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1. EMD-Robust ICA在柴油机噪声源识别中的应用

于宏志1，沈颖刚1，毕凤荣 2

噪声与振动控制 2014, 34 (1): 178-182. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2014.01.040

摘要（300）

PDF（pc）（1252KB）（1048）

为了有效地从复杂的单一通道噪声信号中分离和识别柴油机的噪声源，采用经验模态分解（EMD）和基于峭度的鲁棒性独立分量分析（RobustICA）相结合的方法，将EMD分解后的本征模态函数与原噪声信号作为RobustICA的输入，借助RobustICA良好的抗噪性，不需要对观测信号进行滤波处理就可以实现单一通道观测信号的源分量分离。模拟仿真的结果充分说明了该方法的可行性。应用于某四缸柴油机噪声信号分析，对分离出的独立分量进行小波（CWT）时频分析，结合内燃机的特性，从单一通道噪声信号中准确识别出柴油机的燃烧噪声和活塞敲击噪声。

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2. 车辆排气噪声声品质仿真计算方法

石岩;;舒歌群;毕凤荣

2011, 31 (5): 62-66. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.05.015

摘要（1839）

采用成对比较法对车辆排气噪声进行主观评价，使用BP神经网络建立车辆排气噪声声音品质预测模型。采用计算流体动力学方法对消声器的声学特性进行仿真计算，得到车辆安装消声器后的排气噪声频谱结构，以心理声学理论为基础计算出该虚拟排气噪声频谱的响度、尖锐度、粗糙度、波动度等客观参数，并将计算结果输入到所建立的声音品质预测模型中得到满意度仿真计算结果。从而形成一套完整的车辆排气噪声声品质仿真计算方法，并将计算结果与实验结果进行对比，证明计算方法的可靠性。