基于支持向量机的扬声器故障检测方法  

Loudspeakers Fault Detecting Method Based on Support Vector Machine

作　　者：王思俊[1] 许增朴[1] 于德敏[1] 王永强[1] 

机构地区：[1]天津科技大学机械工程学院,天津300222

出　　处：《电声技术》2008年第3期26-29,共4页Audio Engineering

基　　金：天津市科技攻关项目(06YFGPGX08900)

摘　　要：通过扫频仪对扬声器激励,采集扬声器的响应信号,对响应信号进行短时傅里叶变换,将得到的时频矩阵分成n个区域,计算每个区域与符合标准好的扬声器的欧氏距离,并将最大欧氏距离和欧氏距离的方差作为支持向量机的特征向量,运用支持向量机的分类方法对扬声器故障进行分类识别。通过实验和计算证明该方法简便有效,具有实用价值。Frequency sweeper is used to excit the loudspeaker, and STFT（Short Time Fourier Transform） is used to process the collected response signal. The time-frequency matrix is divided into n regions, and the Euclidean distance between each region and standards of good speakers is computed. The greatest distance and variance are employed as a SVM（Support Vector Machine） eigenvector to classify loudspeakers fault identification. Experiment and calculation results show the effectiveness and practical value.

关 键 词：扬声器 短时傅里叶变换 支持向量机 故障检测 

分 类 号：TB52[理学—物理] TN643[理学—声学]