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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 389 - 397 (9page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.4.389
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Noise level management has become an important task in the automotive industry because of the increased demand for low-noise automobiles. In particular, it is essential to reduce the automobile noises incurred by electric power steering(EPS) and an automotive steering system. Although existing methods measure the noise levels by mounting EPS on actual automobiles and detect the importance of frequency bands based on experts’ judgment, they were subjective, time consuming and expensive. Therefore, an efficient method is required to predict the automobile noise levels and detect influential frequency bands based on EPS acceleration data. We propose a multi-sensor spectrogram transformer(MuST) for predicting the EPS automobile noise levels. The proposed method allows us to predict automobile noise levels by reflecting the individual characteristics of multiple sensors in EPS and detecting influential frequency bands related to noise levels. The experimental results showed that the proposed MuST performed well and detected influential frequency bands similar to the experts. We believe that the framework presented in this study can efficiently identify the automobile noise levels and help experts design quiet automobiles in the future by providing information on influential frequency bands. In addition, our method can help to handle various tasks which use data collected through multiple sensors in the automotive industry.
목차
1. 서론
2. 제안 방법론
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (19)
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Azadi, S., Azadi, M., and Zahedi, F. (2009), NVH analysis and improvement of a vehicle body structure using DOE method, Journal of Mechanical Science and Technology, 23(11), 2980-2989.
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Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., and Houlsby, N. (2020), An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale, arXiv preprint arXiv:2010.11929.
Dörfler, M., Bammer, R., and Grill, T. (2017, July), Inside the spectrogram: Convolutional Neural Networks in audio processing, In 2017 International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA), IEEE, 152-155.
Ge, C., Gu, I. Y. H., Jakola, A. S., and Yang, J. (2018, July), Deep learning and multi-sensor fusion for glioma classification using multistream 2D convolutional networks, In 2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), IEEE, 5894-5897.
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