《表1 列车音频特征向量：基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法》

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《基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法》

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从实验现场中采集到的音频信号中选取16组典型音频信号（其中1组为检测到的异常信号，其余15组为正常），上述音频信号的特征提取结果如表1所示。表1中有一组（第10组）信号被系统识别成异常信号并被标记，其特征向量明显区别于其他15组数据。其他组的特征向量中信号能量分散在8个频段中，而第10组数据第1频段的能量分布明显高于其他频段的能量，此组数据即异常信号。