由于聲音信號(hào)容易受到環(huán)境噪聲的影響,因此有效的降噪方法和異常特征提取方法在異音檢測(cè)中至關(guān)重要。行車噪聲因行車環(huán)境、車重、車速的改變,存在較大的差異,無法對(duì)行車噪聲進(jìn)行有效的建模,針對(duì)運(yùn)行列車噪聲進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)更新的算法有待進(jìn)一步研究�，F(xiàn)階段,列車異音檢測(cè)主要對(duì)單一異常類型進(jìn)行分析,采用的異常特征提取方法只適用于特定異常類型,針對(duì)多種異常行車類型的有效識(shí)別有待進(jìn)一步研究。基于此,本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)多噪聲源、行車噪聲變化較大無法有效建模的問題,提出一種改進(jìn)的最小值控制遞歸平均算法(Minima Controlled Recursive Averaging,MCRA)作為行車噪聲的估計(jì)方法,有效解決了MCRA算法存在的噪聲估計(jì)延時(shí)問題和噪聲功率譜估計(jì)不準(zhǔn)確問題。該算法能實(shí)時(shí)估計(jì)行車噪聲,有效解決了不同環(huán)境下無法有效噪聲建模的問題。(2)針對(duì)異常行車類型多的特點(diǎn),提出一種以改進(jìn)能熵比值為特征值的列車異音檢測(cè)方法。不同于傳統(tǒng)能熵比方法只能實(shí)現(xiàn)能量突變檢測(cè)的功能,改進(jìn)的方法對(duì)應(yīng)不同的異常類型選取特定的異常頻段做能熵比檢測(cè),有效識(shí)別了四類異常行車情況。(3)搭建了車站列車運(yùn)行安全監(jiān)測(cè)系... 

【文章來源】：天津理工大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 列車運(yùn)行異音檢測(cè)研究的背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 列車運(yùn)行異音檢測(cè)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
    1.4 本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
第二章 聲音處理的相關(guān)理論與方法
    2.1 聲音特征提取的常用方法
        2.1.1 時(shí)域特征提取方法
        2.1.2 頻域特征提取方法
    2.2 噪聲估計(jì)的基本方法
        2.2.1 聲音端點(diǎn)檢測(cè)與噪聲估計(jì)
        2.2.2 噪聲功率譜估計(jì)算法分類
        2.2.3 最小值跟蹤算法
        2.2.4 噪聲估計(jì)的時(shí)間遞歸平均算法
    2.3 譜減法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 列車聲音信號(hào)降噪方法研究
    3.1 針對(duì)列車聲音信號(hào)的噪聲估計(jì)算法
        3.1.1 最小值控制的遞歸平均算法及其存在的缺陷
        3.1.2 針對(duì)行車聲音信號(hào)的最小值控制的遞歸平均算法
    3.2 改進(jìn)的譜減法
        3.2.1 “音樂噪聲”的產(chǎn)生
        3.2.2 改進(jìn)的譜減法
    3.3 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 車站列車運(yùn)行安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)搭建與分析
    4.1 車站列車運(yùn)行安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)搭建
        4.1.1 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案
        4.1.2 音頻降噪模塊
        4.1.3 車頭車廂分離模塊
        4.1.4 行車異常類型檢測(cè)模塊
    4.2 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)樣本準(zhǔn)備
        4.2.2 降噪性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
        4.2.3 異常檢測(cè)性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
符號(hào)說明
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和科研情況說明
致謝



本文編號(hào)：2917712