一种新的应用于助听器指向性传声器的自适应算法

在噪声环境中助听器的性能会受到严重影响。但当噪声与期望信号处在不同方向时,在助听器中使用指向性传声器系统能够有效地抑制噪声,使助听器的使用者受益。在复杂环境中采用自适应指向性的传声器系统能够动态调整指向性模式,以适应噪声的变化情况。基于自适应最小均方（LMS）算法提出了一种新的适用于助听器的自适应算法,用以动态调整传声器系统中滤波器的系数,使指向性模式的灵敏度最低点朝向噪声源方向,达到降噪的目的。相比于经典的LMS算法,该算法有效改善了期望信号存在时的失调情况。通过仿真结果讨论了算法中关键参数的选取对于失调并和收敛速度的影响。     

车内噪声听觉时域掩蔽主动控制LMS算法

在传统噪声主动控制LMS算法基础上,考虑人耳听觉感知的后掩蔽效应,推导出Post-masking LMS算法。以汽车车内噪声主动降噪为例,分别采用LMS与Post-masking LMS算法,在Matlab环境中对实测的不同车速下车内噪声信号进行有源噪声控制仿真试验,结果表明Post-masking LMS算法能在传统LMS算法的基础上进一步降低车内噪声响度水平,具有更好的降噪效果和主观听觉感受。     

广州市老年人听力状况调查与分析

采用老年人听力障碍(Hearing Handicap Inventory for the Elderly,HHIE)量表在广州市内随机调查了582名60岁以上老年人,获取广州市内老年人的听力状况,探讨老年人的听力状况与各因素之间的关系。统计结果显示:广州市老年人听力障碍患病率是42.1%;高龄老人更易因听力问题而影响日常生活和身心健康,且70岁左右的年龄是老年人听力损失的敏感年龄;有听力障碍的老年人使用助听器的比重较低且多集中在大于75岁的高龄段,使用助听器的老年人多为重度听力障碍者,双耳使用助听器的老年人的HHIE得分显著高于单耳使用助听器的老年人。     

可实现听觉场景匹配的智能数字助听器算法

听觉场景匹配是当前智能数字助听器研究的热点问题,目前匹配精度大都较为理想,然而过高的计算量还是影响了硬件处理实时性的实现。此外,各类研究中所涉及的听觉场景类型和数量与人们实际接触较多的听觉场景也有差别。为此,首先对日常听觉场景类型进行分析统计,在此基础上提出了一种简单高效的智能数字助听器听觉场景匹配方法,以临界带能量比例为特征,以最小距离为分类算法,计算量较小、精度高,更适合数字助听器对计算量的苛刻要求。最后,通过主观测听,证明该方法与人耳的识别效果类似。     

助听器小常识

助听器是一种电声放大装置,将声音放大并传输到听力损失患者的耳内,从而使听力损失患者得到声音补偿,听到以前听不清、听不到的声音。建起听力障碍者与有声世界的桥梁,助听器无疑是一种好的选择。根据助听器的外形和佩戴位置的不同可分为三种：盒式、耳背式和耳内     

基于均匀面阵的酉ESPRIT算法在二维DOA估计中的应用

二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是智能天线技术中的一个关键问题.在低信噪比、低快拍数条件下,常规DOA估计算法的性能会严重下降.针对此问题,提出了一种基于均匀面阵的酉ESPRIT算法.算法将复矩阵转化为实矩阵计算,使运算复杂程度简化,估计精度提高,且可实现参数自动配对,是一种比较高效的DOA估计算法.计算机仿真结果表明了所提算法在测向性能方面比常规DOA估计算法有更好的估计性能,且在低信噪比和低快拍数条件下估计性能不受影响,同时具有更小的运算量.     

一种基于贝叶斯正交匹配追踪的水下多径稀疏信道估计方法

使用训练序列构成的测量矩阵并采用稀疏恢复算法是近年来常用的多径稀疏信道估计思路。提出一种贝叶斯匹配追踪算法的正交化改进方法,有效地改善了原方法的收敛速度,并将其应用于水下多径稀疏信道估计。进行了新方法的理论推导和两种水下稀疏信道模型中的仿真试验,进而与传统贪婪迭代和贝叶斯估计方法的估计效果进行了对比。仿真结果证明,所提出的新方法比原方法的收敛速度更快,能更高效地进行多径稀疏信道估计。新方法在低信噪比和呈簇状集中分布的水下多径稀疏信道中也有更好的估计效果。     

人工耳蜗信号处理策略研究

人工耳蜗是一种帮助重度和极重度听力损失者恢复听觉的电子装置。人工耳蜗信号处理策略是人工耳蜗的关键技术之一,决定了人工耳蜗电极输出的信号特征。介绍了电刺激听觉机理,按照时间顺序对主要的人工耳蜗信号处理策略进行介绍,并从听觉感知模型理论的角度对过去40年中在人工耳蜗信号处理策略研究上取得的进展进行深入探讨,最后对未来的人工耳蜗信号处理策略的研究方向提出展望。     

基于循环最大期望修正算法的与文本无关话者识别研究

话者识别中目标模型的最大期望算法存在着出现奇异阵的重大缺陷,而最大似然估计虽然不会出现奇异阵,但识别率比较低。提出了一种循环最大期望修正算法,采用最大似然估计所得模型为初始模型,然后用最大期望算法中每步的模型,通过α值控制修正比例对其进行修正。实验结果表明,该修正算法较好地克服了奇异阵的出现,同时提高了识别率。     

LMD滤噪算法及在旋转机械转子故障诊断中的应用

利用噪声统计特性及局部均值分解算法(local mean decomposition, LMD)在信号分解过程中的自适应性,提出了一种新的基于LMD的自适应滤噪算法。该算法完全由数据驱动,可对信号自适应降噪,并将降噪后的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的 PF (Product function)分量。重构的信号可有效提高功率谱故障诊断的性能。通过对2种非平稳信号的仿真实验及在实际运行状态下采集的旋转机械转子振动信号降噪的应用,结果表明提出的算法降噪性能优于中值降噪、均值降噪、小波降噪、EMD软阀值降噪等典型滤噪算法。该算法也可在频域有效地用于旋转机械转子故障的诊断。     

小波域高斯混合模型方差估计近红外降噪方法

针对抑制近红外光谱噪声与保留光谱信号细节的矛盾,提出一种基于噪声方差估计的小波域降噪方法.该法对光谱信号小波域高频系数建立了两状态高斯混合模型,用EM算法估计模型系数,推证模型对噪声方差准确估计特性,将估计得到的噪声方差建立了阈值降噪模型.实验建立黄酒近红外光谱快速预测酒精度偏最小二乘模型,对比分析Penalty阈值、...     

低信噪比条件下引导源目标定位算法

为了实现引导源目标定位算法在低信噪比声源信号条件下的准确定位,在推导了引导源目标定位算法原理基础上,根据算法仿真结果的特点,提出了利用领域平均法对算法进行降噪处理的方法。对几组不同信噪比的引导声源和目标声源,进行了算法仿真,比较分析了其降噪前后的引导源目标定位算法处理结果。计算机仿真结果表明领域平均法降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位效能。     

基于压缩感知的OFDM水声通信信道二次估计算法

该文主要研究OFDM水声通信信道二次估计技术,针对传统信道二次估计算法跟踪估计缓慢时变水声信道存在误码遗传的缺点,提出了一种基于压缩感知的信道二次估计算法。该算法结合水声信道的稀疏特性,利用经过编码校验后的大多数可靠信息,二次匹配追踪信道频域响应,作为系统均衡器的反馈输入信息和次时段信道初始信息,有效地抑制了系统的误码遗传。通过Matlab仿真实验和水池试验,验证了基于压缩感知的信道二次估计算法的可靠性和高效性。     

视听诊断设备计量标准研究

据调查显示,我国视力和听力残疾人数占全国残疾总人数的39%。在医学临床上,视听诊断设备广泛应用于视觉和听觉系统疾病的诊断与治疗。那么,如何保证视听诊断设备使用与管理过程中的量值准确性与一致性呢?人所感受的外界信息有95%以上来自视觉和听觉,因此视觉和听觉特性的好坏直接关系到人类的生产、生活和工作。根据2006年第二次全国残疾人调查数据显示,我国约有2100万人存在听力残疾或     

JJF1581-2016《手持式声场型听力筛查仪校准规范》解读

<正>一、规范制定的背景、意义随着医疗事业的不断发展,手持式声场型听力筛查仪(以下简称筛查仪)在妇幼保健院和地段医院中得到了广泛使用和推广,主要用于婴幼儿早期的听力筛查,同时筛查仪也可以用于助听器使用者的声场验配,它对于保护婴儿的听力安全,促进听力残障人士的听力健康都发挥着积极的作用。     

混沌信号降噪算法

对一些有效的混沌信号降噪算法,如相空间重构混沌信号、小波变换技术、正反向迭代法等,进行了原理阐述,并给出了各种算法的物理解释和算法应用的先验条件,说明了各种算法在混沌系统降噪时的局限性.在此基础上指出了低信噪比和高维混沌信号的进一步研究方向.     

低信噪比突发信号载波频差估计方法研究

为了解决低信噪比突发信号载波频差估计精度低的问题,该文提出了一种新算法,该算法仅进行一次离散傅里叶变换就可实现载波信号的高精度频差估计,通过构建信号检测特征量和使用频率差值算法完成频差的估计。测试结果表明,在低信噪比下,RMSE的值都在1‰符号速率以下,并且算法运算简单,可以进行实时处理,具有较强的实用价值。     

基于正则化线性调频模式追踪算法的信号消噪方法及其应用

信号在采集过程中存在的噪声会给后续工作造成一定程度的困难,因此消除噪声干扰是准确进行下一步工作的关键问题。提出了一种正则化线性调频模式追踪(regularized chirp mode pursuit, RCMP)算法,该算法通过先验频率信息及递归框架提取信号中的每一个信号模式,具有一定的自适应性。将提出的RCMP算法应用到传感器数据降噪中,通过仿真信号和实际信号研究了RCMP算法的去噪性能。同时,通过与EMD结合区间阈值的降噪方法、CEEMDAN结合区间阈值的降噪方法以及VMD结合相关系数的降噪方法进行对比,验证了所提方法的可行性和优越性。     

基于正交匹配追踪算法的虚拟内插空间平滑DOA估计

针对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法在实际的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计应用中,测向分辨率较低且在相干信号环境下估计性能较差的问题,提出了一种虚拟阵列空间平滑DOA估计算法.以互质阵列为模型,通过在正交匹配追踪算法重构信号的基础上,使用虚拟内插的方法,构造均匀虚拟阵列,能够提高波达方向的估计精度,加入空间平滑算法,可以分辨相干信号.仿真结果表明,使用虚拟内插算法之后,空间谱图波峰更尖锐,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高到2°,测向分辨率明显有所提升,同时加入空间平滑算法,可以有效地分辨相干信号,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高为4.7°,验证了本文方法的有效性.     

基于UKF的星载GPS自适应定轨方法

将UKF(Unscented Kalman Filter)方法应用于空间目标的星载GPS自主定轨中。着重介绍基于UT变换的UKF算法,针对系统噪声方差阵未知或动力学模型不精准的情况,提出在进行状态滤波的同时,利用观测数据信息,在线估计未知噪声的统计特性,构成状态噪声统计估计的自适应UKF滤波算法。结合实测CHAMP星载GPS数据进行仿真实验,对比发现滤波精度、稳定性均有所提高,证明该算法在星载GPS低轨卫星定轨中的有效性。