车辆噪声源识别方法综述

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整车噪音知识点总结归纳

整车噪音知识点总结归纳一、整车噪音的来源1. 发动机噪音发动机是整车噪音的主要来源之一。

发动机在燃烧过程中产生的爆发声音以及机械运动时的摩擦噪音都会成为整车噪音的一部分。

2. 车辆风噪车辆在高速行驶时，车身与空气之间的摩擦力产生的风噪是整车噪音的主要来源之一。

尤其是在高速公路上行驶，车辆前风挡玻璃和车身之间的气流会产生较大的风噪。

3. 轮胎和路面噪声车辆行驶时，轮胎与路面的摩擦不仅会产生振动，还会产生噪音，尤其是在不平整的路面上行驶时，轮胎与路面的碰撞会产生较大的噪音。

4. 排气系统噪音汽车排气管的设计和材料会直接影响排气系统的噪音水平。

排气系统的设计不当或者老化损坏都会增加整车噪音。

5. 悬挂系统和传动系统噪音汽车的悬挂系统和传动系统在行驶过程中会受到颠簸和振动的影响，产生噪音。

6. 车身及内饰噪音车身的结构、密封性以及内饰材料的隔音效果都会影响整车噪音的水平。

以上就是整车噪音的主要来源，接下来将介绍整车噪音的影响因素和控制方法。

二、整车噪音的影响因素1. 车速车速是影响整车噪音水平的重要因素。

一般来说，车速越高，整车噪音就越大。

这主要是因为高速时车辆与空气之间的摩擦力增加，同时车轮与路面的摩擦也会产生更大的噪音。

2. 路面情况路面的平整程度和质地会影响整车噪音的大小。

在崎岖不平的路面上行驶，车辆会产生较大的振动和噪音。

3. 车辆质量车辆质量的大小会直接影响整车噪音的水平。

车辆质量越大，其结构和零部件的质量越高，其整车噪音一般会更小。

4. 内部隔音设计车辆的内部隔音设计会直接影响乘客舒适度。

良好的内部隔音设计可以显著降低车内噪音，提高驾驶舒适度。

5. 发动机和排气系统设计发动机和排气系统的设计会影响整车噪音。

合理的发动机和排气系统设计能够降低发动机噪音，减小整车噪音。

以上是主要的整车噪音的影响因素，下面将介绍如何控制整车噪音。

三、整车噪音的控制方法1. 发动机优化通过对发动机结构和材料的优化设计，减少发动机内部摩擦和振动，降低发动机噪音。

车辆噪声源识别理论与方法分析

汽车噪声源识别的目的主要在于以下两个方面：】
１噪声源识别的传统方法
１１主观评价法．
（）１噪声源部位的确定，要噪声源发声部件以主及各噪声源在总声压级中所占的比重；（）２噪声源特性的确定，括声源类别、率特包频性、分布特征、化规律和传播途径等。变噪声源识别技术是近年来国内外学者在噪声领域研究的热点问题之一，出了许多噪声源识别方提
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声压是一个标量，间某点处的声压往往受到空
各个方向上所存在的声源的影响，以从一点测到所的声压很难判断出其中的主要噪声源。但在一些特定的条件下，下面介绍的近场测量法和通管测定如法，抑制了其他方向上的噪声干扰的影响时，是在还可以从声压的测量结果中判断出主要噪声源。

乘用车怠速车内噪声源识别及控制措施研究

乘用车怠速车内噪声源识别及控制措施研究车辆内噪声是一种极具破坏性的因素。

长时间暴露在车内高强度的噪声环境中，会对人们的身心健康造成负面影响。

近年来，乘用车怠速车内噪声控制逐渐成为国内外汽车领域中的热点问题。

本文将围绕乘用车怠速车内噪声源的识别和控制措施开展探讨。

首先，乘用车怠速车内噪声源主要包括发动机、排气管、齿轮箱、排气系统、轮胎和风噪等。

这些噪声源之间相互作用，形成了车内较为复杂的噪声环境。

因此，深入探究这些噪声源之间的相互关系，是实现噪声控制的关键。

其次，针对上述噪声源，应采取相应的控制措施。

例如，对于发动机和排气管所产生的噪声，可以通过对发动机进行隔音处理、选择低噪声的排气管等措施，有效地减少噪声的产生。

而对于轮胎和风噪所产生的噪声，可以提高轮胎的造价和质量、使用低噪声的轮胎、加装隔音材料等措施，减少轮胎和风噪所产生的噪声。

此外，还可以通过改变乘用车结构设计和使用新型的材料来减少噪声。

例如，采用双层玻璃、使用隔音材料、调节车内空气流动等措施，均可有效降低噪声水平。

综上所述，乘用车怠速车内噪声控制需要综合考虑多种因素的综合作用，才能达到较好的降噪效果。

未来，随着汽车科技的不断发展，新型材料和技术的应用将会推动乘用车噪声控制技术不断创新和发展。

基于上述对乘用车怠速车内噪声源的识别和控制措施的探讨，本文将重点阐述几种常见的噪声控制方法。

第一种方法是隔音处理。

该方法通过应用吸声材料、隔音复合材料等隔音材料，增加车内物体的重量，从而降低传递声波的能力，达到减少车内噪声的效果。

第二种方法是振动控制。

该方法通过对乘用车车身结构的改进和升级，例如增加刚度、使用新型材料等措施，有效抑制车辆振动和降低噪声。

第三种方法是流体力学控制。

该方法主要应用于减少风噪和排气噪声。

通常可以通过调整车辆的外形设计和风道的优化设计来减少噪声的产生。

第四种方法是电子消噪技术。

该技术通过采用反向波产生的方式，在声音传入的时候产生与原声音相反的波形，从而达到消除噪声的效果。

汽车变速器主要噪声源识别及降噪途径研究

汽车变速器主要噪声源识别及降噪途径研究摘要：近年来，我国的汽车行业有了很大进展，汽车变速器的应用也越来越广泛。

汽车在设计和生产的过程中，必须要达到一定的舒适性标准，变速箱作为重要的传动系统组成部分，研究其主要噪声源识别及降噪途径对于提高汽车舒适性就具有重要意义。

本文分析了汽车变速箱噪声产生原因，和变速器总成噪声影响因素以及主要的噪声识别技术，分析了变速器总成降噪的对策措施。

关键词：汽车变速器；噪声源识别；降噪途径；设计优化引言汽车、钢铁和石油一直以来被视为世界的三大传统行业，汽车的发展从侧面就能反映出一个国家制造业的发达程度。

众所周知，一辆汽车在出厂之前，都会进行严格的安全测试和舒适度测试。

舒适度测试包括两个方面，一个是汽车在不同路面的振动状况，另一个则是汽车在行驶过程中变速器总成噪声是否达到国家规定标准。

如果一辆汽车变速器总成的噪声太大，就会对汽车的总体性能产生影响，同时也给汽车标定的出厂价格带来巨大挑战。

1汽车变速器概述汽车变速器主要是对汽车运动状态及速度进行调节的必备装置，对汽车安全行驶及速度控制十分关键，被称为汽车第二心脏。

通过对汽车变速器进行分析后发现，变速器主要负责对发动机转速及车轮实际行驶速度进行有效调节，将发动机的最佳性能充分发挥出来。

同时变速器能在汽车行驶当中，使发动机与车轮二者之间产生差异化较大的变速比。

汽车变速器的具体作用：第一、可以对传动比进行调节，根据驾驶需求及外部条件等进行自动调节，起到降低行驶油耗、控制调节车速的作用。

第二、实现倒车行驶。

第三、可以利用空挡效应中断其动力传递，即怠速。

2变速器总成噪声源的识别分析2.1变速箱噪声产生原因变速箱噪声产生的主要原因有以下几个方面：第一，齿轮及齿轮动力传递产生的噪声。

齿轮的变形或者齿轮设计的误差，导致了齿轮之间存在传递误差，进而形成了齿轮系统的耦合振动。

齿轮及齿轮动力传递之间所产生的噪声是变速箱噪声的主要来源。

第二，动态啮合力产生的噪声。

轿车车内噪声源识别的道路试验方法

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维普资讯
汽车工程
２００２年（２第４卷）第４期
ＡｕｏｍｏｔｖＥｎｉｇｔｉｅｎ ∞ｒｎ
２０（Ｌ４０２Ｖｏ２）Ｎｏ４．
２００８０２６
轿车车内噪声源识别的道路试验方法
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《基于工况传递路径分析方法的车内噪声识别研究》

《基于工况传递路径分析方法的车内噪声识别研究》一、引言随着汽车工业的不断发展，人们对车辆行驶时的舒适性和安全性提出了更高的要求。

其中，车内噪声问题一直是影响汽车品质的重要因素之一。

为了有效识别和降低车内噪声，本文提出了一种基于工况传递路径分析方法的车内噪声识别研究。

该方法通过分析车辆在各种工况下的传递路径，识别出噪声源和传播途径，为降低车内噪声提供理论依据和实际指导。

二、工况传递路径分析方法工况传递路径分析方法是一种系统性的噪声识别方法，通过对车辆在不同工况下的传递路径进行分析，找出噪声产生的源头和传播途径。

该方法主要包括以下几个步骤：1. 确定研究目标：根据车辆类型、使用场景和用户需求，确定车内噪声识别的目标。

2. 收集数据：通过实验和仿真手段，收集车辆在不同工况下的噪声数据和传递路径信息。

3. 分析传递路径：根据收集到的数据，分析噪声在车辆各部件之间的传递路径，找出噪声源。

4. 确定噪声源：根据传递路径分析结果，确定噪声源的位置和类型。

5. 提出改进措施：针对确定的噪声源，提出相应的改进措施，如优化结构、更换材料等。

三、车内噪声识别研究基于工况传递路径分析方法，本文对车内噪声进行了识别研究。

首先，通过实验和仿真手段，收集了车辆在不同工况下的噪声数据和传递路径信息。

然后，利用传递路径分析方法，对噪声在车辆各部件之间的传递路径进行了分析，找出了主要的噪声源。

最后，根据噪声源的类型和位置，提出了相应的改进措施。

在研究过程中，本文还考虑了车辆的不同工况，如行驶速度、路面状况、风速等对车内噪声的影响。

通过对比分析，得出了不同工况下车内噪声的变化规律和特点。

四、结果与讨论通过基于工况传递路径分析方法的车内噪声识别研究，本文得出了以下结论：1. 车辆在不同工况下，车内噪声的来源和类型有所不同。

通过对传递路径的分析，可以有效地识别出主要的噪声源。

2. 针对不同的噪声源，需要采取不同的改进措施。

如对于结构振动引起的噪声，可以通过优化结构、更换材料等方式降低噪声；对于空气动力噪声，可以通过改进车身造型、降低风阻等方式降低噪声。

《基于相干性分析的汽车车内噪声源识别应用研究》

《基于相干性分析的汽车车内噪声源识别应用研究》一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车噪声问题逐渐受到人们的关注。

准确识别汽车车内的噪声源，对提升汽车的乘坐舒适性和整体性能至关重要。

传统噪声源识别方法通常依赖实验人员的经验和大量实验数据，但效率较低且可能存在误判。

因此，研究一种高效、准确的汽车车内噪声源识别方法具有重要意义。

本文提出了一种基于相干性分析的汽车车内噪声源识别方法，旨在提高噪声源识别的准确性和效率。

二、相干性分析原理相干性分析是一种信号处理方法，通过分析两个或多个信号之间的相关性，从而确定信号的来源和传播路径。

在汽车车内噪声源识别中，相干性分析可以用于分析车内噪声信号与各噪声源信号之间的相关性，从而确定主要噪声源。

三、方法与实验1. 数据采集：在实验过程中，使用传感器在车内不同位置采集噪声信号，同时记录各噪声源的信号。

2. 数据处理：将采集的噪声信号和噪声源信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高信号的质量。

3. 相干性分析：利用相干性分析方法，计算车内噪声信号与各噪声源信号之间的相干性系数。

相干性系数反映了两个信号之间的相关性程度，值越大表示两个信号之间的相关性越强。

4. 识别主要噪声源：根据相干性分析结果，确定与车内噪声信号相关性最强的噪声源，即为主要噪声源。

四、实验结果与分析通过实验，我们得到了各噪声源与车内噪声信号的相干性系数，并识别出了主要噪声源。

实验结果表明，基于相干性分析的汽车车内噪声源识别方法具有较高的准确性和效率。

首先，我们分析了发动机噪声对车内噪声的贡献。

通过相干性分析，我们发现发动机噪声与车内噪声之间的相干性系数较高，表明发动机是车内主要噪声源之一。

进一步分析发动机噪声的频率特性，可以为目标消声器的设计提供依据，从而降低发动机噪声对车内的影响。

其次，我们研究了轮胎与地面摩擦产生的噪声。

轮胎噪声与车内噪声之间的相干性系数也较高，表明轮胎噪声是车内的另一个主要噪声源。

车载测试中的噪声和振动分析

车载测试中的噪声和振动分析车辆是人们生活中不可或缺的交通工具，而车辆的安全性和舒适性是用户关注的重点。

为了确保汽车在各种复杂路况下的表现，车载测试便成为了必不可少的环节。

而在车载测试中，噪声和振动是需要重点关注和分析的问题。

一、噪声分析在车辆运行过程中，发动机、车轮以及风阻都会产生噪声。

这些噪声对乘坐者的听觉健康和舒适感产生直接影响。

因此，对车辆的噪声进行分析和控制是至关重要的。

1. 噪声来源车辆噪声主要来自于以下几个方面：- 发动机噪声：发动机在运转时会产生机械和排气噪声；- 轮胎噪声：车辆在路面行驶时，轮胎与路面的摩擦会产生噪声；- 风噪声：车辆行驶时气流产生的噪声；- 底盘噪声：底盘存在的共振和传导也会产生噪声。

2. 噪声测试为了准确分析车辆噪声，一般会采用专业的噪声测试仪器进行测量。

测试过程中需要注意以下几点：- 测试环境：应该在符合标准的噪声测试室或者闭合的空旷环境中进行；- 测试位置：车辆不同位置的噪声值可能存在差异，需要选取代表性的位置进行测试；- 测试方式：可以采用频谱分析等方法，获取不同频率下的噪声数据；- 数据处理：通过对数据的统计分析，得出噪声的特性和分布规律。

3. 噪声控制根据噪声测试结果，可以采取以下几种方式进行噪声控制：- 发动机隔音：采用吸声材料对发动机进行隔音，减少发动机噪声的传导；- 轮胎降噪：选择低噪声轮胎，减少与路面的摩擦声；- 风噪声控制：优化车辆外形设计，减少风噪声的产生；- 底盘隔音：对共振点进行隔音处理，减少底盘传导噪声。

二、振动分析车辆振动是指车辆在运行过程中产生的机械振动。

振动分析可以帮助了解车辆结构的稳定性和舒适性。

1. 振动来源车辆振动主要来源于以下几个方面：- 发动机振动：发动机在运转时会产生振动；- 轮胎不平衡：轮胎在高速行驶时由于不均匀磨损会导致横向振动；- 路面不平：路面起伏、坑洼等会引起车辆振动；- 悬挂系统：悬挂系统对车辆振动吸收和缓冲起到重要作用。

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文章编号：1006-1355(2012)05-0011-05车辆噪声源识别方法综述胡伊贤，李舜酩，张袁元，孟浩东（南京航空航天大学能源与动力学院，南京210016）摘要：在车辆产业中，噪声问题越来越突出，噪声源识别方法是车辆噪声控制的重要前提。

近年来，车辆噪声源识别的方法得到快速发展，但仍需不断改进和完善。

本文对车辆噪声源识别方法进行总结，将车辆噪声源识别方法分为传统方法、基于信号处理方法和基于声阵列技术方法三类，并描述和分析各种识别方法的特点。

最后总结全文，展望未来车辆噪声源识别方法。

关键词：声学；车辆；噪声控制；综述；噪声源识别方法中图分类号：V231.92文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2012.05.003 Reviews of Vehicle Noise Source Identification Methods HU Yi-xian,LI Shun-ming,ZHANG Yuan-yuan,MENG Hao-dong(College of Energy and Power Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing210016,China)Abstract:In the vehicle industry,noise issues have become more evident.Vehicle noise source identification is an important prerequisite for noise control.In recent years,new methods of vehicle noise source identification have been developed,but it is necessary still for them to improve and optimize.The different methods for identifying noise sources are reviewed in this paper.All methods are divided into three categories,i.e.the traditional analysis method,the method based on signal processing,and method based on acoustic array technology.The features of various identification method are described and compared.Finally,some prospects of noise source identification method are given.Key words:acoustics;vehicle;noise control;review;noise source identification method车辆噪声源识别是指在有许多噪声源或包含许多振动发声部件的复杂声源情况下，为了确定各个声源或振动部件的声辐射的性能，区分噪声源，并加以分等而进行的测量与分析。

车辆的噪声主要分为发动机噪声、进排气噪声、传动噪声、轮胎噪声以及其他机械噪声[1，2]。

车辆噪声产生机理不同，针对不同噪声源有不同的识别方法[3]。

本文将车辆噪声源识别方法分为三类：一类是传统噪声源识别方法，包括主观识别法、铅覆盖法、分部运行法、表面振速法和近场声压收稿日期：2011-11-23；修改日期：2012-01-21项目基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划资助(基金编号：CX10B_094Z)作者简介：胡伊贤（1986-），男，江苏，江苏宿迁泗阳县人，硕士，目前从事车辆噪声与振动控制研究。

E-mail:nuaayixian@ 测试法等。

这些方法可以简单的对车辆噪声源进行识别。

第二类是以信号处理为基础的噪声源识别方法，典型的有时域平均法、相关分析法、相干分析法、倒谱分析法、阶次分析法、小波分析法以及盲源分离法等。

其中时域平均与相关分析是描述幅值随时间变化的时域分析方法。

相干分析、倒谱分析在频域内对噪声信号进行分析，主要针对平稳噪声信号；阶次分析、小波分析、盲源分离识别方法在时频域内对信号进行分析，一般用于非平稳噪声信号。

第三类是以声阵列技术为基础的噪声源识别方法，主要包括声强测试、波束成形以及声全息测试技术，它们主要特征是以全息面来直观全面反映各声源对整车噪声贡献的大小。

本文在对各种声源识别方法总结基础上，分析声源识别方法的使用特点、优点与不足，对车辆噪声源识别方法进行总结与展望。

1传统声源识别方法1.1主观识别法主观识别法是个人主观区别噪声来自于哪一噪声源。

它要求识别者对于车辆的主要噪声源有一定的了解，同时要有足够的经验，才能有效对噪声源进行辨识。

主观识别法的不足在于它没有能够定量的给出噪声源的贡献大小，对于噪声贡献相当的多个噪声源，主观识别法不能有效的辨识。

1.2铅覆盖法铅覆盖法是用内部加上吸声材料（减少内部混响）的铅板把所有的噪声源覆盖住，测试时针对某一噪声源所在的位置在铅板上打开一定大小的“窗口”，使所测量的声源或声源表面暴露在外，测量声源的声压级，这样依次打开各个声源的“窗口”分别测量各声源的声压级以判断噪声源的贡献主次。

这种方法主要针对中、高频段噪声效果较好，对于低频噪声效果较差[4]。

1.3近场测试法近场测试方法是利用声级计测量噪声源表面声压级，通过声压级大小比较各噪声源贡献大小的一种方法。

这种方法比较简单，但是对于噪声环境的要求比较高，且在发生混响的声场环境下测量时，效果比较差。

1.4分部运行法分部运行法在测试时，首先要测量整体的噪声声压级，然后依次将某些运行部件停止运行，通过声学的计算方法，得到各个部件对整车的噪声贡献[5]。

由于实际运行中某一部分停止运行，会影响到其他部件的运行状态，因此测量状态常常不一致。

同时分部运行法的测量时间比较长，需要进行系统的试验设计。

1.5表面振速法结构表面振动往往是产生噪声的主要原因，其振动强弱程度可以反映结构辐射噪声大小。

测试时，用加速度传感器拾取各零部件振动表面的加速度值，通过表面法向振动速度比较各部件的振动强弱。

由于振动点对振动表面的声场重构至关重要，近年来对于振动测点的优化进行了大量的研究。

天津大学以及江苏大学利用近场声全息理论和标准Tikhonov正则化方法来控制场点声压测量误差对表面振速重构解的扭曲影响得到了“测量点位置分布不均匀时，声源识别效果较好”的结论[6，7]。

2基于信号处理的噪声源识别方法2.1时域法2.1.1时域平均法时域平均法主要针对噪声信号中的周期信号，对噪声信号进行整周期的截取与迭加，可以将信号中非周期成分或随机成分消除，以突出噪声信号中的周期成分。

时域平均识别方法存在一些缺陷。

一些非周期性噪声容易被剔除，因此不能完整有效的识别噪声源。

2.1.2相关分析法相关分析法，是噪声信号在时域相关性的数学描述。

相关分析一般要求分析原信号中的特征信号为周期信号，对于非周期信号则无能为力。

在车辆噪声源识别过程中，利用相关分析对整车噪声信号与某噪声源信号进行分析，确定两者之间的相关程度，从而确定噪声源对整车噪声的贡献大小。

浙江大学利用相关分析法，分析了车内驾驶员右耳旁噪声，结果发现右前车顶车身结构板块的振动是引起驾驶员耳旁噪声的主要噪声源，通过对右前车顶的振动控制，获得了明显的降噪效果[8，9]。

2.2频域法频域法对平稳噪声信号进行Fourier分析，获得噪声信号幅值与相位特性，根据噪声频谱特性定位主要噪声源。

2.2.1频谱分析法频谱分析法是以Fourier变换为理论基础发展起来的一种分析方法。

在频域内，对噪声信号进行分析，能够获得比时域分析更多、更丰富信号特征信息。

车辆噪声源识别中，频谱分析法广泛使用[10，11]。

频谱噪声识别法主要包括自功率谱与互功率谱分析。

噪声自功率谱描述了噪声信号的平均功率在各个频率上的分布。

由于自身的缺陷，它并没有解决同频成分的问题，需借助其他识别方法进行分析[12]。

互功率谱描述了两个噪声信号互相依赖的程度，可以用来计算系统的频响函数，进行传递路径的分析与识别，因此对产生噪声的激励源识别有一定的优势。

在此基础上新的识别技术不断出现[13]。

2.2.2相干分析法相干分析与相关分析类似，两者的主要区别在于前者针对频域分析而后者是时域分析。

相干分析是在信号的互功率谱的基础上发展起来的，在分析信号频率上相互依赖性或某种响应产生机制具有重要意义。

应用相干分析，可以探寻噪声谱中峰值的来由。

现阶段相干分析主要应用在多输入—单输出系统中，并且输入源比较少，因此对于多输入—多输出系统需要做进一步研究[14]。

2.2.3倒谱分析法倒频谱简称倒谱，它是对功率谱取对数后进行Fourier逆变换。

倒谱分析法在车辆容易发生混响的声腔内有很大的应用。

它能够将信号时域卷积的复杂关系转化为时延域的简单相加关系。

驾驶室中，由于有各种噪声在其内部进行声波的反射与衍射，容易形成大量的反射声，它们的存在使噪声频率产生失真，会影响声源识别的结果。

倒谱处理对功率谱的等距频率成分有很强的辨别能力，它能够有效地识别和删除噪声信号中的反射声。

重庆大学通过比较基于互相关分析的时延估计法、最小均方自适应滤波(LMS)时延估计法以及强混响条件下倒谱时延估计算法，得出倒谱时延估计的优越性。

2.3时频域法2.3.1阶次分析法阶次分析是针对周期性信号的倍频特性所提出的一种基于时频分析识别方法。

由于旋转机械（如齿轮等）振动的周期性，因此它在振动信号处理分析中运用比较广泛。

在车辆噪声源识别中它的应用也在慢慢体现[15]。

在初步确定车辆排气噪声的频谱特性时，可以进行阶次分析。

阶次分析针对非平稳信号，可以对不同转速的下噪声信号进行分析，通过对比分析声压图确定排气噪声在车辆运行的全部工况下的噪声情况[16]。

2.3.2小波分析法小波分析方法是一种时间窗和频率窗都可改变的时频局域化分析方法，这种特性使小波变换具有对信号的自适应性，克服了Fourier变换不能在时域和频域上局域化的缺点。

小波分析利用不同尺度（时延尺度—调节时延位置，扩展尺度—调节小波频率）的小波基函数对信号进行小波变换，一方面通过小波变换将噪声信号分解成不同频带的小波细节，使信号中不易察觉的特征在不同分辨率的子空间中显露出来；另一方面，采用小波逆变换可以根据需要对各级小波细节中的某一时刻的子波进行选择重构，提取噪声信号中的特征信息。