SOUND QUALITY ANALYSIS AND PREDICTION OF VEHICLE INTERIOR NOISE BASED ON GREY SYSTEM THEORY
SOUND QUALITY ANALYSIS AND PREDICTION OF VEHICLE INTERIOR NOISE BASED ON GREY SYSTEM THEORY
复制标题
基于灰色系统理论的车内噪声声品质分析与预测
DOI：
10.1142/s0219477512500162
复制
发表时间：
2012-07
影响因子：
1.8
通讯作者：
Liang, Jie
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Shuming;Wang, Dengfeng;Liang, Jie
提出了一种基于灰色系统理论的车内噪声声品质分析与预测的新方法。车内环境声学性能评价的四个客观心理声学参数是响度、尖锐度、粗糙度和波动度。采用配对比较法进行主观评价，并建立Bradley-Terry模型。运用灰色关联分析法确定了主观评价与心理声学参数之间的关系。同时，也揭示了心理声学参数之间的相关性。基于GM（0，N）和GM（1，N）模型建立了声品质预测模型。预测结果表明，GM（1，N）模型比GM（0，N）模型更适合于声品质的预测。因此，分析和预测结果证实，在这项研究中所提出的方法可以是一个有用的工具，分析和预测车内噪声的声品质。
This paper presents a novel effective methodology for sound quality analysis and prediction of vehicle interior noise using gray system theory. Four objective psychoacoustic parameters selected to evaluate acoustic performance of vehicle interior environment are loudness, sharpness, roughness, and fluctuation. Subjective evaluation is presented using paired comparison method, and Bradley–Terry model is also created. The relationship between subjective evaluation and psychoacoustic parameters is determined by using gray relational analysis. Meanwhile, the correlation among psychoacoustic parameters is also revealed. Sound quality prediction models are created based on GM(0, N) and GM(1, N) model. The prediction results show that GM(1, N) model is more capable than GM(0, N) model for prediction of sound quality. Thus, the analysis and prediction results confirm that the proposed method in this study can be a useful tool to analyze and predict sound quality of the vehicle interior noise.
登录
查看更多内容
DOI：
10.4271/2005-01-1834
发表时间：
2005-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Seon-Yang Hwang;Koo-Tae Kang;Byung-Soo Lim;Yoon-Soo Lim
通讯作者：
Seon-Yang Hwang;Koo-Tae Kang;Byung-Soo Lim;Yoon-Soo Lim
影响因子：
4.7
作者：
Lee, Sang-Kwon
通讯作者：
Lee, Sang-Kwon
影响因子：
0.6
作者：
G. Cerrato
通讯作者：
G. Cerrato
DOI：
10.1016/j.patrec.2007.06.004
发表时间：
2007-11
期刊：
Pattern Recognit. Lett.
影响因子：
--
作者：
Guoping Xu;W. Tian;Li Qian;Xiangfen Zhang
通讯作者：
Guoping Xu;W. Tian;Li Qian;Xiangfen Zhang
影响因子：
0.6
作者：
G. Cerrato
通讯作者：
G. Cerrato