车辆在使用过程中,长期受路面激励的影响,会造成某些零部件的磨损或松动,从而产生区别于背景噪声的异常声音,这种异常的声音统称为异响。异响往往预示着某些机械故障,它不仅会降低驾驶体验感,还可能影响行驶安全性。为了保证车辆的安全性能,优化驾驶体验感,需要对车辆的异响信号进行综合检测。异响信号成因复杂,发生时刻随机,且无明显的规律性特征,目前没有一种客观有效的异响信号分析与检测方法。因此,开发有效的异响信号分析与检测方法具有深远的意义和研究价值。本文以车内异响信号的分析和检测为研究出发点,综合分析车内异响类型和产生原因,分析异响信号的特征,研究异响信号的降噪、检测与识别方法,最终实现异响的自动分析与检测。传统的异响信号分析与检测主要依靠简单的声学指标,受背景噪声影响较大,且忽略了异响信号的时频分布特征,无法实现异响成分的自动检测。本文针对上述问题,分别讨论了小波包降噪算法、数学形态学和拉普拉斯高斯滤波器等信号处理方法。基于异响信号的特征,对上述算法进行了改进和优化,从而达到更好的降噪效果,实现强背景噪声下的异响检测。针对车内异响的分析与检测,本文从如下几个方面展开研究:（1）针对异响信号的特征,提出一种基于临界频带的小波包分解方法,使分解信号的子频带更加符合人耳对声音的感知特性;基于小波包系数的信息熵,对小波包分解系数进行有效的筛选和分类;改进小波包阈值和阈值函数,实现小波包自适应阈值降噪。（2）改进数学形态学滤波器,提出了一种多尺度复合形态学滤波的异响信号增强算法,并以峭度指标为目标函数,实现该滤波器参数的二维寻优;引入拉普拉斯高斯滤波器对信号进行平滑处理,并以平滑度指标为目标函数,实现该滤波器参数的二维寻优;在上述基础上,提出了一种自适应阈值更新的异响检测算法,并通过试验验证该算法的有效性。（3）基于MATLAB/App Designer开发平台,设计开发了一套车辆异响分析与检测系统,该系统集成了本文提出的降噪算法和异响检测算法,通过可视化界面,展示了本文所有的研究成果。最后,本研究利用实测异响数据验证了本文提出的算法以及开发的系统的有效性。本文的研究工作为异响的自动分析与检测提供客观科学的理论依据和高效的操作界面。解决了异响检测受车内背景噪声影响的问题,为强背景噪声下的异响检测提供了有效的降噪方法;解决了传统异响检测依靠人工判断、主观性大的问题;为异响检测的客观化和自动化提供了一定的借鉴作用。因此本文研究工作具有一定的前瞻性和较大的工程应用前景。