[发明专利]一种车内噪声信号的重构方法有效
| 申请号： | 201811102322.1 | 申请日： | 2018-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN109344751B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 王孝兰;杨东坡;王岩松;郭辉;刘宁宁 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种车内噪声信号的重构方法，包括以下步骤：1)信号分解分析：对源信号进行信号分解分析得到三个平稳的信号分量类别，即高频分量、中频分量和低频分量；2)分量适应度计算：构建BP神经网络模型分别进行训练，并将BP神经网络模型的权重和阈值作为分量适应度值，得到最优分量适应度值；3)信号重构模型：根据输入信号分量的类别，将最优分量适应度值赋予噪声重构BP网络作为初始权重和阈值，进行训练，在收敛后获取每类信号分量对应的重构算法模型，根据重构算法模型进行重构叠加完成乘员耳侧噪声信号的重构。与现有技术相比，本发明具有降低了信号的非平稳性和建模难度、提高重构精度等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 噪声 信号 方法 | ||
【主权项】：
1.一种车内噪声信号的重构方法，其特征在于，包括以下步骤：1)信号分解分析：获取正常的噪声源信号数据并进行预处理，并对源信号进行信号分解分析得到三个平稳的信号分量类别，即高频分量、中频分量和低频分量；2)分量适应度计算：分别以三个类别的噪声源信号分量作为输入，以车内噪声信号分量作为期望输出，构建BP神经网络模型分别进行训练，并将BP神经网络模型的权重和阈值作为分量适应度值，得到最优分量适应度值；3)信号重构模型：根据输入信号分量的类别，将最优分量适应度值赋予噪声重构BP网络作为初始权重和阈值，通过误差反向传播法进行训练，在收敛后获取每类信号分量对应的重构算法模型，根据重构算法模型进行重构叠加完成乘员耳侧噪声信号的重构。
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