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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,利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.对道路现场采集到的2种车型共计110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.  相似文献   
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