基于小波变换和神经网络的车内噪声信号重构

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为获取较高精度车内噪声主动控制(Active Noise Control,ANC)参考信号,提出了一种基于小波变换和BP神经网络的车内噪声信号重构方法;以在某轿车采集到的噪声信号为基础,用声学传递路径分析(TPA)方法确定影响车内噪声的关键点信号;鉴于噪声源信号对车内信号非线性关系的复杂性,建立BP神经网络的噪声重构模型,并利用小波分解来降低噪声信号的非平稳性;为对比重构效果,建立BP神经网络噪声重构模型;结果表明,文章提出算法的重构值与实测值之间的平均绝对误差比BP神经网络小,并且基于小波变换和BP网络
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