基于语谱图的改进型LBP肺音识别

为了准确区分各种肺音信号,获得更理想的肺音识别效果,提出了一种基于语谱图的改进型LBP肺音识别方法.首先通过短时傅里叶变换将肺音信号转化为灰度语谱图;其次利用改进后LBP算法计算语谱图的局部纹理关系,将局部二值模式特征进行级联构成特征向量;最后利用支持向量机对正常肺音和三类异常肺音信号进行识别分类.结果表明,该方法对不同肺音信号的识别率可达92.59%,为肺部疾病的医疗诊断提供了新的思路.     

运动前后肺音信号的提取与频谱分析

运用超低频空气耦合式传感器，对运动员运动前安静时和运动后即刻肺音进行检测，并采用国内外通常使用的FFT（Fast-Fourier Transform）频谱分析法，对l024点加汉宁窗进行分析．结果表明，运动员运动前后肺音变化较大；不同运动项目运动员之间肺音存在着较大差异；安静时运动员肺音的主峰频率和频率范围低于正常人，在总功率的25％和50％处，运动员频谱强于正常成年人．     

基于肺音谱图Hough变换的喘鸣音识别方法

提出了一种基于Hough变换从肺音的STFT光谱图中检测喘鸣音的方法.这一方法先对采集的数字肺音数据的STFT谱图进行ROI区域的截取,再利用Canny算子进行图像边缘检测,最后基于Hough变换数据的分析来自动识别喘鸣音.临床分析的数据包括临床采集的肺音和国际上共享的肺音文件.Hough变换检测方法在60例喘鸣音的检测中达到了87%的准确率,70例正常呼吸音的识别率达到74%.     

新型多功能电子听诊器的结构及工作原理

介绍了一种可供多人监听的多功能电子听诊器的结构及工作原理。新型电子听诊器具有心音、肺音和肠鸣音录音及频率显示功能，电路稳定可靠，较好解决了抗干扰问题，具有精度高、体积小、成本低、操作方便等优点。     

基于盲分离技术的肺音信号中心音干扰的去除

在分析去除肺音信号中心音干扰重要性和目前几种分离方法局限性的基础上，利用二者之间的相对独立性，首次将盲分离技术应用于分离肺音信号中的心音干扰，实验结果显示，本方法能有效地分离肺、心音混合信号，得到更加干净的肺音信号。     

一种基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法

研究了利用高阶累积量方法对复共轭四阶系统进行辨识的问题，分析讨论了四阶系统的特点，给出了由连续系统到离散系统的转换公式，并利用基于累积量表示的修正尢勒－沃克方程对该四阶系统进行了辨识。针对估计精度不高的问题，提出了前滤波的方法。在各种不同条件下的仿真对比实验表明，在SNR（Signal Noise Ratio)比较低和两对共轭极点距离相距较近时，基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法比普通自相关方法具有更好的辨识结果。     

基于高阶统计量信号检测的研究

研究了高阶统计量（主要是三阶累积量）在信号检测中的应用，探讨了信号检测的高阶累积量算法.利用高斯噪声的高阶累积量的零均值特性，用计算机对SNR=20dB和SNR=0dB的输入信号进行模拟仿真，并将检测结果与原始信号进行比较，从结果上看执行效果较好．     

基于单导肺音信号的呼吸气相识别

为进行不用测量气流的自动肺音识别,提出了一种基于单导肺音信号的呼吸气相检测算法。在肺音平均功率谱上定位出吸气顶点和呼吸气相切换点。通过吸气顶点,来判断气相模式,为肺音特征分析提供时域定位标准。经37例实验数据验证,结果表明:全自动模式下正常肺音分相准确率为85.7%,半自动模式下的准确率达92.3%。该算法可有效地识别呼吸气相,可简化肺音研究。     

基于累积量的通信信号调制样式类间识别

为了避免通信信号调制识别过程中的去载波、波形恢复和符号定时等预处理过程,该文将高阶累积量直接用于中频数字信号的识别。该算法通过估算信号功率对高阶累积量进行归一化,克服了信号幅度缩放的影响,从而使该算法不需要信号的任何先验知识。仿真证明高阶累积量对具有不同包络特征的信号具有良好的识别能力,并且在高信噪比时六阶累积量比四阶累积量的识别效果更好。     

肺胸系统时变频率特性研究

应用自回归（ＡＲ）模型方法，对正常肺胸系统与支气管一气管系统进行了建模分析，研究了上述两系统的时变幅频特性，实验结果表明：正常肺胸系统有一个共振峰，其共振峰频率随时间变化，系统可建模为一稳定的６阶线性ＡＲ滤波器，正常支气管一气管系统有２－５个共振峰，其系统可模拟为一稳定的１４阶线性ＡＲ滤波器，ＡＲ建模方法是肺胸系统分析的有效方法。     

非平稳随机过程五阶累积量计算的简化算法

四次相位耦合是水下目标辐射噪声非线性的重要特征，五阶累积量正是提取这些特征的必要工具，但五阶累积量计算复杂，难以工程实现。为了解决这一问题，研究了非平稳随机过程五阶累积量递推计算与计算量的关系，提出了五阶累积量计算的简化算法。理论分析与仿真表明：五阶累积量计算的简化算法能大幅度地减小计算量，通过简化计算得到的五阶累积量仍有良好的抑制高斯噪声性能，这为高阶统计量的工程应用提供了一种有效手段。     

CES型盲均衡及其基于高阶统计量的一种实现

介绍了一种全新的设计盲均衡器的评估标准──信道评估标准ＣＥＳ（ＣｈａｎｎｅｌＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＳｔａｎｄａｒｄ），并就其实现方式作了简要讨论，在分析现有算法优缺点的基础上，基于高阶统计量，对非最小相位线性信道，提出了一种ＣＥＳ型盲均衡算法ＨＣＢＥＡ，该方法避免了ＣＥＳ盲均衡中常见的大运算量的缺陷，由多电平ＰＡＭ及ＱＡＭ信号仿真实验表明，该方法具有良好的均衡特性。     

数字通信信号自动识别算法

在低信噪比条件下，对6种数字通信信号的自动识别进行了研究，根据数字通信信号高阶矩和高阶累积量的特性提取了1组特征参数，采用分层结构的BP神经网络进行识别。仿真结果表明：当样本数据足够多，信噪比为4dB时，正确识别率接达98％。     

机器内部故障的外在表征—异响

在诸类机器噪声中提出了“异响”这一概念 ,并将机器噪声分为基本噪声和异响两类。对异响的产生机制、检测方法进行了论述。以一组异响砂轮机为例 ,研究了异响与机器故障的对应关系、指出了解决故障的方法。     

滚动轴承异音识别的两次均方根叠加法

针对BANT－1型异声测量仪的不足之处，引入了两次均方根叠加法，不仅对BANT－1测量仪现有的识别参数指标进行了改进，而且将各分立的时域参数指标组合成一个统一的识别体系，从各角度全面地描述与识别轴承异音。     

车辆减振器噪声诊断的双谱分析法

噪声正常与异常的车辆减振器振动信号具有不同的高斯性和对称性特征.以双谱分析理论为基础,分析并计算了不同振动信号的选择双谱.采用选择双谱来提取振动信号的故障特征,通过马氏距离判别法来实现对车辆减振器异常噪声诊断.诊断结果与实际相符,从而验证了双谱分析法的有效性和实用性.对进一步了解减振器异响发生机理,寻求异响控制具有工程意义.     

基于频域盲信号处理的汽车制动异响定位方法研究

汽车基础制动器在汽车刹车过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性,降低有关汽车零部件的寿命;同时,尖锐的制动噪声(尖叫)还会严重干扰人们的正常生活。针对汽车制动异响噪声的治理工作非常重要。总结了汽车制动噪声的产生机理、噪声特点和影响因素,回顾并分析了抑制和防治制动噪声的理论与工程研究进展。针对传统汽车制动异响检测分析方法手段单一、数据处理不便、灵活性差等突出性问题,提出了一种基于声信号频域盲处理的制动异响定位方法,详细介绍了其关键技术:利用动态粒子群优化形态滤波抑制路试背景噪声、使用峭度最大化复数单元固定点算法分离提取复分量、利用改进KL距离解决次序不确定性等。通过实际刹车制动声信号故障提取,验证了该方法的有效性和可靠性。     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．     

油液减振器空化异响成因分析

对油液减振器工作原理进行了剖析,对空化异响产生的机理进行了分析,并建立了相应的力学模型,对正常和空化异响减振器的活塞杆加速度的时域响应进行了仿真,仿真结果与通过减振器异响检测设备所测得的活塞杆加速度时域信号进行了比较,验证了理论仿真分析方法的正确性。研究结果表明,空化将引起减振器异响和异常振动,空化减振器活塞杆加速度的时域波形、功率谱、双谱等特征信号明显区别于正常减振器,并提出改善空化异响的对策。     

条烟输送系统弯滑道异声问题分析与改进

介绍条烟输送系统设备结构组成及原理,针对易地技改后条烟输送系统在运行过程中弯滑道处出现“叽叽”异声现象,经过深入研究分析,找出弯滑道变形的主要原因,然后对弯滑道结构进行改进,解决了异声问题,为卷接包车间提供了安静、舒适的生产环境．