Acoustic sound speed profile inversion based on orthogonal matching pursuit

The estimation of ocean sound speed profiles(SSPs)requires the inversion of an acoustic field using limited observations.Such inverse problems are underdetermined,and require regularization to ensure physically realistic solutions.The empirical orthonormal function(EOF)is capable of a very large compression of the data set.In this paper,the non-linear response of the sound pressure to SSP is linearized using a first order Taylor expansion,and the pressure is expanded in a sparse domain using EOFs.Since the parameters of the inverse model are sparse,compressive sensing(CS)can help solve such underdetermined problems accurately,efficiently,and with enhanced resolution.Here,the orthogonal matching pursuit(OMP)is used to estimate range-independent acoustic SSPs using the simulated acoustic field.The superior resolution of OMP is demonstrated with the SSP data from the South China Sea experiment.By shortening the duration of the training set,the temporal correlation between EOF and test sets is enhanced,and the accuracy of sound velocity inversion is improved.The SSP estimation error versus depth is calculated,and the 99%confidence interval of error is within±0.6 m/s.The 82%of mean absolute error(MAE)is less than 1 m/s.It is shown that SSPs can be well estimated using OMP.

MATCH-MODE METHOD AND ITS NUMERICAL SIMULATION FOR ROTOR-STATOR INTERACTION SOURCE MODES AND PROPAGATION MODES IN AN ANNULAR DUCT WITH MULTI-TREATMENTS

The suppressing design of the engine nacelle in an aircraft can benefit from the development of the prediction system for the sound fields in engine ducts which includes the prediction of the source generation and that of sound propagation in ducts. First, the acoustic match mode principle between the source modes of rotor stator interaction noise and the propagation modes is presented in this paper. Second, by utilizing this principle, the theoretical prediction method for rotor stator interaction noise generation and its propagation and attenuation in an annular duct with multi treatments is developed. That means that the prediction of sound propagation and attenuation in the segmented ducts might no longer completely depend on the in duct mode measurements, and the investigation on the sound propagation and attenuation in ducts can be accomplished not only by acoustic mode measurement, but also by making use of the source prediction to determine the source modes excited by rotor stator interaction. The effects of fan speed, blade/vane numbers, axial spacing between rotor and stator on the in duct sound attenuation and generated sound power level before and after ducts (also including the sound power level of blade passing frequency and its harmonics at the inlet of ducts) have been numerically calculated by using this prediction method. The reliability of this prediction method is verified by reasonable agreement between the predicted results with measured results in references. By analyzing the results of calculating cases, some reference criteria are provided for the engineering design of the suppressing engine nacelle.

OMP-BASED MULTI-BAND SIGNAL RECONSTRUCTION FOR ECOLOGICAL SOUNDS RECOGNITION

The paper proposes a new method of multi-band signal reconstruction based on Orthogonal Matching Pursuit(OMP),which aims to develop a robust Ecological Sounds Recognition(ESR)system.Firstly,the OMP is employed to sparsely decompose the original signal,thus the high correlation components are retained to reconstruct in the first stage.Then,according to the frequency distribution of both foreground sound and background noise,the signal can be compensated by the residual components in the second stage.Via the two-stage reconstruction,high non-stationary noises are effectively reduced,and the reconstruction precision of foreground sound is improved.At recognition stage,we employ deep belief networks to model the composite feature sets extracted from reconstructed signal.The experimental results show that the proposed approach achieved superior recognition performance on 60 classes of ecological sounds in different environments under different Signal-to-Noise Ratio(SNR),compared with the existing method.

无人机立体视觉识别船舶航行风险仿真

由于船舶交通受碰撞、搁浅、走锚等随机干扰因素的影响,导致对船舶航行目标的跟踪与风险预警具有较大难度。为增强海上航行的安全性,提出一种基于无人机立体视觉的船舶航行风险识别方法。引入双目视觉立体技术,获得目标船舶在航行过程中的图像数据。利用卡尔曼预测器优化连续性自适应均值漂移算法,跟踪目标船舶,通过高斯混合模型识别船舶航行风险。实验结果表明,研究方法对不同海域的船舶跟踪曲线与船舶实际航行曲线具有较高拟合度,且上述方法的船舶航行风险识别正确率高于90%,且误报率低于0.2%,说明提出方法的应用可靠性较高。

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。

基于声全息法和单目视觉技术的柴油机噪声可视化实现

柴油机属于多噪声耦合动力装置,其噪声的识别和控制是内燃机研究领域的难点。为实现柴油机噪声的可视化,本研究结合了近场声全息法与单目视觉技术,开发了基于Labview的声像匹配模块,测试系统人机界面友好,并通过已知声源试验验证了声像匹配模块的正确性。将验证后的测试系统应用于高压共轨柴油机对主/次推力侧声源进行识别,结果表明:在大气压力为80kPa、转速为1800r/min的最大扭矩工况下,主推力侧出现较大辐射噪声的位置为中冷器进气管、曲轴定时齿形带轮、排气管、脚架和涡轮增压器等;次推力侧辐射噪声峰值出现在起动机位置。

基于正则化声压匹配法的舱室声场复现

舱室噪声控制、声品质设计等研究通常需开展大量的声场测试试验,由于舱室实际试验成本较高,因此通过声场复现的方式在舱室模拟舱中复现所需求的声学环境,对于降低研究成本、开展重复性试验具有重要意义。本文面向舱室声环境复现需求,以经典声压匹配法为基础,建立了基于扬声器阵列输出的多目标点位协同复现算法,通过引入正则化技术,使算法对实际测试中的各类噪声具有更强的鲁棒性。在一个实际舱室模拟舱环境中搭建了复现系统,复现试验表明,本文算法可在指定舱内的多个点位上协同复现目标频响曲线,在宽频范围内相对误差小于5%,具有良好的精度,在舱室声环境复现应用中具有良好的前景。

60例不典型肝血管瘤患者声速匹配技术及剪切波弹性成像表现及其与肝细胞癌的鉴别

目的分析肝血管瘤患者声速匹配技术及剪切波弹性成像表现及其与肝细胞癌的鉴别。方法2019年7月—2020年7月唐山市第三医院收治的经CT确诊的60例肝血管瘤患者,另外选择经病理穿刺确诊的肝细胞癌患者40例,将其作为肝血管瘤组(n=60)和肝癌组(n=40)。比较两组声速匹配技术及剪切波弹性成像表现,采用受试者工作特征曲线(ROC)分析声速匹配技术及剪切波弹性成像鉴别肝血管瘤与肝细胞癌的价值。结果肝血管瘤组声速匹配值、弹性模量值、剪切波速度最大值、剪切波速度平均值分别为(22.4±3.5)m/s、(16.1±2.5)kPa、(2.7±0.3)m/s、(2.3±0.2)m/s,均低于肝癌组[(40.6±4.5)m/s、(33.5±2.5)kPa、(3.8±0.6)m/s、(3.4±0.4)m/s,P<0.05];ROC曲线分析结果显示,声速匹配值、弹性模量值、剪切波速度最大值、剪切波速度平均值在鉴别肝血管瘤与肝细胞癌中具有极高的价值。结论声速匹配值、弹性模量值、剪切波速度最大值、剪切波速度平均值在鉴别肝血管瘤与肝细胞癌中具有极高的价值,声速匹配技术及剪切波弹性成像可用于鉴别肝血管瘤与肝细胞癌。

肺音信号去噪技术的比较与分析

肺音听诊是医生诊断各种呼吸系统疾病的一种简单、无创的方法,可为检测和鉴别呼吸病理提供及时而有用的信息。然而,肺音中的噪声污染是采集肺音时不可避免的问题,在医生诊断患者时,噪声的存在会对肺音分析产生严重阻碍,因此有效去除多余噪声更有助于准确、客观地评价肺音信息。论文对不同去噪技术进行了讨论,包括小波去噪、最小均方自适应滤波、谱减法,评估了三种去噪性能指标,得出了相关比较性结论。

因声求义七则

本文用因声求义法考释了“门扶、點叶、拭然、妆哈、油回磨转、胡基、央及”七则疑难词语,揭示本字,理清含义,阐明词源。

基于统计局部特征描述与匹配的点云配准算法

针对ICP算法在初始位姿差、部分数据丢失和噪声干扰情况下鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于统计局部特征描述与匹配的点云配准算法。首先,用点云局部密度、点云拟合平面距离方差、高斯曲率和平均曲率构建一个四维的统计局部特征描述符,准确地描述查询点的局部特征;然后,通过点对间的特征差异进行对应点匹配,剔除错误点对,解决点云部分数据缺失和噪声干扰的问题;最后,使用平均匹配距离作为度量改进ICP算法,对点云进行配准,解决初始位姿较差时配准精度低的问题。实验结果表明,该算法在初始位姿差、部分数据丢失和噪声干扰情况下的配准精度提高至少1个量级,配准速率也有较大提升,在鲁棒性和配准精度方面均表现出明显优势。

考虑扬声器指向性补偿的声场再现方法研究

在实验室环境下精准再现基于测试或仿真的声环境,对降噪优化设计与声品质评价研究具有重要意义。常用的基于扬声器阵列的声场再现方法能在特定的空间区域内再现原始声场分布,提供更为真实的临场感和沉浸感,但扬声器的指向性特性较差会降低声场再现的精度。本文提出一种考虑扬声器指向性补偿的声场再现方法用于提高声场再现的精度。该方法基于扬声器指向性的声压表达模型,利用坐标变换的方法将空间观测点转换到以扬声器为中心的局部坐标系下,并采用插值的方法实现空间观测点的指向性补偿;最后采用声压匹配的方法求解扬声器驱动权重,实现声场的精准再现。开展基于仿真指向性补偿和实测指向性补偿的声场再现试验,结果表明考虑指向性补偿比不考虑补偿的声场再现精度平均提高了约22.37%,验证了所提声场再现方法的有效性。

借助弱纹理匹配的TEDS车底故障区域定位算法

针对当前动车组运行故障动态图像检测系统(trouble of moving EMU detection system,TEDS)故障识别准确率低的问题,本文提出一种借助弱纹理匹配的动车底部潜在故障区域定位方法。首先,采用拓扑交叉数检测大量弱纹理区域特征点;然后,以特征点为中心的环形区域内各像素点的拓扑交叉数值筛选特征点,构建相应特征向量进行弱纹理特征匹配;最后,对配准后的图像进行比对定位潜在故障区域。实验结果表明,该算法保证了匹配精度,能检测出大部分潜在故障区域,弱纹理区域的特征匹配准确率超过80%且所有图像对均存在特征匹配对,为以后的精准故障分类提供了有利条件。

基于时频图表示的多轨个性化耳鸣康复音生成方法

针对传统耳鸣声治疗方法在患者掩蔽频段的对应效果不精确或掩蔽效果不佳的问题,本研究基于时频图表示(time-frequency representations,TFR)方法,提出了一种多轨个性化耳鸣康复音(multi-track personalized tinnitus rehabilitation sound,MT-PTRS)的生成方法。该方法不仅能体现耳鸣掩蔽疗法所需的频率集中特性,且一定程度上提高了耳鸣康复音的可听性。本研究基于基本的自然声库,通过TFR方法识别出自然声中的主要能量频段,并结合患者耳鸣频段对自然声进行切割、分类,进一步合成频率集中的个性化自然掩蔽声。本研究将个性化自然掩蔽声作为主要音轨,结合宽带自然声生成MT-PTRS,相较传统掩蔽治疗中的窄带噪声,具有更好的可听性和自然性。实验结果表明,相较于其他的多轨耳鸣康复音方法,该方法生成的康复音的悦耳度和丰富度有一定提升,增加了患者对声治疗的耐受性,对耳鸣声治疗研究具有一定参考价值。

面向城市交通噪声控制的树种筛选与种植策略

植物降噪是一种减碳且低成本的降噪方式,可有效改善城市声环境。然而现存植物降噪影响因素与预测模型主要集中在植物群落层面,忽略了树种间差异在不同频率噪声控制过程中的重要作用,难以满足城市交通噪声有效防控的需求。基于此,该研究以植物树干为切入点,提出一种量化树干与树皮粗糙度的方法,针对交通噪声频谱特征系统测量13种树种的吸收作用,并模拟降噪效果。研究首先测得树干吸声系数的频谱特征,确定了树干主要吸声频率范围与交通噪声频率分布具备较好的一致性;其次,从树种视角分析视觉因素与测试获取因素两个层面对树干吸声效果有影响的主要因素;最后,通过模拟对比分析15 m宽植物带种植不同树种的降噪效果,发现相差∼0.9 dBA,证明了种植吸声系数高的树种对交通噪声控制的有效性。以期从树形、树干吸声效果、树种生长速度以及种植方式等方面,提出应对城市交通噪声污染的树种筛选依据与设计策略。

三种典型水声信号类型检测特性对比分析

水声信号的选择是传播损失调查工作中的重要环节,为进一步研究不同信号类型的检测性能,通过仿真研究与试验数据分析,对CW、扫频、伪随机编码这3种典型的水声信号类型检测性能进行了对比研究。其中,仿真研究使用射线理论模型中Bellhop程序计算宽带频域声信号,经傅里叶合成技术转化为时频声信号;信号检测性能分析采用带通滤波、匹配滤波和短时傅里叶变换方法开展。经对比后发现扫频信号和伪随机编码信号经匹配滤波后的信号主峰时频宽度小、幅度大,旁瓣小,易于区分,可获取信号多途到达结构,这对后续分析工作中反推反射系数有一定的优势。

基于平均声速测量的声速剖面实时重构方法

针对传统的声速剖面重构方法往往不具备实时性的问题,本文提出了一种基于平均声速测量的声速剖面实时重构方法。首先,基于历史数据进行特征分解并选择经验正交函数(Empirical Orthogonal Function, EOF)的阶次;其次,利用实测的水下某深度的声速和该深度至海面的平均声速,通过求二元一次方程组的最小范数解得到EOF重构系数;最后,结合历史声速剖面重构全海深声速剖面。使用西太平洋海域的再分析数据对该方法进行了仿真验证,结果表明:采用该方法重构的声速剖面与真实声速剖面拟合效果较好,平均均方根误差约为1.31 m·s-1。本文所提方法可为水下航行器实时重构声速剖面提供技术支撑。

基于BM3D的脑MRI图像噪点剔除算法

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)已经成为一种常见的影像检查方式,MRI的去噪算法影响着MRI的成像效果。基于深度学习的MRI去噪算法需要一定量的数据,绝大部分基于非深度学习的MRI去噪算法都是将MRI数据转化为实数之后进行去噪的,针对复数MRI中的复数数据类型的算法也存在着失真的问题。因此,提出一种通过单张MRI脑图像的原始数据进行噪点剔除的算法,以此更好得去除图像噪声。该算法从MRI的原始数据出发,利用了MRI噪声分布性质和MRI脑图像的特点,以判断MRI图像中噪声明显的点,从而剔除MRI中特定的莱斯分布的噪声。并将所提出的算法结合了MRI去噪中常用的非局部平均算法(Non-Local Means denoising,NLM)与三维块匹配算法(Block-Matching and 3D filtering,BM3D),并和不使用该算法剔除噪点的NLM、BM3D进行了对比评估。对比结果表明,在噪声密度不同的多种情况下,该算法总能优化与之相结合的图像去噪算法,在不同的噪声情况下使峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)与结构相似性(Structural Similarity,SSIM)提高了1%~9%。最后将该算法结合BM3D,对比了DnCNN、低秩聚类算法(Weighted Nuclear Norm Minimization,WNNM)、BM3D、NLM等用于MRI去噪的算法,在莱斯噪声较多时,该算法在PSNR上有更好的表现。

联合多尺度块匹配的非局部均值去噪算法

针对非局部均值(Non-Local Means,NLM)图像去噪算法易产生伪影与平滑细节的问题,提出一种联合多尺度图像块匹配的像素相似性测度,提高NLM算法去噪性能。首先,研究与分析了加权欧氏距离与欧氏距离两种相似性度量以及图像块尺寸设置对NLM算法的影响。其次,通过引入图像特征信息并利用K-means聚类方法将图像划分为平坦区域和包含边缘与纹理的结构区域,对每个类别中的像素点,联合两种尺度图像块匹配计算像素的平滑权重。最后,优化了算法的滤波参数。实验结果表明,提出的算法在噪声去除与细节保持方面明显优于经典的NLM算法,相比其他改进的NLM算法也有优势。