瞬态诱发耳声发射信号近似熵的分析及应用

为研究有无对侧刺激声 (CAS)作用下 ,瞬态诱发耳声发射 (TEOAE)信号的变化特征 ,根据耳蜗的非线性特性 ,提出了将近似熵的分析方法引入到耳声发射信号的研究中 ,并将近似熵的分析方法从时间序列复杂性的度量中引入到频率序列复杂性的度量中。结果表明 :无 CAS作用下 ,TEOAE频域信号的近似熵在各频带处 ,蜗性病变耳的近似熵明显低于正常耳的近似熵 ,蜗后病变耳的近似熵与正常耳的近似熵无明显差别。在 CAS作用下 ,听力正常耳的近似熵下降 ,而感音神经性耳聋的近似熵上升 ,且近似熵上升的频带与耳蜗或蜗后神经患病处频带相关 .根据研究结果 ,提出了利用有无对侧刺激声作用下耳声发射信号近似熵的变化来诊断感音神经性耳聋的方法     

钢筋混凝土材料损伤的声发射信号处理

针对钢筋混凝土材料试件进行了加载破坏试验,采用小波变换对现场采集到的混凝土断裂过程中的声发射信号进行分析处理。试验结果表明用小波变换进行消噪处理,噪声消除效果显著,提高了声发射信号对结构健康监测的准确性,为实际监测钢筋混凝土材料的损伤提供了依据。     

噪声环境下基于小波熵的声发射识别

针对声发射技术在旋转机械故障检测中的强噪声干扰问题,提出了一种基于小波熵的声发射检测算法.该算法首先给定一个合理的阈值.对声发射信号进行小波分解.然后进行分帧处理,使信号在较短的时间间隔内保持特性基本不变,从而求出每一帧信号的小波熵.通过比较每一帧信号的小波熵值与阈值的大小,判断该信号为声发射帧还是噪声帧.为了检验算法的检测效果,在转子实验台上获得碰摩声发射信号.并在测试数据上叠加不同信噪比的高斯白噪声和非平稳噪声,进行声发射识别.实验结果表明:该算法具有较高的识别正确率;在低信噪比环境下,通过调整阈值的可调参数可以有效提高识别的正确率.     

声发射信号处理技术及其在滚动轴承检测中的应用现状

声发射技术在滚动轴承的检测中得到了广泛应用,声发射信号处理是检测中的关键技术问题,常用的声发射信号处理技术有参数分析、波形分析、小波分析、模式识别等等。综述了21世纪以来声发射信号处理技术在滚动轴承检测中应用现状,国内外学者在将各种声发射信号处理技术应用于滚动轴承检测方面做了大量研究且取得了一定程度上的研究成果。需要进一步研究的内容是规范各种工况下声发射信号处理方法并设计标准的声发射信号处理平台。     

小波包近似熵特征的机动车声识别方法

为了提高复杂背景噪声环境下的车型识别准确性,该文基于近似熵理论,对机动车行驶中辐射的声信号进行了研究。近似熵具有抗干扰能力强的特点,可用于提取动态背景噪声下机动车声信号的车型特征信息。首先,对声信号进行3层小波包分解;然后,利用近似熵量化第3层上各子频带信号的不规则性,描述各频带之间不同的变化趋势并作为目标车辆的声特征。为了提高分类有效性,将分解后的8个子频带信号的近似熵邻比值作为信号的特征向量,并基于支持向量机分类器实现了车型识别。分别在正常和有风两种气候条件下进行了实验,基于小波包近似熵的车型特征均获得了较为理想的分类精度。实验结果显示,小波包近似熵特征能有效地应用于机动车的声识别且对气候的影响具有一定的鲁棒性。     

短声诱发耳声发射特性

介绍了耳声发射的产生机理和分类,论述了短声诱发耳声发射（ＣＥＯＡＳＥｓ）的实验及其提取方法。在锥形核时频分布方法的基础上,利用计算机及相应分析软件计算了来自具有正常听力人左右耳ＣＥＯＡＥｓ的时频分布。根据试验和计算结果,讨论和分析了它们的时频分布特点及其相互关系,得出了时间一个具有正常听力人左右耳ＣＥＯＡＥｓ的波形、主要发射频率的数目及持续时间具有相似性等结论。     

基于声信号处理的系统设计方法

本文是作者毕业设计的一部分.介绍了基于声信号处理的系统设计方法,包括FPGA系统硬件设计、输入设计、EP1CT100C8的JTAG配置、FPGA的芯片配置、FPGA系统软件设计等几个部分.     

基于声发射的塔吊安全检测方法与实验研究

针对现有的塔吊安全检测技术存在抗干扰能力差,实时性不足的问题。提出一种基于声发射的塔吊安全检测方法。通过详细分析声发射波源在吊塔缺陷区域形成的信号特征,引入小波去噪技术去除检测中的电气干扰噪声、机械噪声、传播途径引起的畸变和衰减等干扰。运用参数分析和波形分析两种技术,识别缺陷区域信号特征。仿真实验结果表明,基于声发射的塔吊安全检测方法能够较好地去除干扰,采集到稳健性较好的去噪特征信号,对塔吊非安全区域的连续型和突变型损伤特征信号能较好地重构,满足应用需求。     

扩展Hubbard模型局域方法的四阶近似

应用局域方法四阶近似，计算了扩展Ｈｕｂｂａｒｄ模型顺磁相的相关性，局域磁矩和反铁磁极化。计算表明，当电子密度ｎ较小时，尽管Ｕ和Ｗ可以很大，对三阶近似结果仍没有明显修正，只有当ｎ，Ｕ和Ｗ都较大时，对三阶近似结果的修正才变得明显。     

瞬态诱发耳声发射的相关性研究

耳声发射是重要的人体生理声信号之一，主要用于听生理研究，听觉疾病诊断和新生儿听力筛选方面，耳声发射具有很好的长期稳定性，但存在明显的个体差异，为了进一步研究其统计特性，以瞬态诱发耳声发射为研究对象，分别计算了不同个体之间，同一个体左、右耳之间以及同一只耳在不同刺激强度下所诱发耳声发射之间的相关系数，得到了不同的统计结果，结果表明，第一、二、三种情况下的相关系数平均值分别为０．１３３、０．３３和０．７６，且呈正态分布。     

ERP instantaneous synchronization analysis based on cross approximate entropy

A complexity estimating algorithm, cross approximate entropy (Cross-ApEn), was developed to analyze the instantaneous synchronization of cognitive ERPs, which could indicate the interactions of different brain regions during selective attention tasks. In order to illustrate the validity of Cross-ApEn’s reflection of instantaneous synchronization, cross covariance was also calculated to compare with the final result. Two main phenomena can be noticed from this investigation: (1) The Cross-ApEn of electrode pairs over frontal and parietal areas became lower during the response period (0—400 ms) in both incongruent and congruent situations. (2) It was shown that Cross-ApEn presents lower value in incongruent situation than that in congruent one during response period (0—400 ms) at most electrode pairs. These results demonstrated that Cross-ApEn is effective to evaluate ERPs’ instantaneous synchronization designating the cooperation of different brain regions and may bring a new view to cognitive neural imaging and recognition.     

ERP instantaneous synchronization analysis based on cross approximate entropy

A complexity estimating algorithm, cross approximate entropy (Cross-ApEn), was developed to analyze the instantaneous synchronization of cognitive ERPs, which could indicate the interactions of different brain regions during selective attention tasks. In order to illustrate the validity of Cross-ApEn’s reflection of instantaneous synchronization, cross covariance was also calculated to compare with the final result. Two main phenomena can be noticed from this investigation: (1) The Cross-ApEn of electrode pairs over frontal and parietal areas became lower during the response period (0—400 ms) in both incongruent and congruent situations. (2) It was shown that Cross-ApEn presents lower value in incongruent situation than that in congruent one during response period (0—400 ms) at most electrode pairs. These results demonstrated that Cross-ApEn is effective to evaluate ERPs’ instantaneous synchronization designating the cooperation of different brain regions and may bring a new view to cognitive neural imaging and recognition.     

基于近似熵快速算法的静息态脑磁信号分析

为了探究静息态精神分裂症患者脑磁信号的非线性动力学特性,提出了一种将小波变换和近似熵相结合的特征提取方法.该方法首先通过小波变换,将10个正常人和10个精神分裂症患者的脑磁信号进行6层小波分解,提取对应于脑磁信号θ波段和α波段的小波系数,继而计算和比较两类人近似熵的分布情况.实验结果表明,相同情况下精神分裂症患者MEG信号的各脑区和各通道间的近似熵都普遍高于正常人,α波段的额叶和中央区域尤为突出.该结果为进一步研究患者MEG信号特征进而建立相应的分类诊断模型提供了思路.     

水下声散射信号处理可视化技术

水声散射实验需要大量的时间和经费，如果现场无法实现实验数据的处理，就难于及时获得最佳参数条件下的实验结果，当结果不理想时，需重新调整参数再做实验、为解决此类问题利用Matlab语言设计了一套水下声散射信号处理现场可视化软件．该设计提供了灵活、方便的实验参数修改功能，实现了被测目标散射特性的最佳显示效果，为水下声散射信号分析提供了依据．     

音频跳变点的分割熵检测算法

为了克服基于贝叶斯信息准则(BIC)的音频跳变点检测方法存在的缺陷,提出了音频跳变点的分割熵检测算法.该方法通过检测音频信号内部信息熵的变化趋势来检测跳变点的声学特征.结果表明:该方法可避免因设定固定门限而导致的漏检和数据积累带来的累积误差,能够准确地切分各种声学特性的音频数据,是一种更为直观和有效的跳变点检测方法,具有很高的灵敏度和鲁棒性.     

基于Matlab的数字信号处理课程改革

数字信号处理是一门阐述数字信号处理基本原理、方法和实现的课程,在这门课程的教学中引入Matlab软件可以帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、基本原理和基本分析方法,对提高学生的兴趣和教学质量有着重要作用。     

基于近似函数依赖的批处理模式挖掘方法研究

批处理依赖是一种特殊的函数依赖,但其定义的推理规则过于严格而不适用于含噪数据.为了从含噪数据中挖掘出有价值的批处理依赖,在批处理依赖研究的基础上,提出了近似批处理依赖的概念,并通过引入可信度、特异度等度量指标,提出了相应的近似批处理依赖挖掘算法;最后通过实例说明了算法过程及其有效性.     

基于样本熵的睡眠脑电分期

运用样本熵从波士顿Beth Israel睡眠脑电实验数据中提取睡眠特征值,对睡眠分期进行研究.针对脑电属于微弱非平稳随机信号、难于提取特征的特点,利用小波变换先有效地消除脑电信号中的噪声,再计算其样本熵用以表征睡眠各分期.计算结果表明,由清醒期到非快速眼动的Ⅳ期过程中,其样本熵值呈规律性逐渐变小,与该库中专家评定的结果相符.这说明经过小波消噪和样本熵处理的脑电信号能准确地反映睡眠各期的变化特征,比用近似熵表征睡眠分期更准确、运算速度更快,完全适用于非平稳随机信号的处理.