【摘 要】
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在扬声器故障检测中，短时傅里叶变换方法能够对故障信号进行时频分析，分析出故障信号的特点，可以取得较好的效果。然而因为扬声器故障检测中获得的音频信号都包含着大量的扫频响应和微弱的背景噪声，直接进行特征的提取会使得提取的特征中会包含大量的干扰特征。针对实际产线上的环境背景问题，提出了一种新的基于短时傅里叶变换能量分段的方法进行扬声器故障检测，通过能量分段的方式进行改进，把时频图中的能量按照大小进行分段
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在扬声器故障检测中，短时傅里叶变换方法能够对故障信号进行时频分析，分析出故障信号的特点，可以取得较好的效果。然而因为扬声器故障检测中获得的音频信号都包含着大量的扫频响应和微弱的背景噪声，直接进行特征的提取会使得提取的特征中会包含大量的干扰特征。针对实际产线上的环境背景问题，提出了一种新的基于短时傅里叶变换能量分段的方法进行扬声器故障检测，通过能量分段的方式进行改进，把时频图中的能量按照大小进行分段，剔除掉高能量段中的扫频信号和低能量段中的普通背景噪声，突显出中能量段的故障信号特征。实验结果表明，该方法准确率提高了9%，能够更好地对扬声器故障进行检测。
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