健听成年人全方向水平声源定位能力初步研究

目的利用360°全方向24和36声源测试设备,初步探讨健听中青年和健听老年前期-老年人水平声源定位特点。方法选取2021年4月至2021年9月中国人民解放军总医院耳鼻喉科收治的43例健听成年受试者为研究对象,其中男性22例,女性21例;根据年龄分为中青年组(21~49岁)20例和老年前期-老年组(50~72岁)23例。两组分别给予纯音听阈测试、全方向24声源(间隔15°)和36声源(间隔10°)水平声源定位(sound localization,SL)能力评估。给声强度60 dB HL,给声刺激为1 kHz啭音,通过计算均方根误差(root mean square,RMS)、平均绝对误差(mean absolutely error,MAE)等评估受试者的声源定位能力。结果24声源老年前期-老年组MAE、RMS均值高于中青年组的MAE、RMS均值,差异有统计学意义(P<0.05);36声源老年前期-老年组MAE、RMS高于中青年组的MAE、RMS,差异无统计学意义(P>0.05)。24声源和36声源前场MAE和RMS均高于后场的MAE和RMS,前后场的MAE和RMS比较,差异有统计学意义(P<0.01);左右场的MAE、RMS比较,差异无统计学意义(P>0.05)。24声源前后混淆比例为7.73%,36声源前后混淆比例为15.42%;24声源和36声源均为正前方的声源定位准确度最差;老年前期-老年组前后混淆的比例高于中青年组,差异无统计学意义(P>0.05)。结论健听老年前期-老年人全方向24声源和36声源水平定位能力,相比健听中青年组有所下降。左右场的定位准确度高,前后场的定位准确度低,正前方定位准确度最低。全方向水平声源定位能力的测试结果与扬声器数量有关,且反应趋势具有一致性。

基于第十三代国际地磁参考场模型在中国区域特征分析与研究

根据最新的第十三代国际地磁参考场模型(IGRF13),计算了2015—2020年中国区域地磁场模型七要素长期变化速率,并在此基础上分析我国区域地磁场长期变化特征。通过分析计算我国28个地磁台的IGRF13模型值与实际地磁场的长期变化速率、差值及均方误差,结果显示:IGRF13模型所显示的地磁场长期变化与我国区域地磁场实际观测变化基本一致,但在局部区域也存在差异,IGRF13模型能够体现中国区域地磁场的特征。应用IGRF13模型数据时需要考虑局部区域与台站实际观测数据的误差。

自适应分数阶偏微分方程修正模型的能量泛函及Euler-Lagrange方程研究

首先对分数阶微分方程进行构建,结合全变分项,提出了修正的自适应分数阶偏微分方程模型。研究首先确定出分数阶偏分去噪模型的最优分数阶数,当分数阶次为1.8时,峰值信噪比和结构相似度达到33.12和0.874,均方根误差降低至5.62。然后将研究提出的模型与全变分模型、分数阶偏分去噪模型等在图像上进行对比实验,研究提出的模型在峰值信噪比、结构相似度上达到最高,分别为29.045与0.839,均方根误差为9.427,表明模型能够抑制阶梯效应,具有优越的去噪性能。

基于激光扫描仪的点云配准方法

针对激光扫描仪实际扫描得到的不完整点云配准困难问题,提出了一种基于对应点对的配准方法。通过激光扫描仪进行实验,得到被测工件的实测点云数据,基于Visual Studio软件配置Point Cloud Library环境,对实测模型与理想模型的点云配准进行研究。首先对实测点云数据进行体素滤波以及均匀下采样的预处理;其次通过对应点对的方式进行对齐为后续精细配准提供较好的变换初值,后基于ICP算法实现点云配准精配准;最终以均方根误差作为点云配准精度评价指标对配准结果进行评价。借助CloudCompare软件对配准结果进行直观展示分析可知,在实测工件本身存在不绝对光滑的情况下,配准的均方根误差可控制在0.62 mm,表明该方法对于不完整点云的配准效果较好。

基于高分辨格点数据东北水稻延迟型冷害风险评估及保险费率厘定

利用5km×5km空间分辨率3h时间分辨率的气象格点数据集,研究东北地区水稻延迟型冷害风险及其保险费率的厘定。基于东北地区1981-2010年5-9月平均温度的格点数据集和99个气象站的站点观测数据,以相关系数和均方根误差评价格点气象数据在东北地区的可用性。以日平均气温稳定通过10℃和18℃的日数作为获取水稻气候安全种植区域的指标,在水稻气候安全种植范围内,分析东北地区水稻延迟型冷害的空间分布特征,确定保险费率。结果表明,东北地区1981-2010年5-9月平均温度气象站点观测数据与格点数据的相关系数高,均方根误差小,表明格点数据在东北地区可用。水稻气候安全种植区域占东北的56.5%,主要分布在辽宁省、吉林省中西部、黑龙江省西南部和东北部、蒙东西部及东部与辽宁和吉林省接壤的区域。在水稻气候安全种植区内,水稻延迟型冷害发生频率呈南低北高,中间低东西高的分布特征,且重度延迟型冷害发生频率最高。低温冷害风险指数空间分布与之相似,内蒙古西部和东北部、黑龙江北部和吉林西部局部地区是风险指数的高值区。东北地区1981-2010年水稻延迟型冷害的天气指数保险费率在空间分布上与东北地区低温冷害风险指数的空间分布相似,呈南部低,北部高,中间低,东西高的特征,整个区域的保险费率在0.010~0.094,可为保险公司制定具体费率提供参考。

LTE系统中的Mean-OTDOA定位算法

由于LTE蜂窝网中远近效应的影响,终端测量到的邻近基站信号的定位参数会存在较大的偏差,导致OTDOA定位方法(到达时间差定位法)估计的终端位置存在较大误差。基于此,提出一种改进的Mean-OTDOA定位算法。首先估计终端与各基站的时延,然后对终端与多基站的距离测量值进行平均,作为OTDOA定位方法中的参考距离,最后利用泰勒级数展开法对终端位置进行估计。仿真结果表明,该算法可提高终端的定位精度,在基站数目为5、测量误差标准差为50 m时,本算法的均方根误差比OTDOA算法降低了5.2039 m,且随着基站数目的增加,定位精度的改善程度优于OTDOA算法。

CFSv2对浙江省延伸期逐日降水预报性能评估及解释应用初探

利用CFSv2长序列回报资料和近6 a实时预报数据,系统分析了模式对浙江短中期(Short-medium Range,SMR,1~10 d)和延伸期(Extended Range,ER,11~30 d)逐日降水的预测性能,并基于系统误差订正(Systematic Bias Correction,SBC)技术开展了解释应用。结果表明:(1)模式回报技巧在SMR时段快速衰减,而在ER时段的衰减明显趋缓;SMR时段的相关系数远高于ER时段,但这两个时段的均方根误差较为接近;(2)从季节演变来看,模式技巧在秋冬季较高而在春夏季相对较低;(3)模式回报结果表现出显著的系统性偏差,这一偏差在各个起报日(提前1~30 d起报)中稳定存在,采用SBC技术开展解释应用,发现订正后模式的回报技巧在ER时段显著提升;(4)进一步将SBC技术应用于实时预报,发现实时预报的技巧也得到了一定的改善,且ER时段的改进效果更为显著。

基于RMSE的惯导系统随机误差影响分析

对随机误差在惯导系统的统计传播特性进行了研究,通过基于自相关函数的线性系统随机过程输入的输出响应分析,给出了SINS均方根误差(RMSE)的计算方法。以位置、航向参数误差为例,推导了惯性器件未补偿的逐次启动常值误差和白噪声误差对导航参数RMSE的解析表达式,讨论了其应用方法,并指出逐次启动常值误差主要造成纬度、航向振荡性RMSE和随时间发散的经度RMSE,白噪声误差主要造成随时间发散的纬度、经度和航向RMSE。数字仿真验证了结论的正确性,同时表明RMSE统计分析可以用于指导惯导系统设计和导航系统精度评定。

双线程滑动窗口多系统GNSS超快精密定轨实现及评估

全球导航卫星系统(GNSS)超快精密定轨为GNSS实时应用提供了高精度空间基准。基于天地协同定位、导航与授时(PNT)网络服务中心实现了四系统GNSS卫星超快精密定轨,并对定轨结果进行精度评价。介绍了天地协同PNT网络的概念内涵以及网络服务中心部署的超快精密定轨软件架构和详细功能,并针对实时应用需求提出了一种双线程滑动窗口超快精密定轨策略。最后利用重叠弧段比较、与外部轨道产品比较以及卫星激光测距(SLR)检核3种方式对定轨结果进行了精度评价。结果表明,与武汉大学分析中心的最终事后精密轨道产品相比,四系统GNSS MEO卫星预报6 h弧段的径向均方根(RMS)误差整体在2~5 cm水平,BDS2 IGSO卫星最小一维RMS误差在10~15 cm水平;GPS和Galileo卫星的SLR检核残差均值在1~3 cm水平,标准差在3~6 cm水平,能够满足后续厘米级实时应用对空间基准的精度需求。

基于无人机数字近景摄影测量的服役边坡监测方法

针对现有边坡变形监测技术自动化与智能化程度低及安设复杂且对边坡有损坏等问题,提出一种基于无人机数字近景摄影测量的服役边坡坡表变形监测方法。根据数字近景摄影测量的相关理论,确定了数码相机内参数标定和监测点坐标解算方法,研制出一种可布设在服役边坡坡表的数字近景摄影测量和全站仪测量通用的变形监测目标物,实现对边坡的联合监测。研究结果表明,数字近景摄影测量技术配合专门设计的变形监测目标物对边坡坡表变形较为敏感,第一期和第二期的监测点位中误差分别为3.3 mm和1.7 mm,水平位移监测的点位和垂直位移监测的高程中误差分别为3.5 mm和1.6 mm,达到毫米级的监测精度,满足滑坡监测标准的精度要求;同时变形监测目标物制作可靠、成本低廉,具有较高的应用价值。

在线社交网络中基于多态信任融合的信任估计

为提高大型在线社交网络中信任计算方法的准确性和鲁棒性,采用共被引和转置信任传播操作,提出一种基于多态信任融合的信任估计方法估计连续信任/不信任值。结合信任者、被信任者的相邻用户的信息以及被信任者对信任者的信任,平均估计出两个用户信任或被其它用户信任的差异,以及一个用户信任另一个用户和被该用户信任的差异;利用这些差异,计算4种部分信任估计值,将这些部分估计值加权平均,得到信任者对被信任者的最终信任估计值。仿真结果表明,所提方法比其它最新的现有信任计算算法更准确和鲁棒,对应用于大型网络更高效。

基于时域卷积网络的精轧出口厚度预测

以精轧过程为研究对象,引入时域卷积网络算法,构建了基于时域卷积网络的精轧出口厚度预测模型。利用时域卷积网络模型提取精轧过程时序数据的特征信息,通过优化模型结构和参数,提升精轧出口厚度预测性能。实际钢种数据集仿真实验结果表明,相较于传统方法,本文所提出的时域卷积网络算法在均方根误差、平均绝对百分比误差及决定系数等评价指标方面存在较大优势,可为现场工程师提供重要的决策信息。

无人机倾斜摄影技术在地籍测量中的应用研究

随着我国地籍管理逐渐向信息化、现代化发展,对地籍数据的快速采集和更新有了新的要求。无人机倾斜摄影测量能够实现大面积地物影像快速获取,针对某些建筑分布较为零散的地区地籍测量项目,能够较好地解决传统测量方法的弊端。本文通过对无人机倾斜摄影测量中的关键技术方法进行详细阐述,在某地区采用无人机倾斜摄影技术获取航拍影像,对影像质量进行分析检核,构建研究区实景三维模型,并对其进行矢量化处理,获取地籍测绘成果,采用中误差形式对其进行精度分析,结果可知:矢量化地籍图平面中误差为±0.0312 m,建筑物特征边中误差为±0.0248 m,满足规范中不大于0.05 m的要求。

IGRF13和WMM2020模型在亚洲中低纬度地区的精度评估及分析

研究了最新的世界地磁场模型WMM2020和国际地磁参考模型IGRF13与亚洲中低纬度区域地磁台站年均值的一致性,计算该区域地磁台站与其对应的地磁场模型各个地磁要素之间的均方根误差,分析WMM2020与IGRF13两者之间的差异,以此来评估最新的世界地磁场模型WMM2020和国际地磁参考模型IGRF13在亚洲中低纬度地区的适用性。分析结果表明,IGRF13模型与亚洲中低纬度地区大部分地磁台站各地磁要素的年均值符合较好,存在显著的相关性,因此,在亚洲中低纬度地区,将最新的世界地磁场模型WMM2020和国际地磁参考模型IGRF13作为构建地磁异常模型时的参考背景场,或是对主磁场进行相关的改正都具有一定适用性。

基于变分模态分解和SG滤波的二次谐波降噪

针对可调谐半导体激光器吸收光谱学,在测量低浓度气体过程中二次谐波存在的噪声问题,提出利用变分模态分解(VMD)和Savitzky-Golay滤波(SG滤波)相结合方法(简记为VMD-SG滤波)对含噪信号进行降噪。分析了VMD平衡参数的最优选取,利用所设框长调节因子P,选取SG滤波的最优框长。通过与其他几种降噪算法相比,VMD-SG滤波降噪算法在信噪比、均方根误差、波形恢复、二次谐波特征点误差方面均表现较优。在信噪比(SNR)为-7.8389 dB下该算法SNR提升量为22.047 dB,均方根误差为0.0154,与标准二次谐波相关系数为0.985。结果表明,基于VMD-SG滤波降噪算法的可调谐二极管吸收光谱复合降噪技术,在弱信号方面可以提高信号质量,有利于提高气体反演精度、系统检测灵敏度。

基于TSO-ELM的广东省电力需求预测方法

针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得到最优数值,构建TSO-ELM预测模型的方法。将2008—2018年广东省的6个影响因素和电力需求量数据进行归一化处理之后构建预测模型,对2019—2021年广东省的电力需求量进行预测。仿真结果表明,与SVM、BP、ELM和GWO-ELM这4种预测模型相比较,TSO-ELM预测模型具有更高的预测精度。

面向粒子图像测速的光流金字塔插值优化方法

提出了一种面向粒子图像测速的光流金字塔插值优化方法,可以减小重建角度误差和均方根误差,尤其是图像边缘部分的角度误差。使用该优化算法分别对单涡流、双涡流、DNS湍流粒子场进行速度场重建,得到三种流场的均方根误差和平均角度误差比优化前至少降低了15.96%和19.87%。搭建二维PIV实验系统,在待测流场中均匀撒入100μm的PSP粒子,进行旋转实验和注水实验,分别模拟涡流场和射流场,所提出的优化算法可以获得与常见算法流形一致的速度场。

改进多尺度结构化融合的红外与可见光图像融合

为解决弱光环境下的红外与可见光图像的融合结果存在对比度低、细节纹理不足、融合耗时长的问题,提出了一种改进多尺度结构化融合的方法。在图像融合前,采用动态范围压缩算法对弱光下的可见光图像进行增强,再通过多尺度结构化分解将增强后的可见光图像和红外图像分解成低频和高频信息;在融合过程中,提出一种基于均方根误差系数的方法对低频信息进行融合,提出一种基于信息熵自适应调整权重的策略对初步融合的高频信息进行二次优化融合,再通过多尺度结构化分解的逆变换重构出融合图像;最后,提出一种基于灰度分类的区域像素增强算法来提高融合后图像的对比度。将提出方法与9种常用的融合方法进行了定性和定量的分析比较,在TNO和CVC-14数据集上的实验结果表明,该方法在平均梯度、交叉熵、边缘强度、标准差和空间频率指标上取得了更好的客观评价结果,整体视觉效果也要优于对比方法。本方法的融合结果具有丰富的细节纹理、较高的清晰度和对比度,且融合耗时短。

基于幅度比值和子空间的频率估计算法

为降低单频正弦复信号的频率估计误差,针对传统Rife算法在较低信噪比条件下幅值最大和次大谱线判断错误问题,利用RootMUSIC算法结果代替快速傅里叶变换(FFT)结果,确定幅值最大和次大谱线序号;同时针对Rife算法在部分频率区间估计误差较其他区间偏差大的问题,采用频移重估思路,进一步降低了整个频率估计区间的估计误差。仿真表明,在较低信噪比条件下,所提RM-Rife算法较Rife算法、Root MUSIC算法和M-Rife算法,具有更优的估计性能,可用于相关工程实践中。

基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法

针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error,RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法和ELM算法的平均最大均方根误差分别降低14%、18%、28%,且P除了0.8 m/s右侧踝关节内外翻是0.79外,其余P最小是0.84,GAPSO-KELM算法进一步提高预测精度,使其为康复治疗提供更有效的算法支持。