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蝙蝠喉部发声组织建模及发声机理
1
作者
何为凯
闫栋梁
+5 位作者
杨富春
高翔
张莹
马昕
刘慕萱
徐东宇
《应用声学》
CSCD
北大核心
2024年第2期415-420,共6页
建立蝙蝠发声组织模型对超声机理研究及在智能设备的应用具有重要意义。根据蝙蝠喉部发声组织结构特点,通过有限元方法构建了蝙蝠的3种不同发声组织模型,分析了尺寸、材料力学参数、组织结构和张力4个因素对发声组织特征频率的影响。结...
建立蝙蝠发声组织模型对超声机理研究及在智能设备的应用具有重要意义。根据蝙蝠喉部发声组织结构特点,通过有限元方法构建了蝙蝠的3种不同发声组织模型,分析了尺寸、材料力学参数、组织结构和张力4个因素对发声组织特征频率的影响。结果表明,如果用人类声带,按比例缩小构建蝙蝠喉部组织模型,蝙蝠无法发出超声波。构建组织结构含甲状软骨和声带的半鼓状模型和只含声带的条状模型,两种模型的特征频率相近且在合理的参数域内均无法达到超声范围。而含膜条状模型的特征频率可以通过张力进行超声频率的调节,这与文献的实验结果一致。因此,可基于含膜条状模型对蝙蝠喉管发声组织进行建模及其发声机理研究。
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关键词
蝙蝠
超声
声带
有限元
特征频率
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职称材料
基于车载LiDAR的特征融合差分的车前道路提取方法
被引量：
9
2
作者
何光明
韩士元
+2 位作者
陈月辉
周劲
杨君
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第12期13-18,共6页
为应对行驶中变化的道路环境,划分当前车前道路的可行驶区域,本文提出一种基于多特征融合差分的车前道路检测方法。该算法通过形态学滤波法对原始点云进行地面点云提取,统计归纳地面点云数据,进而界定运算域,在运算域内划分不同纵深的...
为应对行驶中变化的道路环境,划分当前车前道路的可行驶区域,本文提出一种基于多特征融合差分的车前道路检测方法。该算法通过形态学滤波法对原始点云进行地面点云提取,统计归纳地面点云数据,进而界定运算域,在运算域内划分不同纵深的差分元尺寸和起点,在差分元内进行特征参数的融合,形成特征矩阵,求解差分矩阵后再进行阈值滤波,进而实现车前道路点云的提取。本文首先与相关道路点云的提取算法进行对比,表明其性能优良;然后针对所采数据不同纵深的道路提取效果进行对比,证明该算法的有效性。
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关键词
车载LiDAR
点云
车前道路提取
特征融合
差分
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职称材料
题名
蝙蝠喉部发声组织建模及发声机理
1
作者
何为凯
闫栋梁
杨富春
高翔
张莹
马昕
刘慕萱
徐东宇
机构
山东
交通学院航空学院
山东
大学
机械工程学院
山东
大学
信息科学与工程学院
济南
大学
山东省
建筑材料制备与计量
重点
实验室
济南大学山东省网络智能计算重点实验室
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2024年第2期415-420,共6页
基金
国家自然科学基金项目(12174225)
中国博士后面上项目(批准号2021M701405)
+1 种基金
山东省教育厅青创计划(2020KJN002)
济南市博士后创新项目。
文摘
建立蝙蝠发声组织模型对超声机理研究及在智能设备的应用具有重要意义。根据蝙蝠喉部发声组织结构特点,通过有限元方法构建了蝙蝠的3种不同发声组织模型,分析了尺寸、材料力学参数、组织结构和张力4个因素对发声组织特征频率的影响。结果表明,如果用人类声带,按比例缩小构建蝙蝠喉部组织模型,蝙蝠无法发出超声波。构建组织结构含甲状软骨和声带的半鼓状模型和只含声带的条状模型,两种模型的特征频率相近且在合理的参数域内均无法达到超声范围。而含膜条状模型的特征频率可以通过张力进行超声频率的调节,这与文献的实验结果一致。因此,可基于含膜条状模型对蝙蝠喉管发声组织进行建模及其发声机理研究。
关键词
蝙蝠
超声
声带
有限元
特征频率
Keywords
Bats
Ultrasound
Vocal fold
Finite element
Eigenfrequencies
分类号
O429 [理学—声学]
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职称材料
题名
基于车载LiDAR的特征融合差分的车前道路提取方法
被引量：
9
2
作者
何光明
韩士元
陈月辉
周劲
杨君
机构
济南
大学
山东省
网络
环境
智能
计算
重点
实验室
济南
大学
人工
智能
研究院
山东
交通学院汽车工程学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第12期13-18,共6页
基金
国家自然科学基金(62273164,62373164)
山东省自然科学基金重点项目(ZR2020KF006)。
文摘
为应对行驶中变化的道路环境,划分当前车前道路的可行驶区域,本文提出一种基于多特征融合差分的车前道路检测方法。该算法通过形态学滤波法对原始点云进行地面点云提取,统计归纳地面点云数据,进而界定运算域,在运算域内划分不同纵深的差分元尺寸和起点,在差分元内进行特征参数的融合,形成特征矩阵,求解差分矩阵后再进行阈值滤波,进而实现车前道路点云的提取。本文首先与相关道路点云的提取算法进行对比,表明其性能优良;然后针对所采数据不同纵深的道路提取效果进行对比,证明该算法的有效性。
关键词
车载LiDAR
点云
车前道路提取
特征融合
差分
Keywords
in-vehicle LiDAR
point cloud
front-of-vehicle road extraction
feature fusion
differential
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蝙蝠喉部发声组织建模及发声机理
何为凯
闫栋梁
杨富春
高翔
张莹
马昕
刘慕萱
徐东宇
《应用声学》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于车载LiDAR的特征融合差分的车前道路提取方法
何光明
韩士元
陈月辉
周劲
杨君
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
9
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职称材料
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