大深度拖曳式深海地貌仪

研制成的深海地貌仪,采用大深度拖曳工作方式,具有高分辨率特点.它双侧工作,用途广泛.仪器包括水下拖曳系统、发射系统、接收系统和干式电火花记录器四个部分.性能优良的水下拖曳系统,使仪器能在水深1000m以内的任何海区工作.每侧作用距离500m.在测深仪的配合下,能够对水深1000m的局部海区的海底地貌进行详细观察,提供资料.需要在浅海使用时,换用短电缆,声源级可提高6dB,每侧作用距离增加到750m,即成为一种浅海地貌仪.同时,它还可作为水声测量仪器,可用于研究海底混响和深海散射层.     

基于拖曳倾斜线列阵的海底反射损失提取方法

在浅海环境中,海底声学参数对水下声场的精确预报十分重要.现有的海底声学参数反演方法大多数是采用固定垂直阵进行的,其缺点是不能实施大面积、高分辨的走航式反演.在已提出的垂直阵海底反射损失反演方法的基础上,研究了基于三种线列阵阵形的海底反射损失提取方法及其特点,提出了基于拖曳倾斜线列阵与三个声源组合的走航式海底参数快速获取方法,并对该方法进行了误差分析.研究结果表明：覆盖同样的掠射角范围,垂直线列阵需与多个距离的声源组合,拖曳水平线列阵只需一个声源组合但需要采用较大的物理孔径,拖曳倾斜线列阵综合了垂直阵和水平 关键词： 水下声场预报 海底声学参数 海底反射损失 拖曳倾斜线列阵     

主被动拖线阵声呐中拖曳平台噪声和拖鱼噪声在浅海使用时的干扰特性

分析了主被动拖线阵声呐中拖曳平台的螺旋桨噪声和主动发射基阵(拖鱼)流噪声对被动接收基阵的干扰作用,指出在浅海声学环境下,直达波和海底、海面反射波会成为声呐系统的严重干扰。给出了拖曳平台和拖鱼在各种不同深度和缆长的情况下干扰源的入射角。从理论上计算了不同参数下干扰噪声对系统响应的影响,系统仿真结果可为声呐设计者抑制这种干扰提供途径。     

EPR和NMR自旋标记法研究部分折叠蛋白质构象

部分折叠蛋白质的特征是在溶液中有部分二级结构,但是三级结构接触比较松散或者较少,其意义可能是蛋白质折叠过程的中间态,或者有重要的生理功能. 利用EPR和NMR波谱可以表征其构象特征,从而构建其二级结构、三级结构、四级结构以及构象变化的结构模型. 利用分子生物学的点突变技术可以在蛋白质主链上插入1个或2个半胱氨酸残基,然后把顺磁自旋标记物特异地共价结合在半胱氨酸的侧链巯基上来制备自旋标记样品. 位点特异性自旋标记电子顺磁共振（SDSL-EPR）波谱是通过测定2个自旋标记间的偶极相互作用,从而推测2个硝基氧自由基间的距离. 核磁共振（NMR）波谱则是通过测定单个自旋标记中心对周围原子核驰豫效应增强（PRE）的效应,推测出顺磁中心相对于周围原子核的距离. 连续波EPR和NMR自旋标记方法可以测定2.5 nm左右的偶极相互作用距离,属于长程的距离约束,这对于确定部分折叠蛋白质的构象至关重要. 该文将就蛋白质部分折叠态研究的生物学意义,自旋标记方法以及EPR和NMR方法研究其构象特征举例描述.     

基于虚拟线圈和卷积神经网络的多层同时激发图像重建

本文提出一种基于虚拟共轭线圈（Virtual Coil Concept，VCC）技术和k空间插值鲁棒人工神经网络（Robust Artificial-neural-networks for k-space Interpolation，RAKI）的图像重建方法，用于磁共振多层同时激发成像（Simultaneous Multi-Slice imaging，SMS），该方法能够有效提升重建图像的质量，被命名为VIRGINIA（VIRtual conjuGate coIls Neural-networks InterpolAtion）.为了得到更高质量的SMS图像，本文提出的VIRGINIA方法利用磁共振线圈数据的复数共轭对称性质扩展了SMS所获取的多通道数据，并将扩展后的数据用于RAKI网络的训练，利用训练后的网络实现高质量的SMS图像重建.本文将VIRGINIA方法和其他SMS图像重建方法（RAKI和Slice-GRAPPA方法）进行了对比，并采用结构相似指数（Structural Similarity Index，SSIM）、峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）对不同方法的重建图像进行了量化对比分析.结果显示，在相同的SMS加速倍数下，使用VIRGINIA方法进行重建的图像质量均好于RAKI方法，且远好于传统Slice-GRAPPA方法.     

拖曳式水平鱼探仪海上试验研究

为了简化设备组成,方便操作使用,降低设备成本,对拖曳式水平鱼探仪采用了被动工作方式,利用监测鱼群噪声以确定鱼群方位。采用水平拖曳方式时,对拖体内两个矢量水听器所接收信号进行本船噪声抵消运算,有效地降低了本船噪声干扰,从而保证了必要的目标检测距离。利用矢量水听器所测得声压与质点振速的相关性,借助非线性最优化技术,按照单矢量水听器多目标定向方法,解算并输出显示各目标方位。根据具体要求,可以显示目标的地理方位,也可以显示目标相对于本船的方位。     

水下立体声音响获尤里卡金奖

中国科学院声学研究所研制的水下立体声音响,参加了1988年12月在布鲁塞尔举行的世界发明博览会,荣获尤里卡金奖。 水下立体声音响是供水上芭蕾舞、花样游泳比赛和训练用的一种专用水声设备。过去在这方面我国一直是空白,完全依赖进口。为了满足我国日益发展的水上芭蕾舞及潜泳比赛和训练的需要,中国科学院声学研究所近年来研制了适合各种需要的水下音响设备。这些设备的特点是:水下扬声器的体积小、重量     

反向追迹法获取水下对空全景图像

在水下透过波浪对海面及空中目标成像，所获取的目标图像会发生畸变。为定量分析波浪对图像畸变的影响，建立一种理想的水下对空成像模型，得到透过波浪的全景图像。首先，在给定的成像模型下，运用主光线反向追迹法，由斯涅耳定律计算出与水下入射光线对应的水上折射光线的方向矢量，从而得到天球上目标点与成像靶面上单像素点的物像对应关系。然后，对整个成像靶面上的像素点进行遍历，形成水下对空全景图像。最后，在4种特殊的海面波浪波形下，利用MATLAB环境计算出天空圆形目标及背景的水下对空全景图像。计算结果表明:运用反向追迹法能够有效地计算出水下对空全景图像，通过调整波浪参数，可以定量分析图像的畸变程度。主光线反向追迹法适用于分析透过具有一阶可导波浪的水下对空全景图像的畸变特征，为研究更复杂波浪下的水下对空图像畸变特征奠定了基础。     

SES微波脉冲压缩系统瞬态特性的模拟研究

 通过MATLAB编程，实现了储能切换（stored energy switch）方式产生高功率微波脉冲瞬态响应过程的模拟。程序可用于研究微波压缩系统的功率增益、储能转换效率及脉宽压缩比等主要指标与系统开关耦合腔的固有品质因数、输入与输出耦合系数的关系；并可用于对工作频率失谐、“开关”导通前的泄漏及“开关”启动时间的影响等进行分析，输出瞬态响应过程图像。     

基于MRI和深度学习的桥小脑角区脑膜瘤与听神经瘤分类算法研究

桥小脑角区脑膜瘤与听神经瘤是两种常见的脑部肿瘤，它们的临床表现和影像学表现极为相似，在临床诊断时极易发生误诊．将影像数据与深度学习方法相结合，建立脑膜瘤与听神经瘤的判别模型，可以为两种脑肿瘤的及时准确诊断提供重要手段．本文采集了307名脑肿瘤患者的T₁W-SE序列图像，通过对原始图像进行限制对比度自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，CLAHE）等预处理，提升数据集图像质量，再经过建立的三维卷积神经网络（3-Dimensional Convolutional Neural Network，3D CNN）深度学习框架中图像特征的学习，实现对脑膜瘤与听神经瘤的分类．图像增强参数与网络结构参数经过优化后，对脑膜瘤与听神经瘤分类的准确率达到0.918 0，曲线下面积（Area Under Curve，AUC）为0.913 4，实现了对桥小脑角区脑膜瘤与听神经瘤的有效判别．