发动机声音识别matlab仿真

本文档给出了小轿车、面包车、重型货车、汽车四种车型发动机的声音识别matlab仿真程序，采用MFCC及LPC方法提取特征参数，采用BP识别机进行识别

% BP 神经网络用于模式分类
% 使用平台 - Matlab6.5
% 作者：陆振波，海军工程大学
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% 个人主页：http://luzhenbo.88uu.com.cn
clc
clear
close all
load mfccdf;
%load lpcsan;
load mfccsf;
%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本
% path = ‘F:\matlab_works\bp‘;
% [P1 P2]=readimage（path）;

%P3=mfsf‘;
%P3=x;%12维
for j=2:2:2400
    P1（:j/2）=mfsf（:j）;
end

for i=1:2:799
    P2（:（i+1）/2）=mfdf（:i）;
end


%car bus mianbao zhong
%训练样本的理想输出
T1 = [repmat（[0;0;0;1]1300）repmat（[0;0;1;0]1300）repmat（[0;1;0;0]1300）repmat（[1;0;0;0]1300）];

%测试样本的理想输出
T2 = [repmat（[0;0;0;1]1100）repmat（[0;0;1;0]1100）repmat（[0;1;0;0]1100）repmat（[1;0;0;0]1100）];

%P1 = [rand（35）rand（35）+1rand（35）+2];
%T1 = [repmat（[1;0;0]110）repmat（[0;1;0]15）repmat（[0;0;1]15）];
%P2 = [rand（35）rand（35）+1rand（35）+2];
%T2 = [repmat（[1;0;0]15）repmat（[0;1;0]15）repmat（[0;0;1]15）];
%---------------------------------------------------
% 归一化
[PN1minpmaxp] = premnmx（P1）;
PN2 = tramnmx（P2minpmaxp）;
%[PN2minpmaxp] = premnmx（P2）;
%---------------------------------------------------
% 设置网络参数
NodeNum = 50; % 隐层节点数 
TypeNum = 4; % 输出维数
TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘purelin‘; % 判别函数（缺省值）
%TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘logsig‘;
%TF1 = ‘logsig‘;TF2 = ‘purelin‘;
%TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘tansig‘;
%TF1 = ‘logsig‘;TF2 = ‘logsig‘;
%TF1 = ‘purelin‘;TF2 = ‘purelin‘;
net = newff（minmax（PN1）[NodeNum TypeNum]{TF1 TF2}）;
%---------------------------------------------------
% 指定训练参数
% net.trainFcn = ‘traingd‘; % 梯度下降算法
% net.trainFcn = ‘traingdm‘; % 动量梯度下降算法
% 
% net.trainFcn = ‘traingda‘; % 变学习率梯度下降算法
% net.trainFcn = ‘traingdx‘; % 变学习率动量梯度下降算法 
%
% （大型网络的首选算法 - 模式识别）
% net.trainFcn = ‘trainrp‘; % RPROP（弹性BP）算法内存需求最小 
% 
% 共轭梯度算法 
% net.trainFcn = ‘traincgf‘; % Fletcher-Reeves修正算法
% net.trainFcn = ‘traincgp‘; % Polak-Ribiere修正算法内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大
% net.trainFcn = ‘traincgb‘; % Powell-Beal复位算法内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大
% （大型网络的首选算法 - 函数拟合模式识别）
% net.trainFcn = ‘trainscg‘; % Scaled Conjugate Gradient算法内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同计算量比上面三种算法都小很多 
% 
% net.trainFcn = ‘trainbfg‘; % Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm计算量和内存需求均比共轭梯度算法大但收敛比较快
% net.trainFcn = ‘trainoss‘; % One Step Secant Algorithm计算量和内存需求均比BFGS算法小比共轭梯度算法略大
% 
% （中小型网络的首选算法 - 函数拟合模式识别）
net.trainFcn = ‘trainlm‘; % Levenberg-Marquardt算法内存需求最大收敛速度最快
%
% net.trainFcn = ‘trainbr‘; % 贝叶斯正则化算法
%
% 有代表性的五种算法为:‘traingdx‘‘trainrp‘‘trainscg‘‘trainoss‘ ‘trainlm‘
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net.trainParam.show = 1; % 训练显示间隔
net.trainParam.lr = 0.05; % 学习步长速率 - traingdtraingdm
net.trainParam.mc = 0.9; % 动量项系数 - traingdmtraingdx
net.trainParam.mem_reduc = 10; % 分块计算Hessian矩阵（仅对Levenberg-Marquardt算法有效）
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 4e-2; % 最小均方误差
net.trainParam.min_grad = 1e-20; % 最小梯度
net.trainParam.time = inf; % 最大训练时间
%--------------------------

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3985  2012-03-31 22:32  四种发动机声音识别matlab仿真\bp.asv

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     文件       2070  2003-12-24 17:04  四种发动机声音识别matlab仿真\enframe.m

     文件       7645  2012-03-31 10:23  四种发动机声音识别matlab仿真\lpcdan.asv

     文件       7713  2012-03-31 10:31  四种发动机声音识别matlab仿真\lpcdan.m

     文件      73799  2012-03-31 10:46  四种发动机声音识别matlab仿真\lpcdan.mat

     文件       7719  2012-03-31 10:33  四种发动机声音识别matlab仿真\lpcsan.asv

     文件       7717  2012-03-31 10:42  四种发动机声音识别matlab仿真\lpcsan.m

     文件     220798  2012-03-31 10:47  四种发动机声音识别matlab仿真\lpcsan.mat

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     文件       9218  2012-03-31 03:02  四种发动机声音识别matlab仿真\mfccdc.m

     文件     146333  2012-03-31 03:08  四种发动机声音识别matlab仿真\mfccdc.mat

     文件       8106  2012-03-31 03:07  四种发动机声音识别matlab仿真\mfccdf.m

     文件      74720  2012-03-31 03:07  四种发动机声音识别matlab仿真\mfccdf.mat

     文件       9226  2012-03-31 03:06  四种发动机声音识别matlab仿真\mfccsc.m

     文件     443969  2012-03-31 03:06  四种发动机声音识别matlab仿真\mfccsc.mat

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     文件     223500  2012-03-31 03:04  四种发动机声音识别matlab仿真\mfccsf.mat

     文件         49  2012-03-31 01:53  四种发动机声音识别matlab仿真\Untitled2.m

     文件        119  2012-06-12 10:20  四种发动机声音识别matlab仿真\第三章第二节说明.txt

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