隨著城市化進程加快,城市交通噪聲污染越來越突出,已成為亟待解決的社會問題。交通噪聲因聲信號時變性、疊加性和空時耦合性強,聲數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高維、非線性等特點,使得關(guān)鍵聲特征提取困難,聲特征提取方法復(fù)雜度高、數(shù)值計算量大、有效性差。因此,如何有效提取聲特征并降低提取方法復(fù)雜度成為目前多源聲場聲源精準識別迫切解決的關(guān)鍵科學(xué)問題。由此,本文提出短時傅里葉變換(STFT)和局部線性嵌入算法(LLE)聯(lián)合的STFT-LLE流形學(xué)習(xí)聲特征提取方法,并將此方法應(yīng)用于運動聲特征提取,且通過數(shù)值仿真和實驗測試對關(guān)鍵算法及核心方法進行了驗證。該論文選題源于國家自然科學(xué)基金面上項目(61671262、61871447)。論文主要研究工作如下:(1)在深入研究流形學(xué)習(xí)算法和亞音速運動聲特征的基礎(chǔ)上,提出了將局部線性嵌入算法(LLE)作為運動聲特征提取的核心流形學(xué)習(xí)算法,并詳細探討了影響流形結(jié)構(gòu)特征的關(guān)鍵因素以及高維特征矩陣的構(gòu)建方法。(2)提出了采用短時傅里葉變換(STFT)作為聲特征提取的第一步,提取結(jié)果作為LLE算法輸入向量來構(gòu)建LLE算法的高維特征矩陣,解決該算法中高維特征矩陣構(gòu)建難題。進一步融合STFT和LLE算法形成STFT-LLE流形學(xué)習(xí)方法,進行聲特征流形學(xué)習(xí),并給出該方法的具體實現(xiàn)流程。(3)采用數(shù)值仿真對STFT-LLE流形學(xué)習(xí)方法的聲特征提取進行研究。以多種馬赫數(shù)小于1的勻速直線運動聲信號為對象,應(yīng)用該方法進行運動聲特征提取,明確STFT-LLE方法在運動聲特征提取中的關(guān)鍵算法的可行性。(4)采用實驗測試對STFT-LLE流形學(xué)習(xí)方法及其運動聲特征提取有效性進行實驗分析和理論驗證。針對采集的轎車(凱越1.6LX-MT)和摩托車(美達威XB125T-11F)聲信號,通過4種聯(lián)合特征提取方法(PSR-PCA、PSR-LLE、STFT-PCA、STFT-LLE)進行聲特征提取并將各特征向量送入支持向量機(SVM)分類器。車輛識別實驗驗證了STFT-LLE流形學(xué)習(xí)方法的有效性。
【學(xué)位單位】：青島理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491.91
【部分圖文】：

地球表面

圖 2.2 流形學(xué)習(xí)示意圖Fig. 2.2 Schematic diagram of manifold learning數(shù)學(xué)定義，流形學(xué)習(xí)可描述為：基于流形假設(shè)，即觀測數(shù)空間中的流形上或者數(shù)據(jù)中存在一個潛在流形，那么流形

圖 2.4 測地線距離Fig. 2.4 Geodesic distance中兩個黑圈置于歐氏空間，則兩點（歐氏距離），可以看出，采用歐式圈在 Swiss Roll 這一流形上，其實
【參考文獻】

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本文編號：2886459