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关键词： 听性脑干反应   卡尔曼加权平均   残余噪声   幅值  

摘要： 目的探讨采用卡尔曼加权平均(Kalman-weighted averaging,KWA)的听性脑干反应(ABR)测试中,受试者不同测试状态对残余噪声及ABR波V振幅的影响。方法选取21例(42耳)18~34岁听力正常成年人,分别在安静诊室内三种不同的状态下(安静平卧、坐位、写字)使用卡尔曼加权平均的新型ABR系统(vivosonic integrity system)进行ABR测试,同时使用传统ABR测试系统(interacoustics,IA)在隔声屏蔽室内进行ABR测试,记录各状态下受试者ABR反应的残余噪声水平和波V幅值并进行比较。结果①传统ABR和卡尔曼加权平均ABR三种不同测试状态(平卧、坐位、写字)下波V振幅没有显著差异(P>0.05);②卡尔曼加权平均ABR安静平卧和坐位两种状态下的残余噪声水平较传统ABR低,但无统计学差异(P>0.05);卡尔曼加权平均ABR在写字状态下的残余噪声水平显著高于其他三种状态(P<0.05);③写字状态下卡尔曼加权平均ABR的残余噪声、波V振幅在左右耳之间没有显著差异(P>0.05)。结论与传统ABR相比,卡尔曼加权平均ABR在写字状态下的残余噪声显著升高,但安静平卧和坐位状态下的残余噪声水平与传统ABR无显著差异,受试者的不同测试状态对残余噪声水平有一定影响。

关键词： 深度学习   图像分类   小样本学习   伪标签   噪声标签   希尔伯特-施密特独立准则  

摘要： 深度学习在图像分类领域的成功很大程度上依赖于大规模数据,然而在许多应用场景中,收集足够的数据用于模型的训练是比较困难的。因此,旨在利用有限的数据获得高性能模型的小样本学习成为热点研究方向。在小样本图像分类领域,使用无标签数据来扩充训练数据集是一种常用的方法,但该方法面临两个亟待解决的难题:如何获取无标签数据的伪标签以及如何减轻噪声标签累积的负面影响?首先,为获得高质量的伪标签,需要解决由源域和目标域的分布偏移导致的噪声标签问题,因而提出基于希尔伯特-施密特独立准则(Hilbert-Schmidt Independent Criterion,HSIC)的依赖增强方法,通过最大化图像特征表示与标签之间的相关性,从而提高伪标签的预测可靠度。其次,为克服标签预测误差随着时间推移不断累积的问题,提出噪声标签干扰消减(Noise Label Interference Reduction,NLIR)方法,确保具有正确标签的样本的梯度始终主导着训练动态,从而将模型引向最优解。所提方法在小样本图像分类基准数据集mini-ImageNet和tiered-ImageNet上进行了评估,实验结果表明,该方法能够很好地利用无标签数据提升分类精度,具有良好的分类性能。

关键词： 近场声全息   单目视觉系统   声像匹配   柴油机  

摘要： 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。

关键词： 南海明珠生态岛   海水水质   海洋沉积物   海洋生态质量   监测与评价  

摘要： 在“绿水青山就是金山银山”的发展理念和“山水林田湖草是生命共同体”的战略目标下,海口南海明珠生态岛应运而生。为维护南海明珠生态岛周边海域生态系统的完整性和健康性,本文持续开展了南海明珠生态岛周边海域海洋环境的跟踪监测和质量评价工作。研究结果表明,监测海域所有站位的海水水质均未出现超标现象,符合第二类海水水质标准;沉积物各监测指标符合海洋沉积物第一类标准;监测区域平均生物多样性指数约为3,说明生境质量良好。

关键词： 静电纺丝   光催化   六价铬   二氧化钛   氯氧化铋  

摘要： 为改善纳米TiO_(2)的光催化活性和可回收性,采用静电纺丝技术制备了柔性PAN/TiO_(2)纳米纤维,再通过溶剂热法在纤维表面负载BiOCl,构筑了BiOCl@PAN/TiO_(2)复合纳米纤维光催化剂,并考察了其对水相中Cr(VI)的光催化还原性能.结果表明,BiOCl均匀致密地负载在预先热氧化稳定(TOS)处理的PAN/TiO_(2)纳米纤维表面,TOS处理不仅可以改善PAN/TiO_(2)的物理化学性质,提高其稳定性,还能使TiO_(2)颗粒向纤维表面迁移,从而与BiOCl形成异质结构.所制备的BiOCl@PAN/TiO_(2)复合纳米纤维具有良好的可见光响应性,光生电子空穴对复合率低,对水相中Cr(VI)表现出增强的光催化活性,可见光照射下180 min内对Cr(VI)的光催化还原效率达到81%,且拥有良好的稳定性和可回收性.5次循环后,光催化活性仅降低了5%左右,反应后光催化剂回收方便.本研究为基于TiO_(2)的高效可持续光催化剂的设计开发提供了一种新的策略.

关键词： 水环境   监测技术   监测质量   控制要点  

摘要： 随着工业的不断发展,对水资源的消耗是越来越多。在工业生产中,一部分企业把污染物排放到了河流中,严重影响了我国水资源质量,而且对人们的身体健康造成了威胁。在这一背景之下,相关部门加强对水环境监测显得尤为重要。本文主要对水环境监测技术和监测质量优化措施进行深入的探讨,希望能够为同行业工作者提供参考,推动我国社会环境和资源环境的可持续发展。

关键词： 地震资料   噪声压制   多尺度窗口   生成器   信噪比  

摘要： 在老油田的勘探开发中,抽油机噪声形成强干扰,严重降低了地震资料的信噪比。为此,提出了一种基于多尺度窗口生成器网络进行抽油机噪声压制的方法。构建的网络主要由双层编码器—解码器组成,结合不同层的特征信息可获得准确的去噪结果;在不同层采用不同尺寸的窗口进行特征提取,可以有效地扩大神经网络的感知范围,并从抽油机噪声中提取更多有用的特征。为了防止网络的退化,编码器和解码器的每个块中都分别使用了残差连接。编码器残差块部分采用了卷积核数量中间大、两端小的反瓶颈设计,可以提取地震数据更多的特征;解码器使用了编码器五分之一的卷积层数,加快了模型训练以及地震数据重建的速度。通过这种方式构建的网络可以有效地利用多尺度语义信息压制地震数据中的抽油机噪声。模拟数据和实际数据实验结果均表明,与DnCNN、GAN和MLGNet相比,所提方法能够获得高质量的去噪结果,并最大程度地保留有效数据。

关键词： 神经网络模型   粒子群优化算法   总磷   GF-2遥感影像   海河  

摘要： 以定量遥感反演水质参数为目的,以天津市海河下游段为研究区,利用总磷实测水质数据和同期GF-2PMS 2遥感影像数据,建立两者的偏最小二乘回归模型、单隐含层神经网络模型、双隐含层神经网络模型及粒子群算法优化的双隐含层神经网络模型(DP-BPNN模型)。通过决定系数、平均绝对误差、均方根误差进行精度检验,选出研究区水体适用的总磷浓度的反演模型。结果表明:与偏最小二乘模型精度对比,所建总磷反演模型精度提高了48%。

关键词： 谐振电路   光电探测   噪声抑制  

摘要： 为研究一种新型噪声抑制的手段,采用电感电容(Lenz capacitance,LC)谐振原理对有效信号放大。通过对LC电路电感、电容参数的调整,使其谐振频率与有效信号一致,有效信号与LC电路发生共振,实现微弱信号的放大以及噪声的滤除。

关键词： 光响应非均匀性   源相机识别   Transformer   深度学习   图像处理  

摘要： 光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)噪声由于其唯一性和稳定性可作为相机的指纹并可用于数字图像的源相机识别。为了提高源相机识别的精度和效率,提出一种基于U形Transformer深度网络(Uformer)的PRNU噪声提取算法。该网络使用了一种基于局部增强窗口(LeWin)的Transformer块,能够在较低计算复杂度下有效提取局部上下文信息。其次,该网络使用了一种多尺度空间偏差形式的多尺度恢复调制器,能够自适应调整Uformer解码器的多层特征,进而更好地提取图像中潜在的PRNU相机指纹。在Dresden数据集上的实验结果表明,所提出的算法在128×128像素,256×256像素和512×512像素的AUC值分别为0.8368,0.9250和0.9720,Kappa值分别为0.9005,0.7447和0.4737,均优于现有方法。