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目的结合听觉生理刺激产生的机制,把经典的神经元漏积分放电模型运用于人工耳蜗信息处理编码,以期获得更好的听
觉效果。方法用数字信号处理器(DSP)进行算法仿真,并把结果输入到Matlab中进行分析对比。结果在与CIS编码算法对比
中,膜电位积分放电(MPIF)编码算法发放脉冲更自然,而且是伪随机的,更符合生理的结构特点。结论MPIF方案能够有效的
解决听觉信息发放序列的动态结构在听觉中枢的作用问题,使得刺激脉冲和时间编码有机的结合起来,有效的保证刺激脉冲时
间的相干性和相关性。
相似文献
觉效果。方法用数字信号处理器(DSP)进行算法仿真,并把结果输入到Matlab中进行分析对比。结果在与CIS编码算法对比
中,膜电位积分放电(MPIF)编码算法发放脉冲更自然,而且是伪随机的,更符合生理的结构特点。结论MPIF方案能够有效的
解决听觉信息发放序列的动态结构在听觉中枢的作用问题,使得刺激脉冲和时间编码有机的结合起来,有效的保证刺激脉冲时
间的相干性和相关性。
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采用基于失效数据统计分布拟合的方法,对婴儿培养箱风机进行剩余寿命预测,从而指导进行预防性维护。首先,
对风机的失效数据进行预处理;其次,运用先验知识对风机的失效数据进行威布尔(Weibull)分布建模;再次,采用极大似
然法估计模型参数,得出婴儿培养箱风机的寿命分布;最后,应用建立的模型对婴儿培养箱风机进行剩余寿命预测。研究
结果表明,上述方法能够用于零部件的剩余寿命预测,从而指导对医疗设备进行预测性维护。 相似文献
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提出一种基于人工神经网络的可靠度预测方法,以系统故障时间和对应的中位秩估计值训练网络,在系统故障时间范围内选取大量的故障时间点并求其预测的累积分布函数值,然后结合样条回归法求出系统累积分布函数曲线,概率密度函数曲线及故障率函数曲线。为验证人工神经网络模型的优越性,以婴儿培养箱等5个系统的故障数据为例,用决定系数R2、均方误差和对数似然函数,与Weibull、Fréchet、Logistic等统计分布模型进行对比,结果表明人工神经网络拟合效果最优。 相似文献
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目的建立耳蜗基底膜的力学模型,验证基底膜特征频率和特征位置的关系。方法通过所建模型,采用宏观力学方法,简
化模型细节,通过仿真工具对基底膜的振动和选频特性进行分析。结果耳蜗基底膜具有较明显的选频特性,即基底膜上离镫骨
较近段对高频敏感,离镫骨较远段对低频敏感。结论仿真结果显示,基底膜的选频特性主要由基底膜的宽度等几何尺寸及其材
料特性沿纵向变化来实现,与耳蜗内螺旋器上其他微小组织关系不大。 相似文献
化模型细节,通过仿真工具对基底膜的振动和选频特性进行分析。结果耳蜗基底膜具有较明显的选频特性,即基底膜上离镫骨
较近段对高频敏感,离镫骨较远段对低频敏感。结论仿真结果显示,基底膜的选频特性主要由基底膜的宽度等几何尺寸及其材
料特性沿纵向变化来实现,与耳蜗内螺旋器上其他微小组织关系不大。 相似文献
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