汽车排气噪声心理声学参量研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国内外对心理声学参量的研究 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内外对声品质的研究 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 心理声学及排气声品质 | 第18-28页 |
| 2.1 人耳听觉系统生理基础 | 第18-19页 |
| 2.2 心理声学基本概念 | 第19-22页 |
| 2.2.1 临界频带 | 第19-20页 |
| 2.2.2 最小可听阈 | 第20-21页 |
| 2.2.3 掩蔽效应 | 第21-22页 |
| 2.3 排气声品质评价指标 | 第22-26页 |
| 2.3.1 物理声学评价指标 | 第22-24页 |
| 2.3.2 心理声学评价指标 | 第24-26页 |
| 2.4 心理声学参量选取原则 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 主要心理声学参量算法的研究 | 第28-49页 |
| 3.1 响度模型 | 第28-39页 |
| 3.1.1 Zwicker稳态响度模型 | 第28-31页 |
| 3.1.2 Moore稳态响度模型 | 第31-36页 |
| 3.1.3 时变响度模型 | 第36-39页 |
| 3.2 尖锐度模型 | 第39-40页 |
| 3.3 粗糙度模型 | 第40-45页 |
| 3.3.1 DW与Aures粗糙度模型的区别 | 第40页 |
| 3.3.2 DW粗糙度模型 | 第40-45页 |
| 3.4 波动度模型 | 第45-47页 |
| 3.4.1 不同波动度模型的对比 | 第45-46页 |
| 3.4.2 新波动度模型算法 | 第46-47页 |
| 3.5 模型程序验证 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 排气声品质评价试验 | 第49-59页 |
| 4.1 声音样本库的构建 | 第49-51页 |
| 4.1.1 样本采集试验 | 第49-50页 |
| 4.1.2 样本选取及数据处理 | 第50-51页 |
| 4.2 声品质主客观评价试验 | 第51-57页 |
| 4.2.1 主观评价方法 | 第52-53页 |
| 4.2.2 评价主体及环境 | 第53-54页 |
| 4.2.3 评价结果的数据检验 | 第54-56页 |
| 4.2.4 主客观评价结果 | 第56-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 排气声品质预测模型的构建 | 第59-72页 |
| 5.1 BP神经网络模型 | 第59-62页 |
| 5.1.1 BP神经网络结构 | 第59-61页 |
| 5.1.2 BP学习算法 | 第61-62页 |
| 5.2 烦躁度BP网络预测模型 | 第62-68页 |
| 5.2.1 输入输出数据归一化处理 | 第62-64页 |
| 5.2.2 输入输出层节点数的确定 | 第64页 |
| 5.2.3 传递函数的确定 | 第64-65页 |
| 5.2.4 训练算法的选择 | 第65页 |
| 5.2.5 隐含层及节点数的确定 | 第65-68页 |
| 5.3 模型检验 | 第68-71页 |
| 5.3.1 稳态噪声烦躁度模型检验 | 第68-69页 |
| 5.3.2 非稳态噪声烦躁度模型检验 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结论 | 第72-74页 |
| 6.1 研究总结 | 第72-73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第78页 |
