【摘 要】
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对于车内噪声频率结构的分析，本文侧重于对车内加速噪声的分析。加速信号属于非平稳信号，其特点是持续时间短，频率成分变化迅速，因此必须采用时频分析的方法对它们进行分析。对
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对于车内噪声频率结构的分析，本文侧重于对车内加速噪声的分析。加速信号属于非平稳信号，其特点是持续时间短，频率成分变化迅速，因此必须采用时频分析的方法对它们进行分析。对于非平稳信号，常用的方法有：短时傅里叶变换，Wigner-Ville分布和小波变换。但是上述三种时频分析方法都要服从不确定原理，所以时间分辨率和频率分辨率相互制约，而且不能同时小于某一界限。同时，在使用Wigner-Ville分布和小波变换进行分析是不能得到定量的结果。
因此本文提出了短时最大熵谱法，它的基本思想是：对于一个短时间序列，可以在不改变时间分辨率的前提下，通过数据的外推获得足够长的分析数据，从而达到提高频率分辨率的目的，缓解了时间分辨率和频率分辨率相互制约的矛盾。由于这种方法是对一小段数据建立AR模型，并利用Burg算法来求解模型的系数，所以将其称为短时最大熵谱法。
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