【摘 要】
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为了满足现代交通对汽车类型自动识别的需求，针对等响度车辆噪声提出基于Shamma模型的听觉谱特性识别特征。首先分析了Shamma模型中听觉早期阶段和听皮层多尺度分析阶段的转换
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为了满足现代交通对汽车类型自动识别的需求，针对等响度车辆噪声提出基于Shamma模型的听觉谱特性识别特征。首先分析了Shamma模型中听觉早期阶段和听皮层多尺度分析阶段的转换原理，给出了中枢听觉模型中STRF模型及纹波密度．速率图的计算方法。利用三类车辆空转状态下噪声的幅频、听觉谱和密度．速率特性进行分类识别，发现密度．速率特征具有识别率高、计算量小的特点，更适宜用于作为目标自动识别特征。
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