Zur Identifizierung gemessenen Hubschrauberlärms und damit des Hubschraubertyps wird eine neu vorgeschlagene Methode zur Erkennung des Hauptrotorgeräusches mit einem adaptiven Schallmusterklassifizierer für das Schallspektrum, d.h. einem neuronalen Netzwerk oder einem statistischen Bayes-Klassifizierer vorgeschlagen, die eine Genauigkeit von 65 % und 67 % korrekt erkannter Typen zeigten. Zum Trainieren und Testen des Identifikationssystems werden gemessene Spektren von drei Hubschraubern verwendet. Allerdings ist meist noch eine Zusatzinformation nötig. Näher eingegangen ist auf die automatische Mustererkennung von Hubschraubergeräuschen und ihre Entscheidungsfunktion, auf den Einsatz eines adaptiven neuronalen Netzwerks, dessen Struktur, Funktion, Software und Fehlergleichung, auf die angeführten Schallmeßdaten, ihre Signalverarbeitung durch Anwendung der Eigenschaftsrechnung, auf die angegebenen und diskutierten Identifizierungsresultate von Testdaten. (Bühn)
A neural network for the identification of measured helicopter noise
Ein neuronales Netz zur Identifizierung gemessenen Hubschrauberlärms
Journal of the American Helicopter Society ; 38 , 3 ; 64-72
1993
9 Seiten, 10 Bilder, 2 Tabellen, 20 Quellen
Article (Journal)
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