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利用AR参数模型提取采集到的车辆行驶时产生的车外噪声信号的特征,再用假设检验进行特征选择,并设计了BP神经网络进行分类识别.本文对道路现场采集到的两种车型共计74个信号进行分析,实验结果表明：通过AR参数模型提取车辆车外噪声特征实现车型自动分类是可行的,其分类的正确率达80%以上.
基于AR模型的车型自动分类技术
【摘 要】
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利用AR参数模型提取采集到的车辆行驶时产生的车外噪声信号的特征,再用假设检验进行特征选择,并设计了BP神经网络进行分类识别.本文对道路现场采集到的两种车型共计74个信号
【机 构】
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军事交通学院,吉林大学交通学院,东北师范大学物理学院
【出 处】
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吉林大学学报(工学版)
【发表日期】
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2007年2期
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