タイヤ騒音を用いた路面状況検出の主成分分析(音響・超音波サブソサイエティ合同研究会)
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概要
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New methods based on the principal component analysis are presented to accurately extract the effective signal features of road surface states from tire noise signals. The short time Fourier transform is primarily used for the feature extraction. The normalization is powerful for extracting spectral feature vectors, being useful for the dimension reduction of the feature vectors. In addition, road surfaces states can be readily predicted by a skewness value of the mean of the adjusted spectrum from tire noise data. Experimental results obtained for three days in snowy areas have demonstrated that both the features are believed to be potential for the reliable detection of road surface states.
- 2010-01-18
著者
-
鎌倉 友男
電気通信大学
-
野村 英之
電気通信大学
-
上田 浩次
大同大学
-
コングラッタナプラサート ワッテイワット
電気通信大学電子工学
-
上田 浩次
大同大学コンピュータサイエンス専攻
-
コングラッタナプラサート ワッテイワット
電気通信大学
-
コングラッタナプラサート ワッテイワット
電気通信大学電子工学科
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