【摘 要】
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为提高车窗电机异常噪声特征提取的有效性及分类识别的准确性,提出一种以优化的梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）为特征值,以支持向量机（Support Vec
【机 构】
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中南大学高性能复杂制造国家重点实验室
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为提高车窗电机异常噪声特征提取的有效性及分类识别的准确性,提出一种以优化的梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）为特征值,以支持向量机（Support Vector Machine,SVM）为噪声辨识模型的电机异常噪声辨识方法.在MFCC提取方法基础上,针对频谱泄漏,用Hanning自卷积窗代替Hanning窗,获得优化的MF-CC,并将其作为特征值输入到SVM进行异常噪声辨识.为提高SVM判别准确率,采用人工蜂群算法实现SVM参数选择优化.实验
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