50、人类听觉定位信息解析

人类听觉定位信息解析

在日常生活中,我们能够凭借听觉感知声音的来源方向和位置,这背后涉及到多个复杂的机制。下面将详细介绍人类听觉定位所使用的关键信息。

1. 双耳时间差(Interaural Time Differences, ITD)

当声音源位于头部正中平面时,声音会同时到达双耳;而当声源不在正中平面时,声音会先到达同侧耳朵,后到达对侧耳朵,这种到达时间的差异就是双耳时间差(ITD)。

对于一个直径为 2r 的球形头部模型,从方位角为 θ 的远程声源发出的声音,其到达双耳的路径长度差在简单情况下为 2r sin(θ) 。但实际情况中,声音不能穿过头部,而是要绕过头部,此时路径长度差 d 等于 d1 和 d2 之和,用弧度表示方位角 θ 时,有 d = rθ + r sin θ,这就是伍德沃思公式(Woodworth’s formula)。

例如,对于直径为 20cm 的头部,方位角为 45°,声速为 343m/s 时,根据伍德沃思公式计算出的 ITD 为 299µs ,方位角为 90° 时达到最大 ITD 为 514µs ,远小于 1ms 。然而,人类听觉系统对短至 10 - 20µs 的 ITD 都很敏感,对应方位角差异为 1° - 2° 。通过一个简单的实验可以证明这一点:将 1m 长的花园软管放在听者身后,两端分别贴在左右耳上,在软管中间左侧几厘米处轻敲,听者通常会觉得声音来自左侧;在右侧相同距离处轻敲,听者则会觉得声音来自右侧。仅 1 - 2 厘米的距离差,声音传播所需时间约为 60µs ,经过训练和专门实验,甚至能将可感知的时间差降低到 10 - 20µs 。

1948 年,杰弗里斯(Jeffress)提出了一个简单的生理机制

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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