冯天培
- 作品数：11 被引量：24H指数：3
- 供职机构：上海理工大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程理学一般工业技术更多>>
- 车内噪声听觉时域掩蔽主动控制LMS算法被引量：5
- 2014年
- 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。
- 冯天培王岩松郭辉
- 关键词：主动噪声控制LMS响度
- 一种车辆噪声声品质的粗糙度信息处理方法
- 本发明涉及一种车辆噪声声品质的粗糙度信息处理方法，包括以下步骤：(1)将噪声信号进行分段，并加窗；(2)对加窗后的噪声信号进行傅立叶变换，计算出噪声信号在临界频带上的激励声级；(3)在临界频带上设计相互叠加的通道，将激励...
- 王岩松郭辉沈公奇鞠建石磊刘宁宁肖淙文冯天培
- 文献传递
- 基于SVM的车内非平稳噪声综合烦躁度评价研究
- 2020年
- 基于采集的汽车匀速与加速工况下的车内噪声信号,提取响度和A计权声压级两个主要心理声学客观参量作为声品质评价模型的输入特征,以参考语义细分法得到的综合烦躁度主观评分作为模型的输出量,基于SVM建立非平稳工况车内声品质客观评价模型。预测检验结果表明,与运用多元线性回归方法建立的评价模型相比,该模型预测误差均值、标准差及平均相对误差更小,车内声品质评价的预测精度、稳定性均有提高,所建的SVM客观评价模型具有较好的泛化能力,可用于非平稳工况车内噪声品质的预测。
- 孙娇娜孙跃东冯天培刘宁宁刘宁宁
- 关键词：噪声SVM主观评价
- 基于声品质改进的汽车车内噪声主动控制方法研究
- 基于声波相消性干涉方法的噪声主动控制是用于车内低频噪声控制的有力工具,噪声品质的改善是车内噪声控制的目的。本文结合传统噪声主动控制自适应LMS算法及人耳听觉后掩蔽效应提出了PmLMS算法(Post-masking LMS...
- 冯天培
- 关键词：汽车车内噪声声品质响度LMS算法
- 文献传递
- 基于掩蔽效应的汽车非平稳车内噪声烦恼度评价方法被引量：5
- 2017年
- 基于采集的汽车加速与匀速运动时车内的噪声,利用参考语义细分法进行噪声烦恼度主观评价试验。考虑掩蔽效应,依据听音评价问卷调查结果,计算加速噪声后半时段和匀速噪声的时变心理声学参量平均值,利用支持向量机创建参量平均值与烦恼度主观评价值间的回归数学模型,建立基于掩蔽效应的非平稳车内噪声烦恼度评价方法。同时计算全部噪声样本的时变心理声学参量平均值并建立基于心理声学参量的烦恼度评价方法。留一法与十折交叉法检验结果表明,两种评价方法对非平稳车内噪声烦恼度的预测精确有效,而基于掩蔽效应的烦恼度评价方法预测结果更加精确、稳定性更高;在加速噪声烦恼度的预测方面,基于掩蔽效应的烦恼度评价方法具有更好的预测性能。
- 冯天培孙跃东王岩松周萍郭辉刘宁宁
- 关键词：烦恼度支持向量机
- 车内综合烦躁度评价的时序平滑激励级谱CNN模型被引量：2
- 2020年
- 激励级时频谱可用于建立车辆声品质卷积神经网络(CNN)评价模型。但是相对于时变声特征的波动性,车内声品质的瞬时主观评价曲线具有平滑特性,利用波动的声特征序列建立时变声品质评价模型,导致预测曲线呈现波动性,所以时序波动激励级谱的直接使用也会制约车内噪声整体综合烦躁度CNN评价模型的性能。本文中,首先利用Savitzky-Golay滤波器对激励级谱进行时域平滑处理;然后使用CNN构建车内噪声的综合烦躁度全局主观评价结果与时序平滑激励级谱之间的映射关系,建立基于时序平滑激励级谱的整体综合烦躁度CNN评价模型;最后采用留一法进行交叉检验,结果表明相比于激励级谱CNN模型,时序平滑激励级谱CNN模型对车内噪声整体综合烦躁度的评价性能更好,提高了预测精度(误差均值降低10.43%)、稳定性(误差方差降低44.26%)与一致性(Pearson相关系数提高4.13%),说明相比于激励级谱,时序平滑谱对车内综合烦躁度的解析能力更强。
- 冯天培孙跃东王岩松张博强刘宁宁郭辉
- 关键词：车内噪声CNN
- 基于近因效应的非平稳车内噪声综合烦躁度评价研究
- 2020年
- 采集汽车匀速与加速工况下的车内噪声构建噪声样本库,以此为基础根据综合烦躁度评价指标,选用参考语义细分法组织评审团进行车内噪声主观评价试验,得到综合烦躁度主观评价结果数据库。同时采用LMS Test.Lab计算噪声样本的A计权声压级、响度和AI指数时间序列平均值,建立传统的基于声学参量的车内噪声综合烦躁度评价模型。在传统声品质评价基础上考虑近因效应对评价人员及听音评价结果的影响,计算噪声样本声学参量时间序列后1/5、后2/5、后3/5、后4/5段平均值,采用网格搜索-支持向量机作为搭建模型方法,分别建立基于近因效应的非平稳车内噪声综合烦躁度评价模型。采用留一法验证,结果表明近因效应在噪声主观评价试验中存在,且以声学参量时间序列后2/5段平均值作为模型输入声特征所建的基于近因效应的非平稳车内噪声综合烦躁度评价模型,即2/5 RECIEM模型对综合烦躁度的表达力更优,此评价模型对加速噪声样本的预测及泛化性能影响更为显著。
- 孙娇娜孙跃东冯天培刘宁宁周萍
- 关键词：近因效应
- 汽车车内制动噪声主动控制被引量：9
- 2016年
- 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。
- 冯天培孙跃东王岩松刘宁宁
- 关键词：声学制动噪声主动噪声控制LMS算法
- 基于BP神经网络的车内噪声时变综合烦躁度评价模型被引量：1
- 2018年
- 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。
- 陈卉孙跃东王岩松周萍冯天培
- 关键词：声学BP神经网络
- 一种车辆噪声声品质的粗糙度信息处理方法
- 本发明涉及一种车辆噪声声品质的粗糙度信息处理方法，包括以下步骤：(1)将噪声信号进行分段，并加窗；(2)对加窗后的噪声信号进行傅立叶变换，计算出噪声信号在临界频带上的激励声级；(3)在临界频带上设计相互叠加的通道，将激励...
- 王岩松郭辉沈公奇鞠建石磊刘宁宁肖淙文冯天培
- 文献传递
