DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 理论分析 半导体激光器在稳定工作后会产生大量的热量，热量的来源有以下几类 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ： 1) 当电流注入有源区且小于阈值电流时，器件发出微弱的自发辐射光，没有激光产生，这部分注入的电流主要产生废热，热功率密度为Q NR ： Q N R = 1 d U j ( 1 − η i ) (1) 式中：d为有源区厚度，U为二极管压降，j为电流密度，η i 为内量子效率。 当注入有源区的电流超过阈值电流，伴随阈值电流的加大输出光功率急剧增加，能量损耗产生的废热，热功率密度计算公式为Q act ： Q a c t = V j ( 1 − η s p f s p ) d a c t [ j t h + ( j − j t h ) ( 1 − η i ) ] (2) 式中：Q act 为有源区的厚度，V j 为PN结上的电压降，j为注入电流密度，j th 为阈值电流密度，η sp 为自发发射内量子效率，η i 为受激辐射内量子效率，f sp 为自发辐射光子逃逸因子。 对于单管半导体激光器有源区温度由下式表示： T j = T s i n k + ( I V − P ) R t h (3) 式中Ｔ j 为有源区温度，T sink 为热沉温度，V为结偏压，P为激光器的输出光功率，R th 为热阻。 激光器阈值电流与温度关系如下： I t h = I t h ( T r ) exp ( T − T r T s ) (4) 其中 I th ( T r ) 代表室温下阈值电流密度，T r 代表室温，T s 表示温度对阈值电流影响的程度，是特征温度。由此可知，在室温T r 相同时，特征温度T s 越小，I th 随温度变化越大。 2) 除有源区外各层外延材料的损耗及电极层的电阻生成的热。 (5) Q为热功率密度，p i 为每层材料的电阻率。 3) 半导体激光激光器稳定的工作后的热传导方程为： K ( ∂ 2 T ∂ x 2 + ∂ 2 T ∂ y 2 + ∂ 2 T ∂ z 2 ) + Q = 0 (6) 式中：T为温度，K为热传导系数。 半导体激光器斜率效率其表达式为： η = P − P t h I − I t h h v (7) 式中，P th 为激光器在阈值电流下的光功率，I th 为阈值电流，e为电子电荷，h v 代表光子能量，P为激光器正常工作时功率，I为注入电流。 半导体激光器输出光功率其表达式为： P = P t h + η e x E p e ( I − I t h ) (8) P th 为阈值电流下激光器光功率，η ex 外微量子效率，E p 为光子能量，e为电子电荷，I为激光器驱动电流，I th 为阈值电流。 半导体激光器功率效率其表达式为： η = P I V + I 2 r (9) 其中P为激光器光功率，I为工作电流，V为正向压降，r为半导体材料提点组和欧姆接触电阻。 半导体激光器C-mount封装结构模型如图1所示。模拟分析过程中所需材料参数如表1所示。 对于单管半导体激光器热分析，做出以下假设 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ： 1) 半导体激光器工作过程中，内部的电子-空穴非辐射复合转换成光子产生的热量为主要热源。 2) 半导体激光器芯片腔长1.8 mm，热功率为10 W，热功率密度为7.407 × 10 9 W/m 3 ，且各个外延 图1. C-mount封装结构的workbench模型 Table 1 Material parameters of the lase 名称 尺寸L × W × H/mm 热导率(W/m∙K) 管芯 1.8 × 0.5 × 0.15 55 C-mount热沉 6.8 × 6.3 × 2.2 400 AuSn焊料 1.8 × 0.5 × X 57 SnAgCu焊料 1.8 × 0.5 × Y 67 表1. 激光器材料参数 层间厚度达到纳米级材料间热导率也极其相近，因此将芯片看作一个整体进行模拟分析计算。 3) 由于激光器芯片尺寸很小且非常薄，模拟过程计算温度不高，忽略芯片各个面的热辐射及空气对流散热。 4) 模拟计算中热沉下表面恒温20℃，同时选择两种热导率不同的焊料AuSn焊料和SnAgCu焊料对比焊料厚度及焊料热导率不同对半导体激光器的影响。
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user: 3. 模拟结果分析 不同的焊料厚度与芯片温度关系如图2所示。 从图2中看出当焊料厚度逐渐加厚时，激光器管芯温度反而会降低，但仅降低了0.2℃，由于焊料的导热系数要低于热沉很多，焊料厚度增加后易形成高阻层，但其厚度在0~10 μm变化内没有明显的高阻层形成，温度变化不明显，出于对芯片焊接的技术要求，需要一个基本厚度4 μm又因为AuSn焊料具有良好的浸润性、低粘滞性、抗疲劳性且不存在电迁移的现象，因此选择AuSn焊料来进行焊接封装。其中热阻计算公式为R th ： R t h = T − T 0 P (10) 式中T为有源区温度，T 0 为热沉底部温度，P为激光器功率。如图3所示激光器温度分布图可以得出焊料厚度为4 μm时激光器芯片温度为66.393℃，热阻为4.6 K/W。 从图4中热流可以看出，激光器芯片产生的大量热量都是通过与热沉的接触面扩散出去，其接触界面的热导率对管芯产生的热量的扩散起到至关重要的作用，而且可以明显看出芯片与热沉接触面附近热流量最大，散热效果最差，为了增强接触面散热引入高热导率石墨烯膜，石墨烯膜参数如表2所示，增加芯片与石墨烯层接触面热扩散面积使激光器芯片散热途径得到扩展，由于石墨烯具有很高的横向热导率，会使芯片产生的热量先延整个石墨烯层横向扩散，之后热量再向下扩散经由热沉散热，但由于石墨烯纵向热导率非常小，所以石墨烯层厚度不能太厚，否则将会造成热量在芯片周围聚集无法散开，最终致使有源区温度升高。设石墨烯层厚度为x，1 μm < x < 30 μm，通过改变石墨烯膜的厚度获得其芯片温度温度分布的影响。 如图5所示激光器芯片与热沉之间添加石墨烯层之后模拟结果，对比可知石墨烯层厚度为20 μm时，激光器管芯的温度降低约10℃。在图6中可以看出添加石墨烯层之后热量先横向扩展之后再向下传导，增加了热量的扩散面积，减少了芯片底部的热量堆积进而使芯片整体温度下降。 由此可知未填任何热界面材料的c-mount热沉和添加石墨烯膜之的热阻分别为4.6 K/W和3.5 K/W。 通过可以计算得出在不同的热阻下，功率和电流之间的有如图7所示关系，可以看出随着电流的加大，热阻小的激光器输出功率加大。添加了石墨烯层单管半导体激光器最大输出功率为18.5 W，而未添加石墨烯层的传统c-mount封装输出功率为15.4 W，由此可知，增加一层石墨烯层的单管半导体激光器使出功率提高近20%。 图2. 焊料厚度与温度关系 图3. 激光器温度分布云图 Table 2 Graphene layer parameter [10 名称 热导率(W/mK) 热膨胀系数 石墨烯 1700 (横向) <10 (纵向) 0 24 表2. 石墨烯层参数 [ 10 ] 图4. 热流矢量图 图5. 石墨烯层厚度与芯片温度关系图 图6. 优化后的热流矢量图 图7. P-I特性曲线
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user: 4. 结论 为改善半导体激光器的散热特性，降低器件热阻，提高输出功率，在传统的c-mount热沉与激光器芯片间添加一层石墨烯层，分析热沉散热能力、热流分布、在不同热阻下的输出功率与传统c-mount封装结构进行对比，在环境温度为20℃，热功率为10 W时，为添加任何材料的c-mount封装的芯片温度达到66.393℃，计算热阻为4.6 K/W；添加高横向热导率的石墨烯膜层之后芯片温度为55.587℃，计算热阻为3.5 K/W，热流扩散效果明显，通过计算得到最大输出功率从15.4 W提升到18.5 W，提升了20%，结果证明，应用高热导率的石墨烯层的封装结构可以达到更好的散热效果。
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user: 摘 要 建立一种石墨炉原子吸收光谱法测定固体废物浸出液中钼含量的方法。采用硫酸硝酸浸出法制备固体废物浸出液，通过优化灰化温度和原子化温度对方法进行了优化，通过实际样品检测验证了方法的可行性。该方法快速、灵敏、简便，检出限为0.3 μg/L，加标回收率为94.0%~104.0%，相对标准偏差(RSD)为6.83%~8.82% (n = 6)，可用于固体废物浸出液中钼的测定。 关键词 :石墨炉，原子吸收，固体废物浸出液，钼 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 钼是人体和动植物必需的微量元素，具有高强度、高熔点、耐腐蚀、耐磨研等优点，是难熔高温金属元素之一，被广泛的应用于电气和电子技术、炼钢工业、石油、化工、医药和农业等领域 [ 1 ] ，并影响着我们的生活。因此，能够有效、快速地的测定环境中的钼，对保护我们的环境也同样具有十分重要的意义。 环境样品中钼的测定方法有分光光度法 [ 2 ] 、原子吸收分光光度法 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 、催化极谱法 [ 8 ] 、ICP-AES [ 9 ] 、ICP-MS [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 等，石墨炉原子吸收法是痕量分析的经典方法，分析成本较ICP-MS低，是单元素痕量分析的重要手段。ICP-AES、ICP-MS对于多元素痕量分析具有优势，但分析成本较高。因此，本文采用硫酸硝酸法制备固体废物浸出液，以钯盐作基体改进剂，经过前处理的样品，在惰性气体保护下经干燥、灰化和原子化，解离为基态原子蒸气，其吸收强度与元素的质量浓度成正比。用石墨炉原子吸收光谱法测定固体废物浸出液中钼，以期探索一种操作简便、灵敏度高、准确性好的固体废物浸出液中钼含量的测定方法。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要仪器与试剂 ICE3500原子吸收分光光度计(ThermoFisher，带有自动进样器)，普通石墨管，ELC (长寿命)石墨管，钼空心阴极灯，氩气(99.99%)，翻转式振荡器。 钼标准溶液：ρ(Mo) = 1000 mg/L (国家有色金属及电子材料分析测试中心)；钼工作溶液：ρ(Mo) = 50 μg/L，用1%硝酸稀释；硝酸(优级纯)；实验用水(娃哈哈纯净水)。 2.2. 仪器工作条件 波长313.3 nm，狭缝0.5 nm，灯电流7.0 mA，载气0.2 L/min，原子化阶段停气，进样量20 μL，石墨炉最佳升温程序见表1。 2.3. 样品前处理 按照《固体废物浸出毒性浸出方法硫酸硝酸法》(HJ/T 299-2007)进行浸出液的制备。称取150 g样品，置于2 L提取瓶中，加入1.5 L浸提剂，盖紧瓶盖后固定在翻转式振荡装置上，调节转速为30 r/min，于23℃下振荡18 h。在压力过滤器上装好滤膜，用稀硝酸淋洗过滤器和滤膜，弃掉淋洗液，过滤并收集浸出液，于4℃下保存。 Table 1 Temperature program of graphite furnac 程序 温度(℃) 时间(s) 斜坡(℃/s) 干燥 100 30.0 10 灰化 1500 20.0 150 原子化 2750 3.0 0 净化 2850 3.0 0 表1. 石墨炉升温程序
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 石墨管的选择 分别采用普通石墨管和ELC (长寿命)石墨管进行钼的测定(见表2)，结果表明普通石墨管耐高温性能差，寿命短，灵敏度低。钼在高温下易形成碳化物，其测定波长为可见光区，导致测定背景较大，检测灵敏度降低，记忆效应显著 [ 13 ] ，实验选择使用ELC (长寿命)石墨管，可以简化碳化物的形成，有助于提高灵敏度。 3.2. 灰化温度的优化 固定原子化温度为2750℃，以1400℃为灰化温度，测定20 μg/L钼标准溶液的吸光值，再分别以100℃的间隔逐步升高灰化温度，测定不同灰化温度下的吸光值。依据测定结果，绘制灰化温度曲线(图1)。可以看出，在灰化温度达到1500℃时吸光值最大。因此，选择1500℃为最佳灰化温度。 3.3. 原子化温度的优化 固定灰化温度为1500℃，以2500℃原子化温度为起点，测定20 μg/L钼标准溶液吸光值。再分别以50℃的间隔逐步升高原子化温度，测定不同原子化温度下的吸光值。依据测定结果，绘制原子化温度曲线(图2)。可以看出，随着原子化温度的升高，吸光度不断升高，但考虑到石墨管的最高承受温度，确定该试验的最佳原子化温度为2750℃。 3.4. 标准曲线的绘制 在以上优化的条件下，以50 μg/L的钼工作溶液作为母液，仪器进行自动稀释，标准溶液系列依次为0，20，25，30，35，40 μg/L，采用1%硝酸为标准空白，按照优化的仪器工作条件测定标准系列吸光度，以吸光值y对浓度x (单位μg/L)绘制校准曲线(见图3)。回归方程为Y = 0.01745X + 0.0359，相关系数为0.9995。 3.5. 方法检出限 采用低浓度加标方式计算检出限。分别取7份1.00 μg/L钼标准溶液，按样品分析全过程进行测定，以MDL = t (n − 1， 0.99) × S计算出方法检出限为0.3 μg/L。 3.6. 精密度试验 依据《环境监测分析方法标准制修订技术导则》(HJ168-2010)的精密度测试相关要求，取3个固废样品浸出液分别重复测定6次，结果见表3，可以看出，相对标准偏为6.83%~8.82%之间，表明该方法精密度良好。 3.7. 准确度试验 3.7.1. 标准样品测定试验 选择配制的水质GSBZ 50032-94(203806)标准样品，在最佳测试条件下完成测定，结果见表4，由表可见，钼浓度的测定结果均在保证值误差范围内，该方法准确度较高。 3.7.2. 加标回收率试验 取样品1，按照2.2的测定条件，向水样中添加10 μg/L钼标准溶液，进行加标回收率测定。由表5可知，加标回收率为94%~104%、可满足日常分析的质量控制要求。 Table 2 Comparison of absorbance value of different Graphite Tube 石墨管类型 标准溶液浓度(μg/L) 0 5 15 20 25 30 35 40 ELC石墨管 0.0270 0.1303 0.2883 0.3960 0.4799 0.5616 0.6436 0.7237 普通石墨管 0.0121 0.0345 0.0507 0.0752 0.0911 0.1129 0.1337 0.1517 表2. 不同石墨管吸光值比较 图1. 灰化温度曲线 图2. 原子化温度曲线 图3. 钼的标准曲线 Table 3 The results for precisio 固废样品 测定结果(μg/L) 均值 (μg/L) 相对误差 (%) 1 2 3 4 5 6 样品1 21.4 22.3 21.0 20.3 19.9 17.1 20.3 8.82 样品2 11.0 12.3 11.6 10.9 12.8 11.0 11.6 6.83 样品3 14.6 12.8 11.9 13.5 14.0 14.5 13.6 7.74 表3. 精密度试验结果 Table 4 Test results for standard sample 标准样品 测定结果(mg/L) 保证值 (μg/L) 均值 (μg/L) 相对误差 (%) 1 2 3 4 5 6 203806 66.8 66.4 66.3 67.6 67.0 66.1 70.9 66.7 0.83 表4. 标准样品测定结果 Table 5 Test results of spiked recover 样品 本底值(μg/L) 加标量(μg/L) 测定值(μg/L) 回收率(%) 样品1 20.8 10.0 30.2 94.0 20.6 29.8 104.0 21.2 29.6 94.0 21.0 30.1 99.0 20.1 29.3 96.0 19.8 28.8 95.0 表5. 加标回收率测定结果
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user: 4. 结论 本文探索了测定固体废物浸出液中钼的石墨炉原子吸收分光光度法，对灰化温度和原子化温度分别进行了优化。该方法检出限为0.3 μg/L，测定固体废物浸出液时相对标准偏差为6.83%~8.82%，加标回收率为94.0%~104.0%，为实验室固体废物浸出液中钼的测定提供可靠方法。
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user: 摘 要 内切多聚半乳糖醛酸酶(endopolygalacturonase， EndoPG)是一种重要的细胞壁水解酶，在果实的成熟软化过程中具有重要作用。为探究桃果实软化的分子机制，本研究从桃全基因组中分离出6个EndoPG基因EndoPG1、EndoPG2、EndoPG3、EndoPG4、EndoPG5和EndoPG6，以不同桃品种“南山甜桃”、“朝晖”和“明星”果实为研究材料，通过实时荧光定量分析了这6个EndoPG基因在果实发育过程中的表达情况。研究结果显示：6个EndoPG基因在“南山甜桃”和“朝晖”的果实发育过程中均有表达，其中EndoPG3/4基因表达水平显著；在“明星”中，仅检测到4个EndoPG基因EndoPG1、EndoPG2、EndoPG5和EndoPG6的表达。结果表明EndoPG基因在桃果实成熟过程中发挥了重要作用。本研究为进一步探究内切多聚半乳糖醛酸酶调控桃果实成熟软化的分子机制奠定了基础。 关键词 :内切多聚半乳糖醛酸酶，桃，果实软化，基因表达 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 桃(Prunus persica)是蔷薇科李属的核果类植物，其果实风味鲜美、营养丰富，深受人们喜爱 [ 1 ] 。桃果实属于呼吸跃变型果实，成熟的果实采收以后会迅速出现呼吸高峰并变软，严重影响其贮藏、运输及销售。按照成熟期以后的软化特点，桃果实在肉质上可分为溶质桃和不溶质桃两种类型 [ 2 ] ；而根据粘离核状态又可分为离核、半离核和黏核三种类型 [ 3 ] 。我国主栽桃品种多为溶质桃，果实采后极易软化。在商业上为了减少损失，延长供应期，人们常在果实较硬的时候早采，但早采的果实在颜色和风味上常常不佳 [ 4 ] 。因此，研究桃果实软化的分子机制，有利于改善桃的口感和风味，延长贮藏期，对我国桃相关产业的发展具有重要意义。 桃的果实软化是由大量细胞壁多糖物质降解以及细胞壁结构丧失导致细胞发生分离所致 [ 5 ] 。多聚半乳糖醛酸酶(polygalacturonase， PG)能够降解细胞壁的主要成分果胶，因此它在桃果实的成熟软化过程中发挥着重要的作用。多聚半乳糖醛酸酶(polygalacturonase， PG)是一种水解酶，按作用方式的不同可分为外切多聚半乳糖醛酸酶(ExoPG)和内切多聚半乳糖醛酸酶(EndoPG) [ 6 ] 。外切多聚半乳糖醛酸酶可以水解果胶分子的非还原端产生半乳糖醛酸；而内切多聚半乳糖醛酸酶 [ 7 ] 随机地水解切开果糖分子中间的α-1，4半乳糖糖苷键，使多聚半乳糖醛酸链断裂，最终果实细胞壁中多聚半乳糖醛酸被降解为寡聚半乳糖醛酸和半乳糖醛酸，引起细胞壁结构解体导致果实软化 [ 8 ] 。已有研究表明，水解酶对于多种水果的细胞壁分解至关重要，如番茄 [ 9 ] ，草莓 [ 10 ] ，苹果 [ 11 ] 和杏 [ 12 ] 。然而，越来越多的证据表明，与果实软化有关的细胞壁水解酶在物种间有所不同，它们对果实软化的特殊作用仍不明确 [ 13 ] [ 14 ] 。 本研究以三种不同桃品种“南山甜桃”、“朝晖”和“明星”桃果实为研究材料，对6个桃EndoPG基因EndoPG1、EndoPG2、EndoPG3、EndoPG4、EndoPG5和EndoPG6在果实从发育至成熟阶段的表达进行了分析，为深入开展内切多聚半乳糖醛酸酶对桃果实软化分子机制的调控研究提供基础。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 供试材料为三种不同品种的桃果实，分别为离核溶质型“南山甜桃”、黏核溶质型“朝晖”和黏核不溶质型“明星”。三个品种的桃果实均取自中国科学院武汉植物园江夏基地。自花授粉后30 d起，每两周收集一次桃果实样品，直至果实成熟。“南山甜桃”和“明星”共收集9次样品，“朝晖”收集10次。样品收集后立即使用液氮冷冻并保存于−80℃冰箱中备用。 2.2. 实验方法 2.2.1. RNA提取与反转录 按照多酚多糖RNA提取试剂盒(南京有晴生物科技有限公司)说明书提取样品的总RNA，并采用反转录试剂盒TransScript ® One-Step RT-PCR SuperMix (北京全式金生物技术有限公司)将其反转录为cDNA，合成的cDNA用于实时荧光定量PCR (qRT-PCR)测定。 2.2.2. 特异引物设计 根据从桃全基因组中分离出的6个EndoPG基因序列，利用Primer 5.0软件设计特异引物，引物序列见表1。 2.2.3. 荧光定量PCR 以合成的cDNA为模板，使用罗氏lightCycler 480II PCR仪进行实时荧光定量PCR (qRT-PCR)分析。反应试剂为SYBR Premix ExTaq TM (北京宝日医生物技术有限公司)，以Pbrtublin为内参基因，不同样品得到的数据经内参基因均一化处理后，采用2 −ΔΔCt 法 [ 15 ] 计算基因的相对表达量。试验数据的处理与分析在Microsoft Excel 2010中完成。
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user: 3. 结果与分析 3.1. EndoPG基因的鉴定 基于桃全基因组进行分析鉴定，共分离出6个EndoPG基因，ppa021953m、ppa025787m、ppa006839m、Ppa006857m、ppa025098m、ppa007271m，分别命名为EndoPG1-EndoPG6。其中EndoPG1-EndoPG4 Table 1 Sequences of primers used in this stud 基因 Gene 正向引物Forward primer (5’ → 3’) 反向引物Reverse primer (5’ → 3’) 退火温度 Annealing temperature 名称Name 序列 Sequence 名称Name 序列 Sequence EndoPG1 PG1F ACCTCACTTACAAGAATCAAGCAGC PG1R CTGCCAACGCCACAGGACCAAAC 61℃ EndoPG2 PG2F GGTCAGATTGGAGAATGTGAAACTTAC PG2R TGGGATTCACGATGATTCAGACTT 62℃ EndoPG3/4 PG34F CCGACTCAAACAACATCGTGGTG PG34R TTGAGGATTGTGACACCAGATGAC 61℃ EndoPG3 PG3F TCCCTAATCAGCCAAATGTTCCAC PG3R GCCATCGGTGTTAGGGCTGTTC 63℃ EndoPG4 PG4F ACATGCTTGTTGGAGGTTTTCACT PG4R TGTCCTTAGTACTGGAGGGCAAAC 62℃ EndoPG5 PG5F GCTGACTTACCAGAACCAACCATC PG5R TTCCTACTTCACCCGATACATTCC 61℃ EndoPG6 PG6F CAAGTATGCAGGCGGAACAGC PG6R TCACCAACCACCTACCTAAGTAAACATC 62℃ 表1. 本研究中使用的特异引物序列 位于4号染色体上，EndoPG5和EndoPG6分别位于6号和7号染色体。EndoPG3和EndoPG4分别是已报道的EndoPGM和EndoPGF基因，二者同源性超过99% [ 16 ] 。为正确鉴定这6个EndoPG基因在桃果实中的表达水平，分别设计了6个EndoPG基因的特异引物及EndoPG3和EndoPG4的共同特异引物。 3.2. EndoPG基因在“南山甜桃”果实中的表达谱 荧光定量结果(图1)显示：3个EndoPG基因，EndoPG1、EndoPG2和EndoPG5在花后40天(N2)的表达水平达到最高值，随后开始下降；EndoPG6在花后30天(N1)和40天(N2)的表达水平较高，其它发育阶段表达水平均较低；EndoPG3/4的表达水平在花后80天(N6)开始上升，花后90天(N7)的表达水平达到峰值。综合分析发现，EndoPG1、EndoPG2、EndoPG5和EndoPG6在离核溶质型“南山甜桃”各发育阶段果实中的表达水平均较低，而EndoPG3/4在成熟果中的表达水平显著高(p-value = 0 < 0.05)于其它基因。 3.3. EndoPG基因在“朝晖”果实中的表达谱 如图2所示，EndoPG1在花后60天(Z4)的表达水平达到最高值，随后表达水平开始下降，在花后90天(Z7)时不表达；EndoPG2在花后70天(Z5)的表达水平较高，在其他发育阶段的表达水平较低，并且在花后60天(Z4)，花后90天(Z7)和花后100天(Z8)这三个阶段不表达；EndoPG3/4仅在花后100天(Z8)的表达水平较高，在其他发育阶段不表达；EndoPG5的表达水平从花后30天(Z1)到花后60天(Z4)持续上升，在花后60天(Z4)和70天(Z5)达到最高值，随后逐渐下降；EndoPG6在花后40天(Z2)的表达水平较高，自花授粉后60天(Z4)起不表达。综合分析发现，EndoPG1、EndoPG2、EndoPG5和EndoPG6在黏核溶质型“朝晖”各阶段发育果实中的表达水平均较低，EndoPG3/4在成熟果中的表达水平显著高(p-value = 0 < 0.05)于其它基因。 图1. 不同EndoPG基因在“南山甜桃”果实中表达谱。N1：花后30天；N2：花后40天；N3：花后50天；N4：花后60天；N5：花后70天；N6花后80天；N7：花后90天 图2. 不同EndoPG基因在“朝晖”果实中表达谱。Z1：花后30天；Z2：花后40天；Z3：花后50天；Z4：花后60天； Z5：花后70天；Z6：花后80天；Z7：花后90天；Z8：花后100天 3.4. EndoPG基因在“明星”果实中的表达谱 由图3可知，EndoPG1的表达水平从花后30天(M1)开始先表现出下降的趋势，在花后60(M4)天达到最高值，在之后的发育阶段再次降到较低的水平；EndoPG2在花后40天(M2)和花后80天(M6)的表达水平较高，在其他发育阶段的表达水平较低，在花后60天(M4)和花后70天(M5)这两个阶段不表达；EndoPG5在果实发育过程中表达水平不断起伏，其中花后40天(M2)、花后60天(M4)及花后80天(M6)处于较高水平，在其他发育阶段表达水平较低。EndoPG6基因仅在花后80天(M6)的表达水平较高，在其他发育阶段的表达量均较低。特别地，在整个“明星”果实发育阶段中均未检测到EndoPG3/4基因的表达。 3.5. 不同引物对扩增下EndoPG3基因的表达谱 为探究不同EndoPG3/4基因扩增引物的特异性，分别用多组引物鉴定了EndoPG3基因在三种桃果实中的表达谱。荧光定量结果如图4所示，结果显示：利用三组引物对PG3F/PG3R、PG3F/PG34R和PG34F/PG3R鉴定出EndoPG3基因在黏核溶质型“朝晖”果实中的表达趋势一致；在离核溶质型“南山甜桃”果实中的表达趋势略有差异，其中，使用PG3F/PG34R与PG34F/PG3R引物对测定的EndoPG3基因表达水平较为相似；而在黏核不溶质型“明星”中未检测到EndoPG3基因的表达。该结果表明这三对引物均可特异扩增EndoPG3，且以PG3F/PG34R扩增效果最佳。 3.6. PG4F/PG4R引物对扩增下EndoPG4在三种桃果实中的表达谱 利用特异引物对PG4F/PG4R分别检测EndoPG4基因在三种桃果实中的表达趋势，发现该基因在黏核溶质型“朝晖”和黏核不溶质型“明星”果实中均不表达，而在离核溶质型“南山甜桃”的发育果实中表达水平较低，在成熟果中的表达水平较高(图5)。 图3. 不同EndoPG基因在“明星”果实中表达谱。M1：花后30天；M2：花后40天；M3：花后50天；M4：花后60天；M5：花后70天；M6：花后80天；M7：花后90天 图4. EndoPG3在两种桃果实中的表达谱。Z1：花后30天；Z2：花后40天；Z3：花后50天；Z4：花后60天；Z5：花后70天；Z6花后80天；Z7：花后90天；Z8：花后100天。N1：花后30天；N2：花后40天；N3：花后50天；N4：花后60天；N5：花后70天；N6：花后80天；N7：花后90天
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user: 4. 讨论 果实的软化是一个复杂的生理过程，它可以提高果实的口感和食用价值，但降低了果实抵御外界不良因素的能力，同时降低了果实的抗病性和耐藏性。细胞壁结构改变和细胞壁成分物质降解目前被认为 图5. EndoPG4在“南山甜桃”中的表达谱。N1：花后30天；N2：花后40天；N3：花后50天；N4：花后60天；N5：花后有70天；N6：花后80天；N7：花后90天 是果肉质地下降的主要原因，这一过程与一系列水解酶有关 [ 17 ] 。因此研究与果实成熟软化相关的细胞壁降解酶有利于找出果实成熟过程中关键的影响因子，为果实软化调控和延长果实保鲜期提供依据 [ 18 ] 。 目前对于同为蔷薇科的苹果、草莓等其他品种的EndoPG基因的表达已有了初步的研究，如MdPG1和FAPG1已分别被鉴定为苹果和草莓果实软化的原因 [ 10 ] [ 11 ] 。并且经过了系统发育分析发现，桃、苹果和草莓的EndoPG基因有差异，属于不同的分支。本研究通过观察6个EndoPG基因在三个不同品种桃果实的成熟软化过程中的表达情况，发现了多聚半乳糖醛酸酶主要在桃果实的成熟软化后期发挥作用，其中EndoPG3/4基因在离核溶质型“南山甜桃”和黏核溶质型“朝晖”果实的成熟过程中起主要作用，而在黏核不溶质型“明星”未发现显著表达的EndoPG基因。对于多聚半乳糖醛酸酶的研究，有利于利用它的作用来改善桃的品质，如通过生物技术调控EndoPG基因的表达，培育新品种，或者通过调节多聚半乳糖醛酸酶的作用条件来改善桃果实的软化。但桃果实软化的原因还尚未明确，仍需要深入研究。
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user: 摘 要 在新疆和静县巴音布鲁克区长年研究草地生态、草地结构、草地利用方面获取的试验结果表明了，传统放牧和不合理的放牧，是影响草地退化的主要原因。因此，在巴音布鲁克草地建成家庭牧场为主的人工草地和放牧利用方式，有利于草地畜牧业的发展。过去的40年以来，我们在巴音布鲁克开展草地、畜牧科研工作的主要研究内容是在牧草栽培、家畜繁育、科学养畜、建立人工草地、草地改良、合理利用草地资源、草地生产力动态的研究等方面进行了大量的试验研究，获得了很好的研究成果，初步揭示了草地生产和家畜生产的潜力。为推动独立经营方式的家庭牧场畜牧业工作奠定了良好的基础。鉴于目前国家和社会对经济发展与环境保护的要求，急需推广应用这些研究成果，让该科研成果转化为经济效益、保障畜牧业高效发展和保证草地生态环境的可持续发展。试验结果表明，在巴音布鲁克牧区，每个家庭牧场由300只羊单位、200 ha草地组成一个家庭牧场。其中，人工草地：改良草地：天然放牧场的比例为1:3:6。这种草地配置有很好的效益，该组家庭牧场的当年小羊羔胴体重平均为18.7 kg，比对照组高6.1 kg；年死亡率下降到5%；繁殖率提高12.5%~21.5%；牧民年均收入是对照区的4.7倍。 关键词 :天山南坡巴音布鲁克草地，家庭牧场，草地合理配置 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 天山南坡巴音布鲁克草场资源和草场种类丰富，该地区草地类型包括了山地荒漠、山地草原、高寒草原、高山沼泽、高寒草甸、山地草甸等，它代表了天山山地草地90%以上的植被类型和植被资源。该区有新疆细毛羊、高寒性肉羊、牦牛和马等，其畜种组成对山区草地合理配置具有重要意义。 但是，该区地形复杂，高寒气候引起的恶劣的气候条件和超载放牧等原因，草场严重退化，草场生产能力低，风雪灾害的年代对牲畜过冬和春季繁殖产羔有很大的影响。所以，需要种草养畜、建立家庭牧场为主的管理模式，提高草地畜牧业的经济效益和生态效益。它的经营管理涉及畜群结构调整、草地分配、劳力布局、基础建设、家畜改良、草地生产力提高等技术措施，为草地畜牧业的稳定发展很好的创造条件和提供科学管理技术。
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user: 2. 试验地点的自然条件及研究方法 试验区位于天山南坡大尤尔都斯盆地西部，83˚43'E，42˚54'N，距乌鲁木齐市750 km，海拔高度 2470 m 。气候为高寒高原类型。年均气温零下4.8℃，极端最低气温零下48.1℃，极端最高气温28℃，年平均风速2.7 m/s，平均年降水量263.9 mm，年蒸发量高达1022.9~1247.5 mm。 试验区海拔高度2473 m，土壤为高寒草原土，有机质含量占7.96%，高寒草原植被建群种Stipa purpurea， S.subsessiliflora， Festuca ovina， Agropyron cristatum等，草地地上植物量370.5 kg/ha，4.8公顷草地放牧可养活一只羊。 2.1. 家群的配置方法及草场分配 根据家庭牧场草地畜牧业生产力的情况，采取合理配置的原则，首先调选牲畜的个体和群体生产性能力、牲畜的疾病防治、畜牧业经营管理措施和基础建设、提高土壤肥力、优良牧草选育、人工草地丰产技术、草畜产品加工、牧民住房建设等方面提前做好工作。针对当前畜牧业现实，制定家庭牧场优化方案，采用整体调控技术和研究。通过试验结果调选创新性技术相结合。同时，打破常规放牧， 改变冬季补充饲料和有指定时间之内完成草料饲喂或放牧，使收藏草料饲喂和放牧相结合 [ 1 ] [ 2 ]。有计划地改良草地，靠科学管理家群和牧民定居相结合。 试验家群的配置方法：每一个家庭牧场配置10头大牲畜，250只羊，其中适龄母羊三年维持在80%~85%之间，后备羊占15%~20%，比例为4:1左右。每年成年母羊淘汰率10%~15%，达到5年内羊群更新一次的要求。畜种结构比例为4:1 (羊：大畜)，共折算家群为250只羊单位。 每个家庭牧场分给200 ha草地，其中人工草地20 ha (新疆老芒麦)，改良草地60 ha，天然放牧场120 ha，比例为1:3:6。人工草地每公顷平均收干草9000 kg，总贮草量18万kg，过渡类型的改良草地和沼泽草甸，每公顷产草量1483.5 kg/ha，总贮草量达8.9万kg。暖季草地为高寒草甸，每公顷产草量1087.5万kg，其贮草量13万kg，以上三类草地总贮草量可达39.9万kg。 2.2. 羊群的管理及放牧时间 试验羊群冬季在围栏人工草地里定点放牧，根据当地气候变化补饲青草，暖季在天然草地上划区轮牧。对承包者制定承包责任合同，内容为牲畜繁殖率、死亡率、体重、放牧生产、舌饲、收获干草等，明确奖惩措施，增强责任感 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。冷季放牧时间11月~4月共6个月(180天)，需草量16.2万kg；过渡草地放牧时间5月~6月15日，秋季为10月份共75天，需草量6.75万kg；暖季时间6月15日~9月，共105天，需草量9.45万kg，总需草量32.4万kg左右。每只羊单位配置草地0.66 ha，其中人工草地0.13 ha，天然草地0.53 ha，1 ha草地可饲养1.5只羊单位。 每年繁殖期，前两年试验群于10月上旬人工配种，由于巴音布鲁克羊性格和体质大，不易进行人工配种，平时进行自然交配。历年6月中旬断奶期，幼龄羊、除留种羊和其它羊群夏季肥育之外，均转入试验羊群。按生产羊群常规方法进行防疫、驱虫、剪毛、药谷、出栏年龄控制在3岁左右，小样当年为主。 2.3. 家庭牧场基础建设条件 根据巴音布鲁克气象资料表明，50多年的气象资料中记载了，零下45℃、48℃极端最低气温出现过3次，零下40℃、45℃的记录出现过28次，这种记录气温该区冬季气温很低，是标准的高寒寒零区，所以在建立家庭牧场工作中，棚圈、牧民居住房等基础建设非常重要。根据常规观测，冬季气温零下35℃的时候，在封闭式羊圈的室内温度一般在1.5℃左右，最低零下2℃。这种封闭式羊圈过冬对羊群特安全和经常繁殖生产。 修建羊圈的结构四面墙红砖，封闭屋顶式和棚圈式两部分组成，其中封闭屋顶式面积为317 m 2 ，东西方向、长方形，圈墙高度2.2 m 2 ，面积为20 m 2 ，牧民住房面积为80 m 2 ，有一口水井，照明有太阳灶及风力发电机等。
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user: 4. 结论 1) 试验结果表明，采用综合性技术措施后，试验羊群8年平均增长率达6%，活畜收入一年比一年高，死亡率减少，胴体重、繁殖率逐步升高，仅此3种收入每年可达2.05万元，充分体现了科学技术转化为生产力的作用，也进一步显示了高寒山区合理配置的巨大潜力。在草地改良、合理利用草地资源、草地生产力动态研究等上述方面进行了大量试验研究，取得了很好的研究成果。初步揭示了草地生产和家畜生产潜力。该研究成果，为推动独立经营方式的家庭牧场畜牧业工作奠定了良好的基础。 2) 在巴音布鲁克草地建立多年生人工草场后，从第2年开始不收割，要放牧使用，这样草层长高而且草丛茎密。草茎越密具有良好的积雪和地面保温作用。另一方面人工草场常年放牧，增加羊粪的堆积、而堆积的羊粪增加土壤肥力和有机质含量。 3) 根据气象资料分析，巴音布鲁克地区6、7、8月份降水量丰富。占全年降水量的70%~80%左右。对巴音布鲁克牧草生长发育很有利，但是、冬季降水量很少。本站35年以来气象观察资料中，12月到3月之间没有出现过，历年在尤鲁都斯盆地中部，40 cm厚降雪天气。但是、20~35 cm厚降雪天气出现过3次，15~20 cm厚降雪天气8次，平时出现的都是20 cm以下深降雪。根据气象资料分析，在大小尤鲁都斯盆地中部和平原草原，都可以建成家庭牧场系统工程 [ 1 ] [ 3 ] [ 8 ] [ 9 ]。 Table 5 Statistics of sheep flocks in family pastures in previous year 年代 羊群(只) 第一年 第二年 第三年 生产羊 200 190 200 出售羊 140 160 存栏数 248 270 270 表5. 历年家庭牧场羊群统计表 根据水源和水质调查表明，在巴音布鲁克区巴音郭楞乡和其它牧场的水源丰富，包括一个乡5个牧场的水源状况，能灌溉面积为6.67万ha草地，还水质也很好，一般水矿化度为0.08~0.23 g/l左右。 属于巴音布鲁克区的1、2、3乡也有大小河，地形平坦、分布草原面积也大，水矿化度为0.2~0.6 g/l，硬度在8˚以下，盆地土层厚度70~120 cm，能保证建立家庭牧场，建成6.67万ha面积的人工草场灌溉试验，有很好的自然条件和水源 [ 1 ] [ 3 ] [ 8 ] [ 10 ]。 4) 建成的家庭牧场管理者，每一年牲畜数量按控制在草场载畜量的承载能力放牧，同时，按年度计划严格要求控制牲畜存栏数。部分牲畜的实际情况有处理到，其中老、弱、病的淘汰，有保持一定数量的牲畜销售处理。 多年生人工草地的利用方法是，按每种草场生产量，有计划的进行轮种、轮休、轮流利用方法。保证草场合理利用的管理原则，调控生产者和消费者之间的平衡状态。按一家家庭牧场份草场面积为200 ha。其中天然、半人工、人工草场比例为6:3:1。如果有条件者，可适当的增加草场面积和牲畜数量。这样的管理方法是保证牲畜冬季的寒零天气也安全过冬，同时，便于更多的退化草地修养保护和回复的机会。只有通过这种管理方法高效利用土地，才有利于稳定发展草地畜牧业，草地生态环境也才能得到不断改善。 按载畜量草地合理配置，建成家庭牧场以后，每公顷草地能养活1.5只羊单位的目标，而对照羊群3公顷草地才能养活1只羊，草场饲养效率提高9倍。 根据试验成果表明，如果退化草地直接建成人工草地，产草量能提高3倍以上，同时，天然改良草地补播、灌溉、修养等技术措施也提高产草量5~8倍。采用这种综合配套技术措施，完全可以养活每公顷草地2.5只羊的目标。
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user: 摘 要 本文针对语音信号处理中因估计的纯净语音幅度误差会引入噪声，提出了一种通过融合几何相位信息，使幅度失真与先验信噪比和后验信噪比建立数学关系的噪声抑制算法，具有较高的可行性，提高了语音的可懂度。现有数据表明，当被处理的语音只包含衰减失真和小于6分贝的放大失真时，对语音质量影响较小，需要对增强之后的幅度谱进行简单限制。同时，需要对于放大失真超过6分贝的语音区域采取不同的约束条件，会对提高语音质量有较大的帮助。但目前的研究大多采用估计的纯净语音与原是纯净语音谱幅度进行直接对比，现实中可行性较差。本文主要提出一种融合几何相位信息，把幅度产生的失真与先验信噪比和后验信噪比建立数学关系，然后根据此先验信噪比和后验信噪比的判定条件对幅度放大失真超过6分贝以及衰减失真和小于6分贝的放大失真同时进行不同的限制约束。实验结果表明，在对数谱距离(LSD)，分段信噪比(SegSNR)，短时清晰度客观测度(STOI)等评测条件下，语音增强效果有明显的提高。总而言之，本文提出的算法简单易行，能有效地提升语音质量，提高语音的可懂度。 关键词 :语音增强，几何相位，先验信噪比，噪声抑制 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前语音增强算法技术已经取得了瞩目的发展，语音增强算法极大地提升了语音质量。其中比较经典的算法有维纳滤波器、谱减法、最小均方误差(MMSE)估计器 [ 1 ] 等有效算法。但在单一控制条件下，传统的噪声抑制算法会对输入语音产生一定的噪声污染，典型的如维纳滤波。当从均方误差角度进行度量时，纯净语音和增强语音幅度谱之间差值的正负比较容易被忽略。所以用传统的语音增强算法处理被破坏的语音时，经常会由以上原因产生失真。 由Loizou等人根据增强语音与纯净语音幅度的大小关系，把增强之后的语音失真分为三个部分，分别是幅度衰减部分，幅度放大且放大倍数小于等于2倍(即放大上限为6.02 dB)，幅度放大超过2倍(放大倍数超过6.02 dB)三个部分 [ 2 ] 。目前的数据表明，近一半的数据下降在第一区，其特点是衰减失真，而几乎另一半的数据落在第三区，其特点是放大失真超过6.02分贝。只有一小部分(12%~18%)的数据在第二区域 [ 3 ] ，其特点是低放大失真，小于6.02分贝。但是Loizou等人的研究是根据估计的纯净语音与原始纯净语音的幅度谱比较，这在现实中是不可能实现的，因为在实际运用时原始纯净语音信号是未知的。 本文基于loizou等人对第一区域第二区域第三区域的划分，把第一和第二区划归为一个大区域，结合几何相位信息，提出了针对新划分的区域以及第三区域，利用先验信噪比与后验信噪比的判定条件，代替了与原始纯净语音的幅度对比，从而对幅度增益进行约束，具有简便易行的特点。通过MATLAB进行大量实验仿真，将本文提出的改进算法与现有算法进行比较，结果显示具有较好的语音增强性能。
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user: 2. 语音增强基本理论 在语音增强技术中，假设t时刻的带噪语音信号为y(t)，纯净语音信号x(t)和噪声v(t)互不相关，其时域表达式如下 [ 1 ] ： y ( t ) = x ( t ) + v ( t ) (1) 对上式进行N点DFT变换后，与时域语音对应的语音谱表示如下： Y m ， k = X m ， k + V m ， k ， k = 0 ， ⋯ ， N − 1 (2) 其中，Y m ，k ，X m ，k 和V m ，k 分别表示带噪语音频谱、纯净语音频谱和噪声谱，m，k分别表示帧索引和频率。 经过增强处理过后的纯净语音频谱估计可以由增益因子G k ，m 表示为： Y ^ m ， k = G m ， k ⋅ Y m ， k (3) 其中， Y ^ m ， k 是估计的纯净语音谱，增益因子 G m ， k 一般来说是先验SNR和后验SNR的函数。 先验SNR的定义为： S N R p r i o = E { | X m ， k | 2 } E { | V m ， k | 2 } (4) 后验SNR的定义为： S N R p o s t = | Y m ， k | 2 E { | V m ， k | 2 } (5) 其中，E{.}表示数学期望算子。 一般来说，普通维纳滤波语音增强算法的系统增益因子可以表示仅为先验信噪比参数的函数 [ 4 ] ： G m ， k = S N R p r i o 1 + S N R p r i o (6) 目前已经证明，平方根维纳滤波相比其他比较复杂的降噪算法，具有计算量小且易于实现的优点，且在语音质量和清晰度上仍然能够达到同样的要求，本文在实验中决定采用平方根维纳滤波。 平方根维纳滤波增益函数 G m ， k 为 [ 3 ] ： G m ， k = S N R p r i o 1 + S N R p r i o (7) 其中 S N R p r i o 是先验SNR，根据以下方程得： S N R p r i o ( m ， k ) = α | Y ^ m − 1 ， k | 2 λ N ( m − 1 ， k ) + ( 1 − α ) ⋅ max [ | Y m ， k | 2 λ N ( m ， k ) − 1 ， 0 ] (8) 其中， λ N ( m ， k ) 是估计的背景噪声功率谱， α 是平滑因子，通常取值为0.98。 最后，通过(2) (3) (7) (8)式，可获得维纳滤波语音增强系统的输出 Y ^ m ， k ，再将其通过N点IDFT变换至时域，即可得到估计的纯净语音信号。
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user: 3. 本文改进算法 首先，为了分析估计的纯净语音信号与输入纯净语音振幅的大小关系对噪声抑制的影响，根据loizou等人的研究，定义了剩余信噪比 [ 5 ] 的概念： S N R E S I ( m ， k ) = | X m ， k | 2 ( | X m ， k | − | Y ^ m ， k | ) 2 = 1 ( 1 − | Y ^ m ， k X m ， k | 2 ) (9) 由上式 Y ^ m ， k 与 X m ， k 的比值，可以把语音信号分为三个区间 [ 6 ] ： 区间I：在此区域， | Y ^ m ， k | ≤ | X m ， k | ，表示幅度产生了衰减失真。 区域II：在此区域， | X m ， k | < | Y ^ m ， k | ≤ 2 | X m ， k | ，表示幅度产生了放大失真且放大上限为6.02 dB。 区域III：在此区域， 2 | X m ， k | < | Y ^ m ， k | ，表示振幅产生超过6.02 dB放大。 由目前的研究可知，对第I和第II区域可以进行合并，并进行如下限制约束 [ 7 ] 时语音质量有所改善： | Y ^ M | = { | Y ^ m ， k | ，     当 | Y ^ m ， k | ≤ 2 | X m ， k | 时 0 ，                             其 他 (10) 把(2) (3)式代入(10)式区域判定条件可得： G m ， k | X m ， k + V m ， k | ≤ 2 | X m ， k | (11) 对方程两边同时平方： G m ， k 2 | X m ， k 2 + V m ， k 2 + 2 | X m ， k | | V m ， k | cos [ θ x − θ v ] | ≤ 4 | X m ， k | 2 (12) 引入几何相位 [ 8 ] ： 根据图1的极坐标形式可得： a Y e j θ Y = a X e j θ X + a V e j θ V (13) 其中， θ Y 表示噪声相位谱， a Y ， a X 和 a V 分别表示带噪语音、纯净语音和噪声信号幅度谱。 图1. 纯净语音、噪声和带噪语音谱之间的几何关系 根据三角函数法则很容易得到以下关系： a Y 2 = a X 2 + a V 2 + 2 a X a V cos ( θ X − θ V ) (14) 等式两边同时除以 a V 2 可得： cos ( θ X − θ V ) = a Y 2 / a V 2 − a X 2 / a V 2 − 1 2 a X 2 / a V 2 (15) 其中， a x 2 / a v 2 表示瞬时的先验信噪比， a y 2 / a v 2 表示瞬时的后验信噪比， a ^ v 2 由MS噪声估计算法可得 [ 9 ] 。 把(15)式代入(12)式，可得： S N R p o s t 4 − 1 ≤ S N R p r i o (16) 最后，综合幅度约束为： Y ′ M = { | Y ^ m ， k | ，           S N R p o s t 4 − 1 ≤ S N R p r i o β | Y ^ m ， k | ，     S N R p o s t 4 − 1 > S N R p r i o (17) 其中，β由多次试验结果取0.68。
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user: 4. 仿真实验结果分析 为了检验改进算法的性能，本文运用MATLAB软件进行实验仿真，选取多种来自语音库的纯净语音sp01.wav~sp10.wav，噪声来自于噪声库的white，babble，pink，F16座舱，Destroyrengine噪声，输入信噪比分别取5 dB，10 dB，15 dB，20 dB。所有信号的取样频率均为8 kHz/s，仿真实验中语音信号帧长K = 256，重叠率为50%，系数β = 0.68。 首先根据语谱图进行对比分析： 图2是纯净语音信号的语谱图，图3是的带噪语音信号的语谱图，图4基于幅度判定条件约束的语音增强语谱图，通过对比，可以看出此算法虽然能够在一定程度上消除背景噪声，但产生了语音失真，并且在可行性上有较大难度。图5是基于本文算法的语音增强语谱图，与其他算法相比，降低了语音失真和背景噪声的影响，体现了较好的语音增强性能。 另外，通过对数谱距离(LSD)，分段信噪比(SegSNR)，短时清晰度客观测度(STOI)来 [ 10 ] [ 11 ] 对比分析基于本文提出的算法与幅度判定条件约束语音增强算法的性能： 从表1中可以看出在输入信噪比分别为5 dB，10 dB，15 dB，20 dB时输入噪声为的White，Pink，Babble，F16座舱，Destroyrengine五种噪声环境下，对数谱距离(LSD)是表示增强语音与原始语音之间接近程度的测试，LSD测度的数值越小，说明语音的失真的程度越低。本文的改进判定条件算法LSD值小于现有幅度判定条件约束算法，其中五中不同的噪声在输入SNR为15 dB和20 dB时的改进效果最突出，能达到大约1.9的提升效果，由表1可以明显得出本文提出算法输出的语音与纯净语音更接近，语音的增强效果更好。 分段信噪比(SegSNR)反映出每一帧信号中估计语音与原始语音之间的差距的大小，算法的分段信噪比越大，说明估计的增强语音与纯净语音之间的差距越小，语音质量也就越好。从表2中可以看出在以上五种噪声环境下，本文改进算法的分段信噪比要优于目前的幅度判定条件约束算法，在输入SNR为15 dB时效果最佳，最高可达到大约1.4的改进数值，表2比较直观的说明本文算法具有较好的语音增强性能。 图2. 纯净语音信号语谱图 图3. 带噪语音语谱图 图4. 基于幅度判定条件约束的语音增强语谱图 图5. 基于本文改进判定条件算法的语音增强语谱图 Table 1 LSD data contrast tabl 噪声类型 算法 输入SNR 5 dB 10 dB 15 dB 20 dB White 幅度判定条件约束 4.7875 4.7042 5.3967 5.6444 本文改进判定条件算法 4.7865 4.2107 3.8719 3.7042 Babble 幅度判定条件约束 4.6656 4.3504 4.6157 4.8617 本文改进判定条件算法 3.7583 3.3973 3.2914 3.1788 Pink 幅度判定条件约束 4.7461 4.5271 4.9785 5.2380 本文改进判定条件算法 4.3698 3.7367 3.5196 3.3860 F16 幅度判定条件约束 4.8707 4.4616 5.0221 5.1069 本文改进判定条件算法 4.3008 3.6750 3.5566 3.3912 Destroyrengine 幅度判定条件约束 4.7841 4.5347 4.8888 4.9303 本文改进判定条件算法 4.2105 3.6366 3.3818 3.2438 表1. LSD数据对比表 短时清晰度客观测度(STOI)是表征语音增强算法在语音可懂度方面性能好坏的测度参数，STOI测度的数值越大，说明该算法增强后语音与原始语音之间的偏差越小，语音可懂度就越好。从表3的可知本文改进判定条件算法的输出语音的可懂度有所提高，增强效果大于之前幅度判定条件约束。因此可以认定为，本文提出的改进算法在一定噪声环境下，相比目前的算法不仅在可行性上有很大的进步，而且在语音增强性能上有提升。