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1. 汽车非平稳车内噪声时变综合烦躁度客观评价方法

冯天培, 惠延波, 王岩松, 马喜岭, 张博强, 孙朋

噪声与振动控制 2024, 44 (6): 198-205.

摘要（18）

PDF（pc）（2934KB）（13）

与汽车非平稳车内噪声时变声品质主观评价序列的平滑性相反，传统客观评价模型输出的预测序列是较为波动的。本文在传统模型建立的基础上，利用Savitzky-Golay 滤波器对预测序列进行时域平滑后处理。检验结果表明，相比于预测序列，时序平滑评价序列对车内噪声时变综合烦躁度的评价性能更高，预测精度（误差均方根值降低11.40 %）、稳定性（误差方差降低31.50 %）与一致性（Pearson 相关系数提高9.95 %）均得到较大提高。在传统模型基础上对预测序列进行时域平滑后处理，是具有更高精度的时变综合烦躁度客观评价方法。

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2. 基于近因效应的非平稳车内噪声综合烦躁度评价研究

孙娇娜1，孙跃东1, 冯天培1，刘宁宁1, 2，周萍1

噪声与振动控制

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3. 基于BP神经网络的车内噪声时变综合烦躁度评价模型

陈卉1，孙跃东1，王岩松2，周萍1 冯天培1

噪声与振动控制 2018, 38 (3): 55-59. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.03.010

摘要（168）

PDF（pc）（1481KB）（822）

对非平稳工况下的车内噪声进行声品质评价。考虑到车内噪声的时变性，在非平稳工况下建立噪声库，计算相关的噪声心理学参量时变值。将采集到的噪声进行主观评价试验，以“时变综合烦躁度”作为声品质主观评价指标，并将语义细分法作为声品质主观评价方法。评价者依据自己对声音的主观感受滑动评价软件滑块，得到连续时变噪声评价值。根据噪声心理学参量时变值和实时主观评价值，建立BP神经网络客观模型。再通过四折交叉法检验，检验结果显示此评价模型对噪声时变综合烦躁度预测有效。

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4. 汽车车内制动噪声主动控制

冯天培1，孙跃东1，王岩松2，刘宁宁2

噪声与振动控制 2016, 36 (1): 75-78. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2016.01.016

摘要（311）

PDF（pc）（1459KB）（1322）

部分汽车制动时的车内噪声以低频成分占主导。低频噪声能量大，车内较强的低频制动噪声会给乘员带来不舒适的乘坐感受，降低车辆的乘坐舒适性。采集三辆轿车车内60 km/h紧急制动时司机位双耳处噪声信号并进行时-频域分析，分析结果与实车试验乘坐感受一致，接着运用低频噪声消噪效果较好的主动噪声控制方法，结合自适应LMS算法对样本信号进行消噪仿真实验，制动噪声低频部分得到较大的抑制，特别是在20 Hz～50 Hz低频带内，噪声能量衰减明显。

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5. 车内噪声听觉时域掩蔽主动控制LMS算法

冯天培，王岩松，郭辉

噪声与振动控制 2014, 34 (3): 97-100. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2014.03.020

摘要（494）

PDF（pc）（1170KB）（1926）

在传统噪声主动控制LMS算法基础上，考虑人耳听觉感知的后掩蔽效应，推导出Post-masking LMS算法。以汽车车内噪声主动降噪为例，分别采用LMS与Post-masking LMS算法，在Matlab环境中对实测的不同车速下车内噪声信号进行有源噪声控制仿真试验，结果表明Post-masking LMS算法能在传统LMS算法的基础上进一步降低车内噪声响度水平，具有更好的降噪效果和主观听觉感受。

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