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为了高效识别聚类边界,根据边界周围区域存在密度差异的特征,提出了一种网格 k‐近邻集的边界识别算法(BGN )。在网格空间中,该算法根据网格单元和它最近邻居单元的 k‐近邻集的质量及其单元间中心距离确定边界度,由边界度和边界阈值判断每个网格单元是否为边界单元或噪声单元。通过从边界单元中提取更靠边缘的数据作为边界点的方式,使得边界更精细。实验结果表明,该算法能有效和快速识别出多密度数据集的聚类边界和噪声。 相似文献
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某轻型货车主观评价三挡加速噪声时,发现该噪声存在闷音和“呜呜”声,声音品质不佳,主观评价不可接受。为此,测试了三挡加速噪声,并分析噪声特征,发现噪声在170 Hz时存在共振。进一步测试分析,得知该共振噪声由传动轴共振导致。通过修改传动轴共振频率,该共振噪声消失,主观评价接受。研究发现车内“呜呜”声的噪声频率主要为700~800 Hz,随转速升高,“呜呜”声频率变大。通过排查可知,车内“呜呜”声是增压器次同步噪声,于是更换增压器浮动轴承和改善油膜间隙,减低增压器次同步噪声,问题最终得到改善,主观评价可以接受。 相似文献
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