加速行驶时车内噪声品质的评价方法及数学模型构建

第４０卷　第６期２０１０年１１月

吉林大学学报（工学版）

）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＥｎｉｎｅｅｒｉｎａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＥｄｉｔｉｏｎ　　　　ｙ（ｇｇｇｙ　　

ｏｌ．４０　Ｎｏ．６　Ｖ

ｏｖ．２０１０　Ｎ

加速行驶时车内噪声品质的评价

方法及数学模型构建

高印寒１，孙　强２，梁　杰１，唐荣江２

（）吉林大学测试科学实验中心，长春１吉林大学仪器科学与电气工程学院，长春１１．３００２２；２．３００６１

摘　要：开发了一种专门用于评价非稳态工况下汽车车内噪声品质的软件系统，并利用该软件／／得到了每对６类轿车从５０ｋｍｈ到１２０ｋｍｈ加速时的车内噪声样本进行了主观评价试验，个样本的主观评价等级值。计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数，并通过相关分析和建立了以响度、粗糙度为变量的声品质的数学模型。对另外６个加速工况多元线性回归分析，

下的噪声样本进行了主观评价试验，以验证模型的准确性。结果表明，模型的评价结果与主观证明了所建模型的有效性。评价结果间具有很高的相关性，

关键词：车辆工程；声品质；车内噪声；主观评价

（）中图分类号：Ｕ４６７．４　　文献标志码：Ａ　　文章编号：１６７１５４９７２０１００６１５０２０５－－－

Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｖｅｈｉｃｌｅｉｎｔｅｒｉｏｒ　　　　　　　ｓｏｕｎｄｕａｌｉｔｄｕｒｉｎａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ　ｑｙｇ　　

１２１２

，，ＧＡＯＹｉｎｈａｎＳＵＮ　ＱｉａｎＬＩＡＮＧＪｉｅＴＡＮＧＲｏｎｉａｎ　－　　－ｇ，ｇｊｇ

（１．ＣｅｎｔｅｒｏＴｅｓｔＳｃｉｅｎｃｅ，Ｊｉｌｉｎ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈａｎｃｈｕｎ１３００２２，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｅｏＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　　　　　ｆ　ｙ，ｇｇｆ　

ＥｎｉｎｅｅｒｉｎＪｉｌｉｎ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈａｎｃｈｕｎ１３００６１，Ｃｈｉｎａ）ｇｇ，ｙ，ｇ

：ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｏｆｔｗａｒｅｓｓｔｅｍ　ｗａｓｄｅｖｅｌｏｅｄｆｏｒｓｕｂｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｅｓｔｏｆｖｅｈｉｃｌｅｉｎｔｅｒｉｏｒｓｏｕｎｄ　　　　　　　　　　　ｙｐｊｕａｌｉｔｕｎｄｅｒｎｏｎｓｔｅａｄｄｒｉｖｉｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎ．Ｉｔｗａｓｅｍｌｏｅｄｆｏｒｔｈｅｓｕｂｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ　－　　　　　　　　ｑｙｙｇｐｙｊ　　　

／／ｉｎｔｅｒｉｏｒｎｏｉｓｅｓｏｆｓｉｘｔｅｓｏｆｃａｒｓｄｕｒｉｎａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｆｒｏｍ５０ｋｍｈｔｏ１２０ｋｍｈ．Ｔｈｅｓｕｂｅｃｔｉｖｅｒａｔｅ　　　　　　　　　　　　　ｙｐｇｊ　ｏｆｅａｃｈｓａｍｌｅｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｔｈｉｓｓｏｆｔｗａｒｅｆｉｒｓｔ．Ｔｈｅｎｓｅｖｅｒａｌｒｉｍａｒｏｂｅｃｔｉｖｅｓｃｈｏａｃｏｕｓｔｉｃａｌ　　　　　　　　　　－ｐｙｊｐｙｐｙ　　ａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｓｅｓａｍｌｅｓｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｕｓｉｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｓｉｓａｎｄｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｌｉｎｅａｒ　　　　　　　　－　ｐｐｇｙ　

，，ｕａｌｉｔｒｅｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｓｉｓａｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｓｏｕｎｄｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｌｏｕｄｎｅｓｓａｎｄ　　　　　　　　　　　ｑｙｇｙ　ｒｏｕｈｎｅｓｓｗｅｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｔｈｅｓｕｂｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｅｓｔｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｆｏｒｏｔｈｅｒｓｉｘ　　　　　　　　　　　　　　ｇｊｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｔｏｖｅｒｉｆｔｈｅａｃｃｕｒａｃｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．Ｉｔｗａｓｓａｍｌｅｓｒｏｏｓｅｄ　　　　　　　　　　　ｙｙｐｐｐ　　ｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｓａｓｔｒｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｏｄｅｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔａｎｄｓｕｂｅｃｔｉｖｅ　　　　　　　　　　　　ｇｊ　，ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｗｈｉｃｈｖａｌｉｄａｔｅｓｔｈｅｍｏｄｅｌ．　　　　：；；；Ｋｅｗｏｒｄｓｖｅｈｉｃｌｅｅｎｉｎｅｅｒｉｎｓｏｕｎｄｕａｌｉｔｖｅｈｉｃｌｅｉｎｔｅｒｉｏｒｓｏｕｎｄｓｕｂｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　　　　　ｇｇｑｙｊｙ　

收稿日期：２０１００１０１．－－

）基金项目：吉林省科技发展计划项目（２０１００３６１，２００８０５３２．

，：作者简介：高印寒（男，教授，博士生导师．研究方向：车辆测试技术及仪器．１９５１Ｅ－ｍａｉｌａｏｉｎｈａｎｏｈｕ．ｃｏｍ－）＠ｓｇｙ，男，研究员．：通信作者：梁杰（研究方向：汽车ＮＶＨ分析与控制．１９６５Ｅ－ｍａｉｌｌｉａｎｉｅ１９６５＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ－）ｇｊ

加速行驶条件下，

车内噪声信号特征随时间或转速的变化较大，导致人的主观感觉也随之变化，

所以难以用常规的主观评价方法进行评价。以往对这种噪声进行主观评价所采取的方法是对噪声样本的开始和结尾进行截取，分别进行主观评价，再将所得结果的算术平均值作为整个噪声样本的主观评价结果，

这种方法忽略了中间过程的信号特征，没有真实反映整个噪声样本的声学品质特性，

将直接影响所建声品质数学模型的可靠性和准确性。而其他相关的声品质客观评价方法

［１－

２］仍存在一定的局限性，难以真实反映人对于

车内噪声的主观感觉。

针对加速工况下的车内噪声信号特征，本文开发了一种专门用于评价非稳态噪声品质的软件系统，能够直观地、实时地反映评价者对整个噪声样本的主观印象，从而获得准确的评价结果。并应用该软件得到了６种类型轿车加速行驶时车内噪声样本的主观评价结果，通过与样本心理声学

客观参数［

３］

的统计学分析，最终建立了加速工况下汽车车内噪声品质的数学模型。

　主观评价试验

．１　噪声样本采集

本文所选用的噪声样本采集设备为德国Ｈｅａｄ　

Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ公司生产的数字式仿真人工头和多通道测试系统，

声音回放系统配有高保真耳机，使采集和重放的噪声信号能够真实的反映人耳的主观感受。人工头被放置在副驾驶位置，试验证明副驾驶员左耳所听到的声音最接近司机所听到的声音。分析软件为ＡｒｔｅｍｉＳ　

７．０，该软件功能强大，不仅可以对噪声信号进行截取和等响处理，还可以精确计算出各种心理声学参数值，为后续分析在准确度上提供了保证。

试验地点为郊区平整的柏油马路上，来往车辆少。试验中，

记录了６种不同品牌、不同排量的级轿车分别以３档和最高档位从５０ｋｍ／ｈ到

２０ｋｍ／ｈ缓加速时的噪声信号，共得到１２个噪声样本。使用Ａｒｔｅｍｉｓ软件计算出每个样本的６种主要心理声学参数值。图１、图２为加速行驶时车内噪声样本的响度和粗糙度随时间变化的曲线，从图中可以看出，响度和粗糙度参数值在时间域上成明显递增趋势，

这表明汽车在加速过程中，人对于车内声音的主观感受会随时间或车速的增加而发生变化

。

图１　加速工况下噪声样本的响度曲线

Ｆｉｇ．１　Ｌｏｕｄｎｅｓｓ　ｃｕｒｖｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓａｍｐｌｅ　ｄｕｒｉｎｇ　

ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏ

ｎ图２　加速工况下噪声样本的粗糙度曲线

Ｆｉｇ．２　Ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ　ｃｕｒｖｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓａｍｐｌｅ　ｄｕｒｉｎｇ　

ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ．２　评价主体

评价者的数量、听觉经验、年龄、性别、文化背景等因素都会影响主观评价结果。对于评价者的选取，国外的评价主体通常是由专业的具有丰富噪声评价经验的评判者与普通乘客共同组成，数量在２０人以上。结合国外经验和我国现状，本试验共选取了２４名评价人员，分别为多年从事汽车振动与噪声工作的工程师和技术工人、汽车专业的学生和声学专家组成，其中男１８人、女６人，年龄在２６～５０岁之间，听力经过测试均正常。．３　非稳态噪声品质评价系统

本文应用自主开发的软件系统实现了噪声样本的主观评价工作。该软件将传统的等级评分法与成对比较法相结合，

通过绘制声品质等级曲线以获得噪声样本的主观评价等级。软件基于

ＶＢ［４－８］

和ＭＡＴＬＡＢ平台混合编程，能够在

Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下运行，

用户界面友好，支持多窗口多任务，操作简单易行。系统能够读取ｗａｖ格式的音频文件，并由Ｗｉｎｄｏｗｓ　ｍｅｄｉａ　ｐｌａｙ

ｅｒ进行播放，评价结果可保存为Ｅｘｃｅｌ表格。

使用该软件进行声品质评价时，评价者首先需要对所有样本的开始和结尾部分分别进行成对

１１Ｂ１１１

比较，以明确彼此间相应部分在声音质量上的感觉差异，为等级评分做准备。然后评价者采用等级评分法进行主观评价以确定所有噪声样本开始评价者和结尾部分的声品质等级。在此过程中，可以对同一样本反复试听并改变以前的输入结果。当所有样本开始和结尾的声品质等级确定也就确定了每个噪声样本声品质等级曲线的后，

起始点和结束点，软件会根据相应数值绘制曲线，这时的曲线为声品质等级的初始曲线，如图３中的直线段

。

除和移动已存在点比较任意两个噪声样本的任意部分，并根据评价者的主观感觉采用等级评分法对此段噪声进行评分。评价者完成所有噪声样本段的评价后，曲线点所对应的时间被直接保存到磁盘中，在后台处理中，将线性插入曲线点并估计每十分之一秒的评价结果，这时的曲线为声品质如图３所示。等级的最终曲线，

待所有噪声样本的声品质等级最终曲线确定软件会计算每个曲线的算数平均值，并将其作后，

为噪声样本的声品质等级。每名评价者都要完成上述评价过程，评价结果会自动保存为Ｅｘｃｅｌ表格。在得到所有评价者的主观评价结果后，对每个噪声样本的全部评分取算数平均值作为该噪声样本的声品质等级值。这种方法比传统的评价方法更加有效，它可以评价非稳态工况下噪声样本的完整过程。此外，评价者可以在听声的同时做也可以反复听、比较、评价，并按照自己的出评价，

主观印象调整曲线，避免受他人或其他因素的影响。

１．４　主观评价结果

评价者使用非稳态噪声品质评价系统对１２个噪声样本进行主观评价，对所有评价者的结果计算其两两之间的Ｓ得到每ｅａｒｍａｎ相关系数，ｐ将其中相关系数较低名评价者的平均相关系数，

的４名评价者的结果剔除。根据剩余２０名评价如表者的结果得到每个噪声样本的声品质等级，１所示。

图３　声品质等级的初始曲线与最终曲线ｕａｌｉｔＦｉ．３　Ｒａｗａｎｄｆｉｎａｌｃｕｒｖｅｏｆｔｈｅｓｏｕｎｄｒａｔｅ　　　　　　　ｑｙｇ　

当所有噪声样本的声品质等级初始曲线确定评价者可通过在曲线上插入任意个点（通常为后，

将曲线分段，每段所对应的即为该时１０～２０个）

段上的噪声样本段，软件会根据评价者的选择播放任意的噪声样本段。评价者可以通过增加、删

表１　主观评价试验结果统计

Ｔａｂｌｅ１　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｓｕｂｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔ　　　　　　　ｊ

结果排序样本序号评分等级

１　０３　４．１５　

２　０９　８．７２　

３　０７　９．１５　

４　０２　９．７７　

５　０６　

６　１０　

７　０４　

８　１２　

９　０１　

１０　０８　

１１　０５　

１２１１

９．８５０．５６１．２４１．７３２．３１２．４６２．５６５．６１　１　１　１　１　１　１　１

２　声品质数学模型的建立

２．１　心理声学客观参数及其计算

心理声学客观参数是用于描述噪声听觉特性尖锐度、粗糙的客观物理量。本文选择了响度、

度、抖动度、音调度６个主要心理声学客ＡＩ指数、观参数进行分析。利用Ａｒｔｅｍｉｓ软件计算出１２个噪声样本的６种心理声学参数值，同时计算了相应的Ａ计权声压级和线性声压级值。以上客

／／观参数值是从５０ｋｍｈ到１２０ｋｍｈ加速过程中随发动机转速变化的算术平均值，具体数据如表２所示。２．２　相关分析

为了确定哪些客观参量对加速工况下汽车车内噪声品质具有显著影响，本文采用ＳＰＳＳ应用统计学软件计算出声品质主观评价等级与心理声学客观参数及两种声压级之间的相关系数，结果见表３。

表２　客观参数值

ａｒａｍｅｔｅｒｓＴａｂｌｅ２　Ｏｂｅｃｔｉｖｅｖａｌｕｅｓ　　　ｐｊ

样本序号

１　２　３　４　５　６　７　８　９　１０　１１　１２　

）响度（ｓｏｎｅ２１．４　１９．３　１２．７　１９．７　２０．８　１７．９　１８．２　２２．６　１７．６　１９．０　２８．５　２２．３　

）抖动度（）Ａ尖锐度（ａｃｕｍ）粗糙度（ａｓｅｒｖａｃｉｌＩ指数／％ｐ

１．１６　１．１１　０．８７　１．１６　１．１６　１．１５　０．９３　１．００　１．１４　１．２１　１．２０　１．１５　

２．０３　１．９４　１．３０　２．００　２．０７　１．９２　１．６８　２．０１　１．８４　１．９５　２．１６　２．０８　

０．００８５　０．００８１　０．００７５　０．０１３２　０．０１２１　０．００９６　０．００６８　０．０１０２　０．０１５８　０．０１２８　０．０１４３　０．００７８　

７１．１　７４．１　９４．０　７２．３　７０．８　７３．０　８２．８　７４．２　７７．８　７３．４　６１．８　６９．８　

）Ａ声级／音调度（ｔｕｄＢ０．０４３８　０．０４７３　０．０３５２　０．０３７５　０．０３１８　０．０３６７　０．０６１４　０．０６１０　０．０３５２　０．０３３９　０．１６７０　０．０３５５　

６８．０　６５．９　６０．５　６６．９　６５．９　６５．６　６５．４　６８．３　６４．５　６５．６　７３．４　６８．６　

线性声级／ｄＢ

８７．６８７．６８５．４８７．０８７．８８６．０８８．３９１．４８８．４８９．１９３．１９３．３

表３　主观评价等级与客观参数间的相关性

Ｔａｂｌｅ３　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｕｂｅｃｔｉｖｅｒａｔｅａｎｄｔｈｅｏｂｅｃｔｉｖｅａｒａｍｅｔｅｒｓ　　　　　　　　　ｊｊｐ

客观参数相关系数

响度０．９５７＊＊

尖锐度０．６６６＊

粗糙度０．９３２＊＊

抖动度０．３７３

ＡＩ指数－０．９４２＊＊

音调度０．５６８　

Ａ声级０．９３７＊＊

线性声级０．６７１＊

０１；０５。　　　注：＊＊表示双尾检验等级≤０．＊表示双尾检验等级≤０．

６个心理声学客观参数　　从表３中可以看出，

中有３个与主观评价等级存在明显的相关性，分粗糙度和Ａ相关系数都在０．别是响度、Ｉ指数，９以上。另外，两种声压级中Ａ声级与声品质评价结果的相关性较大。２．３　多元线性回归分析

明确了上述相关关系后，再次使用ＳＰＳＳ软以建立声品质的数学件进行多元线性回归分析，

模型。本文回归分析中的因变量为声品质主观评自变量为响度、粗糙度、价等级，ＡＩ指数和Ａ声

级。采用逐步回归方式求解，模型自变量为：①响度；０５变量进②粗糙度。按照Ｆ检验Ｐ值≤０．

入、Ｐ值≥０．１变量移出的标准进行自变量选择。

由此，根据Ｆ检验标准，Ａ声级和ＡＩ指数参数被剔除，响度和粗糙度参数进入模型，其声品质数学模型为

（）ＳＱ＝ａ·Ｌｄ＋ｂ·Ｒｈ＋ｃ１式中：ＳＱ代表声品质等级；Ｌｄ代表响度；Ｒｈ代表粗糙度；ａ、ｂ、ｃ为待定系数。

多元线性回归分析结果如表４所示。

表４　模型概述及回归系数表

Ｔａｂｌｅ４　Ｍｏｄｅｌｓｕｍｍａｒａｎｄｒｅｒｅｓｓｉｖｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ　　　　ｙｇ　

模型常数项响度　粗糙度

相关系数Ｒ０．９８５　０．９８５　０．９８５　

２决定系数Ｒ

非标准化系数Ｂ－８．１６２　０．４４　５．２４４　

标准误差１．４２９０．０７９　１．２８７　

标准化系数

Ｂｅｔａ－０．５９３　０．４３３　

ｔ

－５．７１１　５．５８１　４．０７３　

置信概率／％０．００００．００００．００３

０．９７００．９７０　０．９７０　

将表４中各参量的非标准化系数带入到式

（）中，得到的多元线性回归方程为１

善加速工况下的车内噪声品质，应该注意对噪声表４中响度的的响度和粗糙度进行控制。另外，

，标准化系数为０．略大于粗糙度（说５９３，０．４３３）明在本文的试验条件下，响度对噪声品质的影响更大。最后，为了对所建模型进行验证，对未参与本次试验的另外６个加速工况下的噪声样本的声

ＳＱ＝０．４４×Ｌｄ＋５．２４４×Ｒｈ－８．１６２

（）２

）表明，加速工况下，轿车车内的噪声品２　　式（

质可以用响度和粗糙度参数来表述，因此，为了改

品质进行了主观评价试验和模型评价，图４为二者所得结果的相关性散点图，其相关系数达到０．９８６，

由此可证明该模型能够对加速工况下的车内噪声品质做出精确评价

。

图４　声品质数学模型评价结果与主观评价

结果的相关性

Ｆｉｇ．４　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｓｏｕｎｄ　ｑｕａｌｉｔｙ　

ｍｏｄｅｌｅｖａｌｕａｔｉｎｇ　ｒｅｓｕｌｔ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔ

　结束语

本文采用自行开发的软件系统完成了加速工况下车内噪声样本的主观评价工作。该软件系统能够评价非稳态工况下噪声样本的完整过程，不仅克服了以往评价方法的工作量大、计算量大、评价结果误差大的缺点，

而且能够直观、实时地反映评价者对噪声样本的主观感觉。

通过对主观评价结果和心理声学客观参数的线性相关分析和多元线性回归分析，最终建立了以客观参数描述主观评价结果的声品质数学模型。研究结果表明：在加速工况下，汽车车内噪声品质主要受响度和粗糙度两个心理声学参数的影响。另外，对预留噪声样本的声品质进行主观评价试验和模型预测，

两种方法所得结果的相关系数达到０．９８６，证明了该评价模型的可行性和准确性。

参考文献：

［１］Ｋｉｍ　Ｓ　Ｊ，Ｌｅｅ　Ｓ　Ｋ，Ｐａｒｋ　Ｄ　Ｃ，ｅｔ　ａｌ．Ｏｂｊ

ｅｃｔｉｖｅ　ｅｖａｌｕ－ａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｐａｓｓｅｎｇｅｒ　ｃａｒ　ｄｕｒｉｎｇ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄｏｎ　ｔｈｅ　ｓｏｕｎｄ　ｍｅｔｒｉｃ　ａｎｄ　ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　２００７ＳＡＥ　Ｎｏｉｓｅ　ａｎｄ　ＶｉｂｒａｔｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００７－０１－

２３９６．［２］Ｋａｖａｒａｎａ　Ｆ，Ｔａｓｃｈｕｋ　Ｇ，Ｓｃｈｉｌｌｅｒ　Ｔ，ｅｔ　ａｌ．Ａｎ　ｅｆｆｉ－

ｃｉｅｎｔ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｓｏｕｎｄ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｕｓｉｎｇ　ａｎ　ＮＶＨ　ｓｉｍｕｌａｔｏｒ［Ｃ］∥Ｐｒｏ－ｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　２００７ＳＡＥ　Ｎｏｉｓｅ　ａｎｄ　Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ　Ｃｏｎ－ｆｅｒｅｎｃｅ，２００９－０１－

２１９０．［３］Ｂｏｄｄｅｎ　Ｍ，Ｈｅｉｎｒｉｅｈｓ　Ｒ，Ｌｉｎｏｗ　Ａ．Ｓｏｕｎｄ　ｑｕａｌｉｔｙ　

ｅ－ｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｉｏｒ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ｎｏｉｓｅ　ｕｓｉｎｇ　ａｎ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｐｓｙｃｈｏａｃｏｕｓｔｉｃ　ｍｅｔｈｏｄ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　Ｅｕ－ｒｏｎｏｉｓｅ，１９９８．

［４］肖志权．在ＶＢ５．０中使用和操作ＭＡＴＬＡＢ［Ｊ］．微

型电脑应用，２０００，１６（４）：５７－

５８．Ｘｉａｏ　Ｚｈｉ－ｑｕａｎ．Ｕｓｉｎｇ　ａｎｄ　ｏｐｅｒａｒｉｏｎ　ｏｆ　ＭＡＴＬＡＢ　ｉｎＶＢ５．０［Ｊ］．Ｍｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２０００，１６（４）：５７－

５８．［５］陈孝敬，刘贞文，杨燕明．ＡｃｔｉｖｅＸ技术在海洋声信

号处理中的应用［Ｊ］．海洋技术，２００４，２３（４）：１０５－１０８．

Ｃｈｅｎ　Ｘｉａｏ－ｊｉｎｇ，Ｌｉｕ　Ｚｈｅｎ－ｗｅｎ，Ｙａｎｇ　Ｙａｎ－ｍｉｎｇ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＡｃｔｉｖｅＸ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆｏｃｅａｎ　ａｃｏｕｓｔｉｃ　ｓｉｇｎａｌ［Ｊ］．Ｏｃｅａｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４，２３（４）：１０５－

１０８．［６］吴永深．基于ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ的数学与数字信号

处理实验系统的设计与实现［Ｊ］．微型电脑应用，２００６，２２（６）：４１－

４４．Ｗｕ　Ｙｏｎｇ－ｓｈｅｎ．Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍａｔｈ－ｅｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｓｉｇｎａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｔｅｓｔ　ｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＶＢ　ａｎｄ　ＭＡＴＬＡＢ［Ｊ］．Ｍｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｐ－ｐ

ｌｉｃａｔｉｏｎ，２００６，２２（６）：４１－４４．［７］柳青．程序设计语言ＶＢ及开发应用［Ｍ］．北京：

高等教育出版社，２００４．

［８］严晖，曹岳辉，刘泽星，等．Ｖｉｓｕａｌ　

Ｂａｓｉｃ程序设计综合教程［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００５．

３

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/2iiq.html