【摘 要】
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本文中提出一种基于经验模态分解（EMD）与BP神经网络相结合的汽车关门声品质预测方法。该方法首先基于EMD提取关门声音信号特征；然后，对样车的关门声品质进行主观评价试验，得出主观
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本文中提出一种基于经验模态分解（EMD）与BP神经网络相结合的汽车关门声品质预测方法。该方法首先基于EMD提取关门声音信号特征；然后，对样车的关门声品质进行主观评价试验，得出主观评价值；最后将得到声音信号特征作为输入，主观评价值作为输出，利用神经网络进行训练得到基于EMD的汽车关门声品质的预测模型。同时，以心理学参数值作为神经网络输入，建立了基于心理学参数的声品质的另一预测模型。分别用两个模型对30辆车关门声样本进行预测的结果表明，基于EMD模型的预测数据，更接近主观评价的结果，即具有更高的声品质预测精度
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