基于USB声卡的便携式耳声发射检测系统的研制

耳声发射是一种产生于耳蜗,经听骨链及鼓膜传导释放入外耳道的微弱音频能量,它提供了一种简便、快速、客观、无损地检测耳蜗功能的手段.为提高全功能耳声发射检测系统的便携性和减少噪声的干扰,开发了基于USB多媒体声卡的便携式耳声发射检测系统.结合前端硬件采集模块,在基于VC++ Studio 2005软件平台上,实现了对瞬态诱发耳声发射(TEOAE)和畸变产物耳声发射(DPOAE)信号的检测,并对系统进行了全面的定标校准和测试,实现了对OAE信号的全功能定量检测和分析.     

增加电极位置信息的电子耳蜗听觉仿真模型

为了改进以正弦信号合成的电子耳蜗听觉仿真模型在仿真电子耳蜗植入患者所感知的语音信息的缺陷,建立了增加电极位置信息的正弦信号合成的听觉仿真模型.通过大样本量的不同汉语语言材料的听觉仿真实验,其中包括按元音、辅音、数字、音调和单字词等5种汉语语言材料,研究了基于连续交叉采样算法的不同实验条件下电极位置对言语识别率的影响,得出了汉语元音和单字词对植入深度更加敏感的结论.为进一步将这一仿真模型应用到电子耳蜗研究上奠定了基础.     

有无CAS作用的TEOAE信号的谱分析

为了利用瞬态诱发耳声发射(TEOAE)信号对耳蜗性和蜗后性两种感音神经性耳聋进行病变诊断和定位,提出了一种基于AR谱分析的方法,用于对感音神经性耳聋病变进行诊断和定位.首先,获取听力正常耳信号的对数AR谱-频率曲线的正常值范围,并获得在对侧刺激声作用下,信号受抑制的对数AR谱-频率曲线的正常值范围;然后,计算某一受试耳在有无对侧刺激声作用下的TEOAE信号的对数AR谱-频率曲线及受抑制的对数AR谱-频率曲线;最后,检测受试耳的两条曲线是否分别在正常值范围内,由此对受试耳的耳蜗及内侧橄榄耳蜗系统功能进行诊断定位.此检测结果与目前临床上综合利用耳声发射、脑干听觉诱发响应(ABR)和纯音测听的诊断结果有很好的一致性.     

基于改进果蝇优化算法的分布式电源优化配置

研究分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的优化配置问题,基于模糊隶属度技术建立综合考虑投资效益、电压指标和网损的多目标优化配置模型,有效解决了因各子目标数量级不同而导致的过度优化问题。对一种新颖的仿生智能算法--果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm,FOA）进行改进,效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,在算法寻优过程中引入吸引和排斥操作,有效提高了种群多样性,降低了算法陷入局部最优的可能。IEEE 33节点系统的仿真结果表明,与传统果蝇优化算法和粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）相比,改进果蝇优化算法（improved fruit fly optimization algorithm,IFOA）在寻优速度和求解精度上都具有较大优势,能快速、有效地搜索到最优配置方案,从而验证了改进算法的有效性与合理性。     

新型耳穴检测系统的研制

耳廓上分布着的耳穴与人体的内脏器官在形态上往往呈现"投影"的相似对应关系.当人体器官出现病症或在患病早期时,可导致与患病器官相对应的特定耳穴上呈现电阻降低等病理性阳性反应.目前存在的耳穴检测仪功能单一,缺乏对耳穴电阻值的定量测量、统计分析和对耳穴电阻值地形图的伪彩色图像的直接表征;而且,缺乏对解剖分区和神经分区内的穴位点电阻值的统计处理和穴位所对应的器官及神经功能的综合分析诊断.设计研发了新型耳穴检测系统,实现了用3种不同功能对人体耳穴阻值的定量检测;对解剖分区和神经分区的耳穴阻值分别进行统计计算和分析;另外,利用伪彩色图像的方法表征出了耳穴等阻值区间的分布图,为临床的定量、直观检测提供了方便.     

电子耳蜗声调信息的电刺激编码的改进研究

电子耳蜗现有产品所采用的语音处理算法以传递语音信号的幅度信息为基础,丢失了声调信息,因此造成我国电子耳蜗植入者对声调的识别还存在困难。声调信息主要蕴涵在语音基频中,在电刺激下,为了提高基频检测的准确性进而提高对声调的识别率,并对刺激速率进行准确选择,在前期提出的9度速率电刺激编码策略的基础上,通过自相关算法及平均幅度差函数的联合使用来提高基频提取的准确性,同时采用动态步长搜索解决分类饱和的问题,从而实现对刺激速率的准确选择。结果显示本研究提高了基频提取的准确性和对刺激速率进行动态选择的准确性。     

基于MRMR的ORELM的短期风速预测

由于风速具有间歇性、随机性及波动性等特点,导致大规模风电并网对电力系统的安全、稳定运行带来严重影响。文章提出一种基于最大相关最小冗余(Maximum Correlation Minimum Redundancy,MRMR)的离群鲁棒极限学习机(Outlier Robust Extreme Learning Machine,ORELM)的短期风速预测新方法。首先分析影响风速的属性特征,采用MRMR算法来衡量不同风速属性特征与风速的相关性,进而确定风速属性特征的输入维度;然后对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行优化,构建ORELM风速预测模型。最后以美国某大型风电场实测数据为依据进行风速预测,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于线结构光的水下旋转扫描高精度测量方法研究

随着海洋工程领域的不断发展，如何高精度地获取水下物体的三维点云具有重要学术和应用价值。由于光在不同介质中传播会引起光路的变化，导致水下线结构光视觉测量获得的点云受折射畸变影响，精度降低。针对上述问题，设计了一种基于线结构光的水下旋转扫描测量系统。提出了一种轴眼标定算法，能够将多视角水下点云配准到统一坐标系中。提出了一种引人折射补偿的水下相机成像模型，该模型可准确的描述激光在不同介质间传播过程中的光路，基于水下激光平面方程的约束，对水下点云进行折射校正，提高了水下点云的重建精度。水下测量实验结果表明，提出的高精度测量方法能够获得水下物体的三维点云信息，可测量水下目标的尺寸信息，距离目标30~80cm 时测量精度达到0.2mm，满足了水下目标三维高精度测量要求，