基于STFT-FRFT的声纳脉冲信号实时检测和参数估计

声纳脉冲参数是分辨目标的重要信息来源,在进行目标识别时可以将目标发射的声纳脉冲参数作为一项重要的识别特征,因此正确检测和估计声纳脉冲参数具有重要意义。为解决水下未知声纳脉冲信号实时检测和参数估计的难题,提出了基于短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)和分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transformation,FRFT)相结合的算法(STFT-FRFT)。STFT-FRFT首先对未知信号采用短时傅里叶变换算法和自适应门限设置算法进行脉冲实时预警。脉冲预警后获取未知脉冲的起始位置和截止位置,然后截取本段信号采用分数阶傅里叶变换算法进行脉冲参数估计。理论研究及数据分析表明,此算法不仅可以保证信号检测的实时性,而且能准确估计出声纳脉冲信号的脉宽、中心频率、调频宽度和周期等参数,为后期目标分类识别提供依据。

基层医院成人支气管哮喘诊断、治疗现状分析

目的分析基层医院对成人支气管哮喘诊断和治疗的现状,并探究有效的防治对策。方法选择我院2017年8月至2018年4月门诊及住院的83例成人支气管哮喘患者作为研究对象,回顾性分析其临床特征、诊疗和院外管理情况,并根据现状调查的结果研究和制订更适合基层、更本土化的支气管哮喘病人的管理方案。结果根据患者临床症状的典型程度可将其分成59例典型组和24例非典型组,典型组和非典型组患者的性别、年龄和病程对比均无显著差异(P>0. 05),但典型组患者的主要临床症状表现为喘息,而非典型组患者主要表现为咳嗽、咳痰、气促等,其中37例患者进行肺通气功能检查,10例支气管激发试验,2例支气管舒张试验,典型组59例患者均已确诊,而非典型组12例患者误诊为支气管炎,7例患者误诊上呼吸道感染,3例患者误诊咽炎,2例患者误诊肺部感染,非典型组患者诊断的准确率(50. 0%)明显低于典型组(100. 0%),两组对比差异显著(P <0. 05)。患者初次诊断后,52例给予抗生素治疗,46例患者静脉注射甲基强的松龙治疗,42例患者给予SASB治疗,15例患者静脉注射地塞米松治疗,治疗后患者临床症状有明显改善。21例患者为我院既往住院患者,患者出院后,医生对所有患者进行了随访,并有18例患者被告知定期复查,16例患者被告知避免与过敏源接触,但医生并未给患者制定长期的哮喘管理方案和告知患者缓解期抗炎治疗的重要性。结论基层医院的成人支气管哮喘诊断、治疗现状不容乐观,与其自身设备配备不足、医务人员专业技能水平不高和医患双方对疾病的重视度不足等因素有关,为此,需不断提升医务人员专业技能水平和医患对疾病的重视度。另外,为更好的防治和控制该疾病,医务人员在患者离院时,还需为其进行完整的出院指导,制定哮喘控制的长期管理方案,其促进其在日常生活中能够对疾病进行良好的自我管理。

综合性肺康复治疗对稳定期慢性阻塞性肺疾病患者肺功能及血气分析的影响

目的分析综合性肺康复治疗对稳定期慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者肺功能及血气分析的影响。方法选取84例稳定期COPD患者作为研究对象,按治疗方法的不同,对照组42例患者仅接受常规药物治疗,观察组42例患者在常规药物治疗基础上联合综合性肺康复治疗,观察对比两组患者治疗前后血气分析及肺功能指标变化。结果血气分析方面,观察组治疗后Pa O2、Pa CO2指标均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);肺功能方面,观察组治疗后FVC、FEV1指标均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论对稳定期COPD患者实施综合性肺康复治疗可促进血气分析指标恢复,改善肺功能,在临床中具有良好的应用价值。

船舶噪声DEMON谱质量评估方法

针对船舶噪声DEMON谱在技术研究、识别应用和噪声整理中缺乏有效的质量评估方法,提取前12阶轴频谐波线谱信噪比、第一组谐波簇中轴频及其谐波清晰度和叶频清晰度、强干扰线谱强度3种关键特征,设计了一套DEMON谱质量综合评估框架。通过海上实测噪声数据分析表明,该质量评估方法可靠,与实际情况吻合较好。

一种自适应门限时间方位历程显示背景均衡算法

根据目标信号与背景噪声的特点,结合机器自动提取BTR弱目标轨迹时的需求,本文设计了一种自适应门限背景均衡算法。相比于现有方法,该算法有两点改进:1)根据目标信号与背景噪声幅度比值,自适应生成滤波阈值,不需要人工设置与调试;2)根据目标信号与背景噪声在BTR中的显示特点,自动识别噪声并进行抑制,提高了弱目标与噪声的区分度。实测信号处理结果证明,本文算法能够在保护弱目标轨迹的情况下较干净地滤除背景噪声。

无创呼吸机联合泰能治疗慢性阻塞性肺疾病合并肺性脑病患者的临床疗效

目的探讨无创呼吸机联合泰能治疗慢性阻塞性肺疾病合并肺性脑病患者的临床效果。方法 40例慢性阻塞性肺疾病合并肺性脑病患者,随机分为观察组与对照组,每组20例。入院后均先对患者行常规治疗,对照组患者在此基础上联合泰能进行治疗;观察组患者在对照组基础上加以无创呼吸机进行治疗,对两组患者的治疗效果进行比较。结果两组患者心率、呼吸频率、动脉血气指标、意识障碍改善时间与意识障碍消失时间比较,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论无创呼吸机联合泰能治疗慢性阻塞性肺疾病合并肺性脑病患者临床效果显著,值得广泛推广。

船舶辐射噪声节拍音色特征研究

从人的主观感觉入手,利用心理声学方法,对船舶辐射噪声节拍音色特征进行了探讨研究。发现了节拍音色DEMON谱轴频谐波结构之间的关系,并利用仿真噪声和实际噪声进行了验证,不同类别目标之间,谐波结构存在差异,不同的谐波结构就会导致不同的节拍音色;提取了一种反映船舶噪声节拍音色的新特征——调制度特征,描述DEMON谱轴频、叶频和轴频其他谐波相对于周围干扰线谱的突出程度,并依据轴频、叶频和轴频其他谐波的调制度大小关系,作为目标分类的重要依据;最后分析了噪声频段对节拍音色的影响,噪声频段不影响节拍音色,仅因信号能量频段分布的差异导致噪声整体音色存在不同。

慢性阻塞性肺病并呼吸衰竭患者血清磷变化观察

目的:观察慢性阻塞性肺病并呼吸衰竭患者血清磷水平的变化情况。方法:选取慢性阻塞性肺病患者150例作为研究对象,按照是否合并呼吸衰竭或者呼吸衰竭是否被纠正分为三组,慢性阻塞性肺疾病并呼吸衰竭组、已纠正的慢性阻塞性肺病并呼吸衰竭组、单纯慢性阻塞性肺病组各50例,另取50例健康者作为对照,比较其血清磷水平。结果:慢性阻塞性肺疾病并呼吸衰竭组患者血磷水平显著低于其他组别,比较差异均有统计学意义(P<0.05),且其血磷水平分别与FVC、FEV1、Pa O2呈正相关,与Pa CO2呈负相关。结论:血清磷水平与患者的肺功能呈正相关,纠正慢性阻塞性肺疾病患者的低磷血症,使患者血磷处于正常范围,是防治呼吸衰竭的重要环节之一。

基于小波包分解的水面目标吨位大小分类方法

基于不同吨位大小的水面船舶辐射噪声特点,提出了一种利用小波包分解提取各频率段能量作为分类特征,利用支持向量机算法进行分类的方法。比较了基于三种不同核函数的支持向量机性能。仿真结果表明,利用小波包分解和支持向量机能对水面目标吨位大小进行有效估计。

水声被动目标识别技术挑战与展望

低频水声探测和船舶减振降噪技术发展,使得传统水声目标识别技术性能逐渐下降。该文分析了声呐工作带宽、探测频率、船舶减振降噪给识别技术带来的挑战。针对低频声呐广泛使用的低频线谱识别,研究了低频线谱的识别能力问题;针对智能识别技术发展,研究了深度学习技术在船舶辐射噪声识别中的应用问题,并给出了数据试验结果,文章最后指出了水声被动目标识别技术亟需开展的研究内容和方向。

船舶侧斜螺旋桨空化噪声调制谱模型

针对侧斜螺旋桨船舶建立了一种螺旋桨空化噪声调制谱理论模型。将螺旋桨旋转过程中崩溃的空泡体积的周期性变化近似为空化噪声能量的变化,根据船尾伴流速度与空泡噪声体积成比例以及螺旋桨转速与空泡数量成比例的关系,推导出了空化噪声调制谱数学表达式。理论分析和仿真验证了桨叶之间的差异性是调制谱轴频线谱存在的主要原因,而影响调制谱叶频强度的主要因素为螺旋桨侧斜角度以及转速。研究结论为辐射噪声调制谱特征分析与提取提供了理论依据,同时对螺旋桨结构设计和船舶降噪也具有一定的参考价值。

船舶螺旋桨空化噪声非均匀调制特性及其应用

从螺旋桨空化噪声谱统计模型出发,分析研究螺旋桨空化噪声非均匀调制特性的机理和规律,并利用大量海上实录船舶噪声进行验证。从形成机理看,认为非均匀调制特性主要由船尾形状、螺旋桨结构以及船舶航行工况共同决定的尾流分布所导致,不同型号船舶的非均匀调制特性具有个体性;从舰船噪声信号能量谱看,调制的非均匀特性,主要受能量谱峰值频率的影响。最后基于船舶噪声的非均匀调制特性,提出一种基于多子带自适应加权的DEMON增强算法,并利用实际数据进行验证。

基于多分类支持向量机的船舶桨叶数识别研究

分析了目前常用的支持向量机多分类方法以及存在的不足,本文提出了一种混合纠错输出编码的多分类支持向量机改进算法,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶桨叶数分类的实验。理论分析与实验结果表明,该改进算法编码明确、具备纠错能力,是一种有效的多分类支持向量机方法,在船舶桨叶数识别中,其分类性能优于一对余、一对一及最小输出编码支持向量机等多分类方法,可适用于船舶桨叶数的分类识别。

基于相关特性船舶辐射噪声DEMON谱信噪比增强算法

基于实测船舶辐射噪声信号的非均匀调制特性,通过时域延时和频域子带2种方式对同一船舶噪声信号进行不同DEMON谱函数的划分。定义不同DEMON谱函数间的平均相关系数和最优DEMON谱函数,提出一种基于不同DEMON谱函数的调制线谱与干扰的统计学相关特性差异来提高所得信号信噪比的算法。实验结果表明,该算法可以提高DEMON谱信噪比,有利于对目标的特征提取和分类识别。

融合人耳听觉特性与SAE模型的船舶辐射噪声分类方法

深度学习技术的发展为船舶辐射噪声分类识别提供了一个新的方法。本文从人耳听觉角度出发,提出一种融合人耳听觉特性与堆栈自编码神经网络的船舶辐射噪声分类方法。该方法使用Mel滤波器模拟人耳对噪声信号频率的选择,借助SAE网络逐层自动提取舰船辐射噪声人耳听觉特征量的深度特征,并将该特征用于分类识别。针对实测船舶辐射噪声信号进行试验,结果表明,本文提出的方法具有91.19%的识别正确率。

基于群空泡统计的螺旋桨空化噪声谱特性研究

基于数理统计的方法,从群空泡崩溃的统计特性出发,推导并数值分析了螺旋桨群空泡崩溃辐射能量谱特点,研究了空泡群中空泡个数、空泡平均最大半径、空泡半径分布方差、环境压力等参数对空化噪声能量谱影响,给出了高频段螺旋桨空化噪声能量谱的近似表达式。结果表明,螺旋桨空化噪声谱峰值频率以上的能量与空泡半径的三次方和空泡个数的乘积成正比,即与发生崩溃的空泡总体积成正比。

伊安的身份与位置

本文试图从伊安身份与位置这一角度切入,通过对伊安世界性身份与地方性身份之间的尴尬、伊安诵诗人身份的外在荣耀和内在匮乏以及对伊安真实位置的追问这三方面的论述来考察柏拉图《伊安篇》的创作意图。

深度神经网络在螺旋桨叶片数识别中的应用

从调制(Demodulationon Noise,DEMON)谱谐波簇中提取的结构特征可以建立用于螺旋桨叶片数识别的模板。使用模板匹配算法进行螺旋桨叶片数识别时,存在依赖模板库和置信度准则、算法约束条件多、无法发现缺失模板等问题。本文提出了一种将深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)应用于螺旋桨叶片数识别的方法,该方法仅在训练深度神经网络时使用模板库,克服了识别过程中对模板库和置信度准则的依赖。此外,通过提取识别错误项,可以找到缺失模板,实现了对模板库数据的补充。使用该算法对大量实测数据进行检测,发现深度神经网络具有更高的识别正确率,而且识别过程更加简单可靠。

船舶螺旋桨空化噪声解调包络形状仿真研究

船舶螺旋桨空化噪声解调包络是一系列形状基本一致、间隔基本相等、高度有一定随机性、成组结构的波包。而波包形状会直接影响到解调谱的结构形状。通过分析比较实测信号、解调包络形状,将波包形状分为两大类:圆滑型和尖锐型,并分别设置了对应的两种仿真模型:半正弦模型和高斯模型。仿真信号和实测信号的检验结果表明,半正弦模型能够更好地模拟圆滑型包络的特点,高斯模型能够更好地模拟尖锐型包络的特点。

水果自动采摘小型机械车的结构设计

在现代社会发展极具迅速的时代,对水果的分类和采摘也成为了热议的话题,利用先进的技术,减少人力和物力,对多种水果进行分类及采摘。我们提出了水果自动采摘小型机械车的初步设计。了解水果自动采摘小型机械车的设计背景、结构及工作流程,对其结构进行运动分析,并进行设计。水果自动采摘小型机械车不仅提高了采摘效率,而且降低了损伤率,节省了人工成本,提高了果农的经济效益,因此,提高采摘作业机械化程度具有重要意义。随着农业从业者的减少及老龄化趋势的不断加大,水果自动采摘小型机械车的开发利用具有巨大的经济效益和广阔的市场前景,水果自动采摘小型机械车对未来农业的发展将起到积极作用。