基于支持向量机的车内加速噪声声品质研究

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时间:2019-03-20

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1、分类号TB535密级公开UDC学校代码10500硕士学位论文(全日制专业学位)题目:基于支持向量机的车内加速噪声声品质研究英文题目:Studyonthepredictionofcaraccelerationnoisesoundqualitybasedonsupportvectormachine学位申请人姓名:刘阳申请学位学科专业:机械工程指导教师姓名:周明刚二○一五年六月分类号TB535密级公开UDC学校代码10500硕士学位论文题目基于支持向量机的车内加速噪声声品质研究英文题目Studyont

2、hepredictionofcaraccelerationnoisesoundqualitybasedonsupportvectormachine研究生姓名(签名)指导教师姓名(签名)职称教授申请学位学科名称机械工程学科代码085201论文答辩日期2015-06-02学位授予日期学院负责人(签名)评阅人姓名石端伟评阅人姓名李小坚年月日学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外,本论文不

3、包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖北工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文作者签名:指导教师签名:日期

4、:年月日日期:年月日lllllllllllllllllllllllllllllllllll*^20121045*硕士学位论文信息备案表中文题目基于支待向帚机的内加逨唼声声品质研究英文题目Studyonthepredictionofcaraccelerationnoisesoundqualitybasedonsupportvectormachine作者姓名刘阳作者学号

5、120121045导师姓名周明刚所在学院

6、机械工程学院学位类别r学术学位专业学位学科名称机械工程学科代码08520I评阅人1评阅人

7、1武汉大学动力与机姓名石端伟论文字数2.7万字所在单位械学脘评阅人2评阅人2华中农业大学工学姓名李小坚所在单位(*公开院申请保密时间ri年答辩日期2015年6月2U填表曰期2015年6月3曰e2^原创性声明本人郑重声朋:所呈交的学位论文,造本人在导师指导下.独立进行研究工作所取得的研究成果_除文中己经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果0对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者(签名):女il阴学位

8、论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被査阅和借阅。本人授权湖北工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文作者(签名):MM指导教师(签名):.湖北丁业大学研究生院学位办公宽制湖北工业大学硕士学位论文摘要由于汽车运行过程中车内噪声有大量的低频成分,过去以A计权声压级为基础的噪声评价标准已不能完全反映人的主

9、观感受,因此,对于车内噪声声品质的研究具有重要的现实意义。本文首先依据GB/T18697-2002设计了车内加速噪声的采集实验,利用B&K公司的PULSE系统采集了14款不同品牌汽车30~80km/h加速时的车内噪声信号,并对采集的信号进行预处理,得到了14个非等响度噪声样本,并计算各噪声样本的响度、粗糙度、尖锐度、波动度和A计权声压级。利用成对比较法对14组非等响度噪声样本进行主观评价试验,得到各样本主观评价值,并通过相关分析得出与主观评价密切相关的客观评价参量。以客观参量作为输入,主观参量作

10、为输出,基于支持向量机理论,建立了车内加速噪声声品质预测模型,并通过测试样本对其进行了验证。其次,论文为排除响度因素,对其中的某样本进行了等响度处理,得到了10个等响度噪声样本,并分别计算了各个噪声样本的粗糙度、尖锐度、波动度和A计权声压级。利用成对比较法分别对10组等响度噪声样本进行主观评价试验,得到各样本主观评价结果,并通过相关分析得出与主观评价密切相关的客观评价参量。以客观参量作为输入,主观参量作为输出,基于支持向量机理论,建立了车内加速等响度噪声声品质预测模型,并对其进行了验证。最后,经

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