【摘 要】
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车辆悬架减振器异响严重削弱了车内声品质,针对该异响问题设计并开展了不同路况条件下的整车道路试验,对采集到的车内噪声信号分别计算A计权声压级与心理声学客观参量（响度、
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车辆悬架减振器异响严重削弱了车内声品质,针对该异响问题设计并开展了不同路况条件下的整车道路试验,对采集到的车内噪声信号分别计算A计权声压级与心理声学客观参量（响度、尖锐度、语音清晰度、抖动度和粗糙度）以提取减振器异响特征信息,并将其与主观评价进行了相关分析。另一方面,再引入小波包分解与样本熵的概念,对减振器异响特征信息进行了有效地提取,同时提出基于Adaboost的极限学习机（ELM）算法,建立了减振器异响声品质预测改进模型,并将其与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、广义
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