型的性能指数 | 第71-72页 |
5.6 本章小结 | 第72-73页 |
6 结论 | 第73-75页 |
6.1 总结 | 第73页 |
6.2 不足 | 第73-75页 |
致谢 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
附录 | 第81页 |
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第81页 |