技术特征：
技术总结
本发明公开了一种电动轿车行人警示音设计方法，根据人们对不同频率段声音的不同反应，设计大量的声音样本，并提出利用声品质客观心理声学参数和主观评价结果，建立通过遗传算法优化的BP神经网络预测模型，该预测模型能够为后续声音样本的筛选提供指导，简化声音的筛选过程，节约成本；根据车辆的实际运行状况建立多工况的智能控制系统，使电动车/混合动力汽车在不同运行工况下能够智能的选择合适的声音并发出，还依据背景噪声的大小智能的选择增益电路的放大倍数，使所发出的警示声能更加合理的警示行人且不会造成环境的噪声污染。本发明同时公开了一种纯电动或混合动力汽车行人警示音设计方法及警示音控制系统及其控制方法。
技术研发人员：梁杰;赵健;林琳;陈燕虹;钱堃;井晓瑞
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：2017.03.14
技术公布日：2017.07.07