DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 身体的政治性——基于身体的生命递进政治 “身体就是生产力。”这是典型的福柯式语句，其背后浓缩着对身体的张扬及由此引发关于身体的巨大发掘空间。将身体作为特殊对象，去发掘其政治性、权力性与空间性，借助身体研究福柯将空间权力理论升华为一种身体政治学：身体，作为一个特定的空间，承载着巨大的政治力量和价值。福柯将空间微缩在身体之中，但这表面上的微缩其实是真正的扩张。这种身体扩张涉及到三个层次：一个指向尸体，一个指向肉体，一个指向人口。就三者的基本关系而言，尸体和肉体是身体作为个体显现出的两个基本状态—死与活，而人口则是超越个体进入社会时身体的另一状态—安全。三者共同组合出福柯围绕身体所进行的创造性的发现和揭示。 通常意义上，历史是一个连续性的集合，但其中总包含着某些断裂的倾向和瞬间。西方思想传统中对于身体特别是对肉体的总基调是抵制和排斥。从古希腊开始的西方哲学传统，常常以一种极端的、甚至不同寻常的方式抵制纯粹的肉体存在。从柏拉图和亚里士多德开始，直到康德，都有类似的表达，即我们应该尽可能多的摆脱肉体倾向。如此一层一层一浪一浪，不断推升着敌视肉体的思想，以至于西方整体思想在远离肉体的倾向下几乎彻底与身体绝缘。然而，在法国，20世纪却出现了异质的声音。这样的声音，来自福柯。从福柯开始，西方这种排斥肉体的历史开始了断裂，结果便是使得身体这个特殊的空间被聚焦。虽然并非唯一一个，但却是影响最大的一个，福柯就站在这个断裂点之上。拥抱肉体，是福柯的基本态度；研究肉体，是福柯的技术工具；塑造肉体，是福柯的突破价值。所有这些都是建立在反理性主义倾向之下的，尽管这种对理性主义的反对也常常是不彻底的，因为在反对的声音中时常掺杂渗透着颂赞的内容。而促成这种由反理性主义走向肉体的动力尽管是复杂的，但至少两种倾向是明摆着的：一是心理分析，发端于弗洛伊德；一是权力意志，发端于尼采。而对照福柯的思想形成，影响最大的也恰恰是这两个人。这肯定不是一种巧合。 有鉴于此，几乎福柯所有的代表性著作都与身体相关，诸如整部《性经验史》所要表达的就是将权力刻写在身体上的历史过程，等等，甚至连晚期的三大讲座也都与身体相关，所不同的是这种相关方式的直接或间接，这是其一；另外，福柯的身体研究也几乎囊括了生命政治的所有方面，尸体、肉体和人口，不同的著作往往是针对身体的不同角度展开，侧重点不同，这是其二。 一方面，身体与空间、权力、政治的融合，是福柯的空间权力理论的导引。以“主体即权力，人即权力”为统领，在具体阐释中分别解析出不同的层次，强调人即权力—身体即权力—关系即权力。因为在社会空间中，人们通过对权力的态度及行为来体现和印证出他们的关系特征。这种关系特征，既是布满在身体之中的，身体即权力，特定的身体意味着带来特定的权力；又充斥在社会关系网上，在这里权力成为最基本的元素或细胞。通过将权力归属到人本身，强化出权力源头的社会性。“必须实现一种真正的权力归并，即权力必须达到人的身体、举动、态度和日常行为” [ 6 ] 。在这里“归并”成为表现福柯空间权力思想内涵的基本指向，将权力归并到人的一切，从身体到行为。“身体……直接牵涉到一种政治领域：权力关系对它拥有一种直接的控制……身体充满了权力关系和经济关系，这主要被视为是一种生产力” [ 7 ] 。于是，强调研究身体不仅成为福柯的突破所在，而且福柯认定这种研究会发展成为一种新技术。“个体就是力量的结果……身体是展示力量的平台……人类的关系都是某种程度上的力量关系” [ 8 ] 。 另一方面，身体与空间、权力、政治的融合，又是福柯生命政治的基核。“生命进入历史，人类生命特有的现象进入了认知和权力构序，进入了政治技艺的领域” [ 9 ] 。这种对生命政治(Biopolitics)的张扬构成福柯生命权力分析与揭示的导引。以此为标志解析出两大过程、三个层次的递进：尸体—肉体—人口。“尸体”和“肉体”是个体的两大极端化形态，“人口”则是群体的另一个极端形态，其间穿行的穿插的是身体和生命。 首先，从尸体到肉体。“尸体”作为身体的极端态，所表达的是那种“让人死”的统治政治，这种权力政治的核心特征是“否定”，即以说“不”为特征的权力行使。尽管医院并不能完全体现这种政治统治的空间场景，但借助医院这样一个“生命尸体化”的场所使医院这个微观空间成为特殊对象，获得了“死亡庙宇”的角色，使医生成为“肉体的教士”，“尸体成为真理图像中最明亮的因素，在原先钻出幼虫的地方吐出了知识之丝” [ 10 ] 。而“生命肉体化”则表现出另一种情形，即“从让人死”的权力向“让人活”的权力统治转移升华。权力不再是否定的，而是一种肯定性的界定。尽管这种肯定性的界定仍旧是中心化的、自上而下的，这样的权力在福柯看来仍属传统权力的概念。 其次，从肉体到人口。必须告别那种“使人活和让人死的权力”，超越这种权力，而进入到生命权力中，这就是从肉体到人口的跨越。“出现了一个从来没有出现过的新人物……他就是人口” [ 11 ] 。在这里福柯直接延续了列斐伏尔的社会关系空间场与再生产的思想，强调人口并不是以一种简单的数量集合概念，而是一个社会关系建构过程中的复合、集合。“人口的这个可以渗透的自然性，使得权力的合理性组织的方法上发生了重大转变” [ 12 ] 。身处人口这样的大环境下，权力的运行自然朝向安全管理的方面转移。人口这样的环境也不再是常规意义上的自然环境，而是多重的社会关系环境。相应的结果，调节成为最基本的手段：“新的观念是：权力把自己理解为一种调节，它只能通过人的自由才能运转” [ 13 ] 。 当“社会的中心已成真空。”(阿兰∙图海姆语)景况越来越真切的时候，人与人之间的关系，以及指引这种关系的伦理建构还能发挥多大的功能呢？福柯的答案仍旧在身体中，所不同的是不是尸体，也不是肉体，而是人口。必须借助人口，恢复重建伦理的核心属性与职能。正是人口，在呼唤一种多元主义，“多元文化主义促使人们互相沟通，而不互相保持距离，促使彼此做出反应，而不彼此轻视、互相分离” [ 14 ] 。一种身体相互承认的政治必然唤醒一种身体相互承认的伦理，如此社会才能在多元差异中达至和谐。相互承认，承认他者。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语。身体政治学，一种新未来 令福柯本人也惊讶的是其对身体政治学的思考正在产生越来越大的影响力。这种影响，一方面是在专业领域，影响着相关学科的发展，甚至开启了身体政治学的时代；另一方面是对整个社会层面的，唤起了一种对人体特别是肉体的一种赤裸裸的崇拜，由此带来社会的表层的变化，而这种变化的未来是难以估量的，但结果极有可能是负面的，但却是实实在在呈现着的。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 月经病是困扰女大学生的常见疾病。本文基于文献，从大学生月经病的中医病因病机、体质类型与中医证候的分布、月经病对女大学的危害、大学生月经病的防治、月经病量表的研制等方面对大学生月经病进行了概述。 关键词 :月经病，在校大学生，中医证候，治则治法，综述 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 月经不调、痛经、崩漏等月经病是女大学生的常见病，严重影响女大学生的生活质量，给学习和生活带来困扰。本文基于文献，从大学生月经病的中医病因病机、体质类型与中医证候的分布、月经病对女大学的危害、大学生月经病的防治、月经病量表的研制等方面对大学生月经病进行概述，以期为临床研究提供一定的帮助。
system: [SYSTEM]

user: 2. 在校大学生常见月经病的类型 2.1. 痛经是在校大学生最常见的月经病 痛经是在校大学生最常见的月经病。贾彬等 [ 1 ] 通过问卷对某高校590名女生进行月经情况调查，发现64.1%的学生在月经来潮期间会出现不同程度的痛经。有研究 [ 2 ] 利用问卷对某大学在校女生进行调查，结果发现原发性痛经的患病率为81.5%。孟巧绒 [ 3 ] 对西藏民族学院在校藏族女大学生进行随机抽样，结果发现该院女大学生痛经发生率为71.53%。孙艳明等 [ 4 ] 采用整群分层随机抽样的方法调查天津5所高校的1800例女大学生的痛经情况，结果发现原发性痛经的发生率为77.94%。周玉丽等 [ 5 ] 采用自制痛经相关问卷以及匹兹堡睡眠质量指数量表对该校女生进行调查，结果发现该校女生近3个月原发性痛经的发生率为58.8%。郑慧媛等 [ 6 ] 采用随机整群抽样的方法，对西安医学院护理学院394名女生进行问卷调查，结果被调查者中78.4%有原发性痛经。唐娟 [ 7 ] 采取按比例随机分层整群抽样的方法对900名在校女大学生进行调查，结果发现该校女大学生原发性痛经发生率为61.3%。李东阳等 [ 8 ] 选取7所民族大学少数民族女大学生进行问卷调查，对7905份问卷进行分析，结果发现痛经发生率为90.9%。 2.2. 其他月经病的发病情况 在校女大学生，除痛经发病率高外，其他常见月经病有月经周期不规则、闭经、月经间期出血等。艾梅等 [ 9 ] 对苏州卫生技术学院1012名女生进行问卷调查，结果发现月经失调者的发生率为80.1%，其中月经周期不规则的发生率为20.78%；并发现月经不规则与经期洗冷水澡、经期睡眠不佳、吃辛辣食物有关。张东枚 [ 10 ] 采用整群随机抽样方法，对某高校266名女大学生进行自填问卷调查发现，月经病症状自报患病率为79.3%，其中痛经为67.3%，经期不规则为37.0%、月经稀发为7.1%。吴赟等 [ 11 ] 采用女大学生月经状况调查问卷，随机抽取某校434例女大学生的月经状况、对痛经的认知、态度和应对策略进行调查，发现女大学生月经周期异常者占17.28%，经期天数异常者占8.98%，经量异常者占25.35%。陈玲等 [ 12 ] 随机选取沧州某高校在校女大学生600例，统计月经一般情况、月经失调发生情况及相关影响因素，结果显示，所调查的女大学生月经失调者100人。
system: [SYSTEM]

user: 3. 在校大学生月经的病因病机研究 3.1. 禀赋素弱，肾气不足 中医认为原发性痛经多为患者素体肾气未充，天癸初至或禀赋素弱，肾气不足，冲任气血调和的能力较弱，对于经期及经行前后的急骤变化不能疏通条达 [ 13 ] ，而继发性痛经主要是由于肾虚所致的肝气无法正常宣泄，肝气不舒则肝郁气滞，日久成瘀。若瘀阻胞宫，便产生痛经；若瘀血阻滞皮肤脉络，导致气血运行不畅，从而出现血瘀痰阻，经脉失畅，瘀阻于局部，在皮肤表面形成结节、囊肿、瘢痕疙瘩，则发为月经前痤疮 [ 14 ] 。 3.2. 个人的生活习惯是月经失调的诱因之一 孙艳明等 [ 4 ] 采用整群分层随机抽样方法调查1800例女大学生的痛经情况，结果发现痛经影响因素为平素多冰冷饮食、爱生气、母亲年轻时有痛经、居室潮湿等，组合影响因素为运动、遗传等。有研究 [ 15 ] 对藏族地区女大学生进行调查，发现个人卫生习惯、洗冷水浴、参加剧烈运动等是引起月经失调的诱因。艾梅等 [ 15 ] 对1012名大学女生进行问卷调查，发现痛经与经期未注意保暖有关，经常食用辛辣食物者月经失调的危险增大。何晓翠等 [ 16 ] 采用问卷对女大学生210人进行调查并分析，发现压力过大、便秘、贪凉、不良的经期卫生习惯和电磁污染与月经失调相关。有研究 [ 17 ] 对杭州地区女大学生进行问卷调查，发现在月经期出现乳房胀痛及痛经与女大学生月经前痤疮增多现象具有一定的关联性，女大学生平日喜好甜食、喜好辛辣物等生活习性，与月经前痤疮增多也有一定关系。 3.3. 情绪不畅，肝郁气滞 有研究 [ 18 ] [ 19 ] 对藏族地区的女生进行观察，发现民族信仰虔诚，恪守规则长期压抑自我情绪及欲望，气滞血瘀，气血虚弱，肾气亏损是造成她们痛经发病率高的诱因。有研究 [ 20 ] 对在校护理专业800名女生进行调查，发现月经失调的因素主要是精神焦虑、饮食习惯、经期剧烈运动和电离辐射等。李东阳等 [ 8 ] 对7所民族大学7905名少数民族女生进行问卷分析，结果发现烦躁易怒、忧郁、精神不集中的发生率依次为44.8%，23.7%和25.7%。有研究 [ 21 ] 对就诊的680例女大学生月经失调与心理相关因素数据进行分析，结果显示月经失调与不健康心理因素存在密切关系，情绪不稳、精神紧张、压力过大等是造成月经失调的最普遍、最重要的心理应激反应。罗云 [ 22 ] 等通过回顾性分析445例月经失调的超声声像图与病程、年级、心理因素等的相关性，发现月经失调的发生与心理因素关系密切。 3.4. 遗传因素 有研究 [ 7 ] 通过痛经组与正常组的比较分析发现生长环境、体质指数(BMI)、初潮年龄、母亲有痛经史、饮食规律、睡眠、平时体育锻炼情况、经期用凉水洗漱、学习压力和近期焦虑等因素差异具有统计学意义，是引起女大学生原发性痛经的主要危险因素。孟文苓等 [ 23 ] 采用自编调查问卷对600名女大学生进行调查，结果发现母亲有痛经史、月经来潮时有恐惧心理、有喝冷饮习惯等因素为原发性痛经的影响因素。有研究 [ 24 ] 采用随机整群抽样的方法回归分析结果发现痛经家族史、体育锻炼、经期进食辛辣食物、经期冷水洗漱、经期情绪状态等因素是原发性痛经的主要影响因素。 3.5. 肝肾功能失调 肝为冲脉之本，肾为任脉之本，肝肾同源，肾阴亏虚而肝血不足，肝肾阴血不足使冲任失养而不调，从而导致月经不调或痤疮随月经周期而发；阴阳消长是维持女性正常月经周期变化的基础，经前期是阳长期，容易引起肝阳有余而肝肾阴血不足，正是这种阴阳不平衡导致了女性痤疮患者在月经前病情的加重，研究进一步证实肾阴不足、肝经郁热为月经前痤疮发生和经行乳房胀痛以及痛经的共同原因 [ 18 ] 。许子春 [ 25 ] 认为，经行乳房胀痛多是因为情志内伤导致的肝气郁结、乳络失利而致疼痛；或是由于肝经气火过于旺盛，冲任气血失调，乳络失利而发；或瘀血阻滞乳络而病。如果气滞、痰阻、瘀凝，日久则结成肿块，并且损伤肾气。冲脉所司在肝而又隶于足阳明胃经，其病位在肝、胃、肾三经，病之性质多见本虚标实。这与肝经郁热、肾阴不足，相火过旺上熏头面而表现为月经前痤疮的基本病机一致，均应采用疏肝解郁法治疗。
system: [SYSTEM]

user: 4. 在校大学生月经病的体质类型与月经病中医证候分布 韩莹等 [ 1 ] 研究发现气郁体质严重影响着原发性痛经的发生率， 偏颇体质和复合体质较单纯体质人群更容易发生痛经现象，且数据表明大部分痛经的人带有两种或以上的体质，其中气虚合并气郁又占据复合体质的很大部分。郑良琴 [ 26 ] 对在校各年级女大学生进行痛经与中医体质的研究，结果发现：① 调查人群中平和体质占53%，偏颇体质占47%，分布由高至低顺序排为：平和体质 > 气虚体质 > 气郁体质 > 湿热体质 > 阳虚体质 > 阴虚体质 > 痰湿体质 > 血瘀体质 > 特禀体质；无痛经人群中偏颇体质占43.3%，痛经人群中偏颇体质占47.7%，痛经与无痛经人群平和质和偏颇体质无显著性差异，痛经人群偏颇体质按其分布比例由高至低排序为气虚体质 > 气郁体质 > 阳虚体质 > 湿热体质 > 阴虚体质 > 痰湿体质 > 血瘀体质 > 特禀体质。孙艳明等 [ 27 ] 采用整群分层随机抽样的方法调查天津5所高校的1800例女生的痛经情况，结果发现原发性痛经中医证型分布为寒凝血瘀证占37.25%，气血虚弱证占27.10%，气滞血瘀证占24.49%，肾气亏虚证占6.67%，湿热瘀阻证占4.49%。
system: [SYSTEM]

user: 5. 月经病对在校女大学生的危害 孙艳明等 [ 4 ] [ 25 ] 利用自制问卷，采用整群分层随机抽样的方法调查高校女大学生的痛经情况，结果显示痛经对女大学生经期生活质量影响较大，主要反映在生理、心理、社会等方面，对其生活质量的影响以轻、中度为主，少数有重度影响，通过药物治疗、健康教育等途径能改善痛经女大学生经期的学习生活质量，提高其身心健康水平。张永爱等 [ 28 ] 研究发现，不同痛经程度的女大学生月经态度及影响身心健康的事件、烦恼的事情、可预测之事3个领域比较的结果显示，无痛经症状组和痛经症状非常严重组之间差异有统计学意义，而无痛经症状组和痛经程度一般组、痛经程度较严重组之间差异无统计学意义，痛经症状非常严重组和痛经程度一般组、痛经程度较严重组之间差异无统计学意义。周玉丽等 [ 5 ] 采用自制痛经相关问卷以及匹兹堡睡眠质量指数量表进行痛经与睡眠质量的相关性研究，结果发现中、重度痛经组睡眠各维度得分均高于不痛经、轻度痛经组，各组睡眠质量、实际睡眠时间、白天困倦情况有显著性差异，中、重度痛经组睡眠质量差者较多。
system: [SYSTEM]

user: 6. 在校大学生月经病的防治研究 6.1. 健康教育对女大学生月经病的改善有促进作用 郑慧媛等 [ 6 ] 对394名女生进行问卷调查研究，结果发现关注女大学生痛经症状，采取积极有效的对策方式，加强月经保健知识的宣传教育，对于改善女大学生个体健康，提高学习生活质量，减轻痛经对女性的负面影响，有着重要的意义。有研究 [ 21 ] 对680例月经失调女大学生进行心理健康状况调查，结果提示药物治疗同时进行心理疏导，月经失调状况会得到明显改善，学校通过多样化的形式加强心理健康的指导，促进女生的身心健康，提高女生的生活质量和学习质量。 6.2. 心理干预与药物治疗相结合 有研究 [ 29 ] 将月经失调女大学生分为干预组与非干预组，无月经失调的高校女生作为对照组，采用生活事件量表(LES)对女大学生生活情况进行分析，非干预组女生给予常规药物治疗，干预组女生给予生殖健康、心理干预。结果显示月经失调组LES量表评分分别与对照组学生进行比较，干预组治愈率明显高于对照组，提示给予相应的心理、生理、药物治疗，可有效改善女大学生的心理状况，以积极的心态进行学习、生活。万光花等 [ 30 ] 对431名由精神因素引起月经失调的女大学生分成干预组和对照组进行研究分析，干预组进行生殖健康教育、心理干预、药物治疗，对照组只给予药物治疗。结果发现半年内干预组女生月经周期紊乱、痛经、继发性闭经和功能性子宫出血的治愈率均优于对照组，差异均有统计学意义，提示生殖健康教育和心理干预能显著提高女大学生由精神因素引起的月经失调的治愈率，从而促进女大学生身心健康，减少月经失调的发生。 6.3. 按摩、针刺治疗对月经病的防治具有良好效果 李蔚江等 [ 31 ] 通过按揉地机穴治疗痛经患者，利用中医痛经评分量表评分和疼痛视觉模拟评分法评分，分别观察治疗前、治疗开始15 min后、30 min后的变化。结果发现治疗组止痛效果优于对照组，按揉地机治疗痛经即时疼痛疗效确切。中医传统的推拿手法按揉法，取穴和操作简单、方便，适合患者自我治疗，且起效迅速，止痛效果良好。有研究 [ 32 ] 采用三阴交、足三里为治疗穴位行针刺治疗原发性痛经女大学生27名，每周三次，每次30 min，其间行针1次，治疗三个月，在接受治疗前后一个月经周期的第二天晨起空腹检查卵泡刺激素(FSH)、黄体生成激素(LH)、雌二醇(EZ)、孕酮(P)、睾酮(T)、β-内啡肤(β-EP)，进行治疗前后疼痛评分，结果显示，FSH、LH、P显著降低，血清E2显著增高，血清β-EP显著降低，患者症状明显减轻，痛经症状积分较前下降，提示针刺是治疗原发性痛经有效方法之一，通过针刺可调整神经内分泌免疫系统，减少致痛物质的产生。
system: [SYSTEM]

user: 7. 月经病量表的研究 苏敏等 [ 33 ] 以格林健康教育模式为理论基础，通过查阅国内外文献和对痛经女大学生进行半结构化访谈，形成包含40个条目的条目池；结合专家意见，并经过预测试，形成包含20个条目的女大学生原发性痛经原始量表；通过对100名痛经女大学生进行调查，采用条目分析法对原始量表的条目进行筛选，最终形成含有19个条目的暂定量表；选取500名痛经女大学生进行调查，采用因子分析、相关分析等方法对量表的信度和效度进行检验，形成量表。通过女大学生原发性痛经自我管理行为量表具有较好的信度和效度，可以作为评价我国女大学生自我管理行为的参考工具。
system: [SYSTEM]

user: 8. 小结与展望 综上所述，女大学生最常见的月经病是痛经，而且其发病率呈明显的上升趋势，其他常见月经病有月经周期不规则等。影响女大学生月经病的常见原因有情绪的波动、遗传因素、生活不规律等。对月经病的治疗，心理干预结合药物治疗效果较好，健康教育能有效减轻及预防月经病的复发，针灸、按摩亦对月经病有很好的治疗作用。但是，查阅文献发现，在女大学生月经病的中医证候分类及月经病问诊量表的研制等方面研究较少，进一步研究，可以结合现代科学技术对月经病的病因病机、月经病的问诊量表等进行研究，以为其临床治疗提供更科学更客观的依据。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 苯并芘是一种具有强烈致癌性的多环芳烃类物质，在食品中广泛存在。本文从化学、物理和免疫学三个方面对苯并芘检测方法的研究进展进行概括；对其发展前景进行展望；为以后的发展研究提供思路。 关键词 :苯并芘，检测，研究进展 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 苯并芘的性质 1.1. 苯并芘的理化性质 苯并芘简称Bap，是一种由芘分子和苯环稠和而成的多环芳香烃类化合物 [ 1 ][ 2 ]，在自然界分布相当广泛，例如：水、空气、土壤、汽车尾气以及各种煤炭、石油和煤焦油经过燃烧产生的烟气中等都可以发现它的存在，另外食物工业化生产时采用的包装材料、高温烹调、熏烤和油炸也容易使食品受到污染产生苯并芘。苯并芘的分子式是C 12 H 20 [ 3 ][ 4 ]，分子结构如图1所示，相对分子质量是252.32 [ 5 ][ 6 ]，沸点是312℃ [ 7 ]，熔点是179℃ [ 8 ][ 9 ]；苯并芘的高纯度样品是针状晶体，颜色在无色和淡黄色之间 [ 4 ]。相对密度(水 = 1)是1.35 [ 10 ]，在水中的溶解度很小，主要溶于有机溶剂，在碱性条件下稳定性比较高而酸性条件下稳定性相对较低 [ 11 ]，与氯磺酸和硝酸接触时，极易发生化学反应 [ 12 ]。在浓盐酸中呈现橙红色或者是其他荧光颜色，这些颜色可以用来检测苯并芘的分子结构 [ 10 ]。苯并芘的同分异构体有很多，但是常见的是3，4-苯并芘、4，5-苯并芘和1，2-苯并芘，4，5-苯并芘和1，2-苯并芘虽然分子式相同，但是在分子结构上存在着明显的不同 [ 7 ]。3，4-苯并芘是1993年被人类第一次从沥青中分离出来 [ 13 ]，经研究证明，3，4-苯并芘可以导致小鼠的皮肤产生癌变，而且，由于其具有强致癌性和对检测灵敏度相对较高的特点，可作为多环芳烃的指标化合物 [ 14 ]。 图1. 苯并芘的分子结构 1.2. 苯并芘的毒性和危害 苯并芘具有很强的致癌性、致畸性和致突变性 [ 15 ]，是世界卫生组织认证的具有强致癌性的物质。苯并芘一般通过人类日常所用的食物和水进入体内进而被肠道吸收，通过人体内部的血液循环遍布于身体的各个组织部位 [ 13 ]，不断地积聚在乳房和脂肪组织中，同时也会对人的眼睛和皮肤产生强烈的刺激 [ 16 ][ 17 ]。人体经常接触此类物质容易使胃、肺、肝、膀胱和消化道等人体器官发生癌变 [ 18 ][ 19 ]，癌变的几率与苯并芘的剂量也有相当大的关系，苯并芘的含量越高癌变的发生率就越高 [ 20 ]。经过动物实验研究表明苯并芘可以通过母体经由胎盘进而影响下一代 [ 21 ]，从而造成胚胎畸形，引起胚胎死亡，而且子代的免 疫功能也会因为苯并芘的影响而下降 [ 22 ]。其致畸性和致突变性的概率与投喂时间有关，投喂时间越长概率会越大 [ 23 ]。当人体接触苯并芘时，并不会马上出现不良反应，因为苯并芘具有长期性和隐匿性的特性，这使得苯并芘可以在人体内积聚，一般隐藏期为10~25年，并且也会对子孙后代产生不良的影响，有专家表明它甚至有可能阻碍到人类的发展 [ 24 ]。
system: [SYSTEM]

user: 2. 苯并芘检测技术研究进展 苯并芘对人体的危害很大，怎样快速简便的检测出环境和食品中的苯并芘就显得尤为重要。目前，苯并芘的检测方法目前有很多，主要从三个方面对其进行检测：化学方面、物理学方面、免疫学方面。 2.1. 化学方面 常用的检测方法包括：高效液相色谱–荧光法、液相色谱-质谱联用法、气相色谱–质谱联用法 [ 25 ]。 2.1.1. 高效液相色谱-荧光法 高效液相色谱法简称HPLC，这种检测技术是20世纪60年代后期才发展出来的，该方法具有相对比较新颖、精确度较高、良好的重复性、分辨率相对较高的优点。荧光法具有能够提高检测的灵敏度、具有良好的选择性等优点 [ 26 ]，可以将同分异构体很好的分离开来，有利于检测目标物的准确定量 [ 27 ]。因此，两者结合在一起，能够进一步提高对苯并芘检测的精度和准确率。例如：李念念、周光宏等 [ 28 ]用HPLC对腊肉中的苯并芘进行测定，检出限和定量限可达0.15和0.5 ug/Kg。程威威、汪学德等 [ 29 ]也用此方法对芝麻油中的Bap进行检测；与国标相比，高效液相色谱–荧光法的精确度相对较高。 2.1.2. 气相色谱–质谱联用法 气相色谱对待测样品进行检测时具有很高的分离能力，而质谱具有灵敏性相对较高和对未知的物质进行定性分析的优点。气相色谱和质谱联用能够扬长避短，使得混合物样品在气相色谱中进行分离后再进入质谱中，能够快速简便的对比较复杂的化合物进行分离，气质联用法也是对苯并芘进行痕量和微量检测分析的重要检测方法之一 [ 30 ]。例如：李玮等 [ 31 ]就用此方法对奶粉中的苯并芘进行检测，检测时样品首先用甲醇—氢氧化钾进行皂化，用甲苯进行提取，经过滤膜过滤，测定得出苯并芘的检测限是0.3 ug/kg。 2.1.3. 液相色谱–质谱联用法 高效液相色谱–质谱联用法简称LC-MS，是具有很高的分离能力和定性鉴别能力的技术，在检测时能够实现对复杂样品的快速、高效分离。例如：刘玉兰、赵晓涛等 [ 32 ]用此方法对食用油中苯并芘的含量进行检测，定量时采用内标法对样品的量进行标定，通过气质连用法对样品进行分析得出检测限是0.2~30 ng/ml，检出限是0.1 ng/ml。该检测方法主要适用于样品的精确检测，但是由于它费时比较长，对检测人员的要求比较高，当需要对大批量的样品进行快速检测时，此方法并不适用 [ 33 ]。 2.2. 物理学方面 表面增强拉曼光谱检测法 表面增强拉曼光谱是在一些经过特殊处理的金属良导体表面或溶胶表面的作用下，利用光的拉曼闪射效应来对待测物质进行痕量分析 [ 34 ]。 肖海波等 [ 35 ]检测时是以苯膦酸锆包金的核壳新合成的纳米粒子作为基底，以此对待检测的物质苯并(a)芘进行捕获，测得得苯并芘检测限10~8 mol/L。表面增强拉曼光谱具有操作简便、快速、信号和散射效应较强、检测灵敏度高和对样品无损伤等优点。但是这种方法目前还不够成熟，在检测过程中还存在许多问题，例如：对样品进行定量分析时不够准确、不同材料同基底之间的吸附性上也存在差异 [ 34 ]，另外，它的稳定性和重视性控制也比较困难，还有待对其继续研究探索 [ 36 ]。 2.3. 免疫学方面 1971年，Engvall和Perlmann利用抗原和抗体反应时的特异性，把它同酶反应的催化性、高效性结合为一体，从而开创出了酶联免疫吸附分析法 [ 37 ]。以此为基础建立的免疫学快速检测方法，它不但能够简便、快速、灵敏的对样品进行分析，而且对仪器和操作人员的要求相对比较低，不需要昂贵的大型仪器，成本减少；适用于大批量样品的检测，在检测过程中也不容易出现因为机器的影响而使结果产生误差的现象。但是若是高脂高蛋白样品会存在一定的假阳性。 2.3.1. 试剂盒法 试剂盒法是利用非竞争性酶联免疫吸附法的原理，将制备好的单克隆抗体固定到试剂盒上，利用该试剂盒对特定样品进行定性和定量快速检测的一种方法。 邵辉锋等 [ 23 ]通过碘代对苯并芘的分子式进行改造，再通过heck进行偶联合成苯并芘的羰基衍生物，制备出苯并芘的人工抗原，并确定苯并芘的线性检测范围。史巧巧等 [ 8 ]把苯并芘和氨基进行偶联制成完全抗原，通过免疫小鼠获得苯并芘的单克隆抗体。组装成苯并芘快速检测ELISA试剂盒，得出BaP-Kit的标准曲线呈S型，与检测时的线性要求相符。Matschulat等 [ 38 ]制备出了苯并芘的单克隆抗体，以此单抗为基础通过酶联免疫吸附的方法来检测水中苯并芘的含量，其IC 50 为24 ng/mL。Pschenitza等 [ 39 ]利用固相萃取结合酶联免疫吸附的方法对食用油中苯并芘的含量进行检测，测得检测下限为0.63 μg/mg。 2.3.2. 电化学免疫传感器 电化学免疫传感器是将制备好的单克隆抗体固定在电极表面作为敏感元件，当抗原和抗体之间的反应达到平衡状态时，将此时的生物反应信号转化为电信号，通过电极输出以此来对待测物质进行检测的技术 [ 40 ]。该技术灵敏度相对比较高，对待测物质具有很高的选择性，当待检测样品数量很大时可以采用此方法 [ 41 ]。费世东等 [ 42 ]把一次性丝网印刷电极作为基底，建立起苯并芘的电化学传感器，以此来对水样中的苯并芘进行检测，最低检测限是0.035 ng/mL。 2.3.3. 金标免疫层析技术 金标免疫层析技术是根据单克隆抗体技术建立起的一种固相免疫技术，与酶联免疫技术相似都是属于一种快速的检测技术。但是与酶联免疫技术相比，它不需要专门的仪器设备，检测所需时间更短，大约十分钟即可完成检测。而且，该试纸卡操作十分的简便，与其他检测方法相比价格相对较低，而且对待测物质具有较高的灵敏度 [ 43 ]。刘波等 [ 44 ]利用该技术建立起了对食用油中苯并芘进行检测的试纸条，检测限可达5~10 ng/mL，对食用油中苯并芘的含量具有快速准确的判定。
system: [SYSTEM]

user: 3. 展望 苯并芘是世界公认的致癌物质之一，它在自然界的分布相当的广泛。人类可以通过各种途径接触到苯并芘的存在。因此，如何快速的检测出食品中的苯并芘并控制它就显得尤其重要。在未来的检测研究中，化学检测方法并不适用于苯并芘的快速检测，如需对样品进行精密检测时采用此方法更为合适；表面增强拉曼光谱法虽然具有快速和对样品无损等优点，但是该方法目前发展还不够成熟，需要进行进一步的研究和探索；而免疫学方法由于其灵敏、特异性强、快速和对操作人员要求相对较低等优点，在以后苯并芘的快速检测中应用会更加广泛。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对多数语音增强算法中存在的“音乐噪声残留”问题，提出一种新型先验信噪比估计算法。由于先验信噪比的估计准确度决定语音增强系统的整体性能，而融合耦合因子(CC， Convex-Combination)算法是应用最广的先验信噪比估计算法。虽然其实时性强且失真小，但其抑制音乐噪声能力欠缺。为解决这一缺陷，本文将改进先验信噪比估计中的最大似然估计部分，通过融入平滑参数将后验信噪比递归平滑，代替最大似然估计中的后验信噪比。经仿真实验结果证明，所提出的算法相对于CC算法具有更好的音乐噪声抑制能力。 关键词 :语音增强，先验信噪比，融合耦合因子，最大似然估计 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 语音交流是人与人，人与机器之间沟通最方便快捷的媒介之一。但是移动通信过程中总是无法避免地出现由非交流者带来的外界噪音，如各种交通工具产生的交通噪声，工厂设备产生的工厂噪声，电子热噪声，环境噪声等等。正是由于这些形形色色的噪声干扰，使得接收端语音识别系统受到损伤，准确性大大降低，严重影响了语音通信系统的质量和可理解性。因此，在语音处理领域抑制噪声干扰的语音增强技术应运而生，不断受到学者的高度重视 [ 1 ] 。同时，在研究过程的深入渗透下，语音增强算法应用领域广阔延伸，如：移动电话，助听器设备，军事窃听技术，语音编码与合成技术等 [ 2 ] 。 在过去的五十年历史中，为了更好地适应科学领域发展，大量的短时频域语音增强算法已经逐渐衍生出来并得到了广泛应用。其中较为著名的算法有：谱减算法 [ 3 ] 、短时谱估计算法 [ 4 ] 、子空间算法 [ 5 ] 等。由于噪声信号的随机性和非平稳特性，很多算法在真实环境下的运行效果会受到阻碍，因此单声道语音增强算法面临着亟待攻克的问题。众多算法中，经研究发现几乎所有的语音增强算法都与增益因子息息相关，而增益因子又是先验信噪比和后验信噪比的二元函数 [ 6 ] ，由于后验信噪比在算法中是已知参数，因而一个准确的先验信噪比估计在增强结果中扮演着关键性的角色。应用性较广的先验信噪比估计算法有直接判决(DD，Decision-Directed)算法 [ 4 ] ，两步噪声消除(TSNR，Two-Step Noise Reduction)算法 [ 7 ] 、改进的直接判决(MDD，Modified Decision Directed)算法 [ 8 ] ，融合耦合因子(CC，Convex-Combination)算法 [ 9 ] 等。 DD算法由于计算简洁且容易实现，是迄今最为普及的先验信噪比估计算法。由于该算法中纯净语音谱与噪声谱相互正交的不合理假设，以及采用最大似然估计算法估计当前帧先验信噪比过程中在跟踪后验信噪比时引起一帧的时延，使得该算法音乐噪声较大。针对此缺点，后续有人提出一系列改进算法。其中运行效果较理想的是融合耦合因子算法。该算法在DD算法的基础上引入两个不同平滑参数取值的先验信噪比估计，融入一个耦合参数进行调和，在实际和估计的先验信噪比中建立代价函数求出耦合参数真实值，最终得到新的先验信噪比估计值。该算法有效避免了时延问题，能够实时跟踪信噪比的快速变化，同时失真程度大大降低。但是由于该算法在DD算法估计中采用最大似然法对后验信噪比估计，以此代替当前帧的先验信噪比估计。这使得在无语音活动区产生较大波动，输出的语音信号残留孤立峰值居多，继而产生“音乐噪声”。为了解决上述问题，本文将融合耦合因子算法进行改进，用递归平滑的方式计算后验信噪比，代替传统的瞬时后验信噪比并带入最大似然估计中，有效减少了信号的波动，同时音乐噪声抑制能力有所提升。 本文首先介绍了语音增强算法的基本理论，并对经典的融合耦合因子的先验信噪比估计算法进行了理论分析；其次，提出改进算法并做出理论和公式推导；最后，用Matlab进行实验仿真，分析实验结果验证理论部分，并作出总结。
system: [SYSTEM]

user: 2. 语音增强算法的基本理论 在语音信号的短时平稳特性下假设原始纯净语音信号与噪声信号是不相关的，则有 [ 10 ] ： y ( t ) = x ( t ) + d ( t ) (1) 其中， y ( t ) 代表带噪语音信号， 与 d ( t ) 分别表示纯净语音信号和噪声。 对等式两侧分别进行STFT变换，将其转换到频域中： Y m ， k = X m ， k + D m ， k (2) 其中， Y m ， k ， X m ， k ， D m ， k 分别表示为带噪语音谱、纯净语音谱和噪声谱。m和k表示为帧数和频率。 任何语音增强算法均可以表示为增益因子与带噪语音谱的乘积，即为： X ^ m ， k = G m ， k ⋅ Y m ， k (3) 由于不同算法拥有不同形式的增益因子，而只有维纳滤波算法增益因子不受其他参数影响，仅与先验信噪比有关，为了方便且不失一般性，一般采用维纳滤波算法表示的增益因子 [ 11 ] ： G m ， k = ξ m ， k 1 + ξ m ， k (4) 最终结合带噪语音相位对纯净语音谱进行ISTFT变换可以得到估计的纯净语音信号。 先验信噪比估计通常采用DD算法，其定义为： ξ ^ m ， k D D = λ ξ ^ m − 1 ， k + ( 1 − λ ) ⋅ ξ ^ m ， k M L (6) 其中 λ 表示平滑参数，取值范围在0到1之间。 ξ ^ m − 1 ， k 表示前一帧先验信噪比估计值， ξ ^ m ， k M L 表示最大似然估计下的当前帧先验信噪比，表示为 ξ ^ m ， k M L = max { η m ， k − 1 ， 0 } ， η m ， k 为后验信噪比。 由上式可见，该估计值分为两部分：前部分是上一帧的先验信噪比估计值，后部分是当前帧先验信噪比的估计值，平滑参数在两部分中起到调节作用。当取值趋于1时，估计值由上一帧的估计结果决定，会出现帧延迟现象，并带来较为严重的语音失真。取值趋向0时，估计值则主要由最大似然方法的估值决定，此时在静音区波动剧烈，进一步引发音乐噪声。 由此可见，传统DD算法计算简单，能够很好地滤除背景噪音。但由于采用ML算法在追踪后验信噪比时产生一帧的延时，带来恼人的音乐噪声，导致估计效果准确性降低。为此，有学者提出一种融合耦合因子的先验信噪比估计算法，即将平滑参数取大值和小值的优点结合，融入一个耦合参数来达到实时性跟踪。 平滑因子取值分别为a和b (a > b)的两个DD算法估计的先验信噪比分别为： ξ ^ m ， k 1 = a ξ ^ m − 1 ， k + ( 1 − a ) ξ ^ m ， k M L (7) ξ ^ m ， k 2 = b ξ ^ m − 1 ， k + ( 1 − b ) ξ ^ m ， k M L (8) 其中 ξ ^ m ， k 1 近似于DD算法对前一帧先验信噪比的估计值， ξ ^ m ， k 2 的取值近似于最大似然方法估计的当前帧先验信噪比估计值。在两个先验信噪比中加入一个取值范围在[0，1]之间的耦合因子，控制该算法的估计值取值情况，则CC算法定义如下： ξ ^ m ， k C C = μ ξ ^ m ， k 1 + ( 1 − μ ) ξ ^ m ， k 2 = ( μ a − μ b + b ) ξ ^ m − 1 ， k + ( 1 − μ a + μ b − b ) ξ ^ m ， k M L (9) 为得到自适应耦合参数，在实际先验信噪比与先验信噪比估计值之间的最小均方误差准则下建立一个代价函数： J = E { ( ξ ^ m ， k C C − ξ m ， k ) 2 } (10) 通过对代价函数求偏导数并运用最大似然估计方法得到的当前帧的先验信噪比估计代替先验信噪比真实值，得到该耦合参数 [ 12 ] ： μ = ( 1 − b ) ( ξ ^ m ， k M L + 1 ) 2 − b ( ξ ^ m - 1 ， k − ξ ^ m ， k M L ) 2 ( a − b ) [ ( ξ ^ m - 1 ， k − ξ ^ m ， k M L ) 2 + ( ξ ^ m ， k M L + 1 ) 2 ] (11) 将耦合因子带入定义式(9)，可得到CC算法的先验信噪比估计，进一步求出增益因子，与带噪语音谱相乘后再进行IDFT变换即可得到增强后的时域语音信号。该算法通过自适应地结合两个具有不同平滑参数取值的DD算法，有效减少了失真，具有实时跟踪性能。但由于最大似然估计算法对当前帧先验信噪比估计，静音区波动较大，易产生音乐噪声。
system: [SYSTEM]

user: 3. 改进先验信噪比的新型算法 为解决上述缺点，可以在算法中使用平滑处理的后验信噪比来代替ML算法估计的后验信噪比。由于最大似然估计取决于后验信噪比的值，为了减少快速波动，将后验信噪比估计值进行递归平滑，即为： γ ^ m ， k = β ⋅ γ ^ m − 1 ， k + ( 1 − β ) ⋅ min [ γ m ， k ， 20 ] (12) 其中，β代表经验平滑常数，取值为0.6， γ ^ m − 1 ， k 表示前一帧的后验信噪比估计值， γ m ， k 表示瞬时后验信噪比，即为带噪语音功率谱与噪声谱估计的比值求得，最小值函数是为了限制后验信噪比估计值的上限，最大不能超过13 dB (=10lg(20))，同时避免信号的过度衰减 [ 13 ] 。过去的实验研究发现，后验信噪比的平滑处理了改进了带噪语音功率谱在均方误差意义下的估计 [ 13 ] 。 将平滑处理后的后验信噪比估计值带入ML算法后再代替公式(7)和(8)中的 ξ ^ m ， k M L ，即： ξ ^ m ， k 1 = a ξ ^ m − 1 ， k + ( 1 − a ) γ ^ M L m ， k (13) ξ ^ m ， k 2 = b ξ ^ m − 1 ， k + ( 1 − b ) γ ^ M L m ， k (14) 其中 γ ^ m ， k M L = max { γ ^ m ， k − 1 ， 0 } 为最大似然估计方法得到的当前帧先验信噪比估计值。
system: [SYSTEM]

user: 4. 仿真结果比较 为了进一步证明改进算法相对于传统算法的优越性，通过Matlab实验仿真得到语谱图和客观评价标准数据进行对比。纯净语音来自于语音库中选取的6段语音(其中3段男声；3段为女声)，5种噪声(White， Pink， Buccaneer2， F16， M109)来自于Noisex-92噪声库，输入信噪比分别为0 dB，5 dB，10 dB，15 dB。实验中采用汉明窗进行加窗分帧处理，采样频率8kHz，帧长为256，重叠率50%，λ取0.98，a和b分别为0.99和0.60。 图1中(a)至(e)分别为纯净语音信号，带噪语音信号，DD算法，CC算法以及改进算法下增强的语音信号的语谱图对比，其中背景噪声为M109噪声，信噪比水平为10 dB。 针对以上仿真语谱图不难看出：三个算法都能有效消除背景噪声，但是DD算法在消除背景噪声的 图1. M109噪声下不同算法的语音信号语谱图(SNR = 10 dB) 基础上语音失真更为严重，尤其是在信噪比水平较低的环境下失真更显著。CC算法语音失真情况虽然较之DD算法有所提升，但是最终效果不如改进算法理想。同时，三种算法都对原始语音造成不同程度的损伤，相较来说，改进算法与原始纯净语音语谱图更加接近，即改进算法对纯净语音损伤程度最小。即改进算法的去噪能力更彻底，因此验证了理论部分的分析。 为了客观定量比较分析三种算法的性能，对三种算法增强后语音的质量、失真程度和可懂度等各种标准进行测试，常用的评价标准有分段信噪比(SegSNR) [ 14 ] ，短时客观可懂度(STOI) [ 15 ] 和对数谱距离(LSD) [ 16 ] 等。分段信噪比大小表征算法滤除噪声的能力，数值越大说明算法残余音乐噪声越少。STOI是与人的听力特性最契合的评价标准，数值越大表明增强语音质量越好。LSD表明增强语音和原始纯净语音的接近程度，数值越小说明失真程度越小，即增强效果越好。表1~表3即为三个算法在四种信噪比水平和五种背景噪声下的客观评价数值情况。 通过三个表可得，在不同背景噪声环境和输入信噪比条件下，改进算法的SegSNR和STOI数据最高，CC算法次之，DD算法的数值最低。说明改进算法可以更大限制地抑制背景噪声，提高增强后语音的信噪比水平，增强后的语音可懂度更高。在LSD输出数据上，改进算法比其他两个算法数据值更小，说明改进算法增强后的语音与原始语音更接近，同时和语谱图的结果相吻合。综上所述，改进算法比CC算 Table 1 The SegSNR data comparison table of the four algorithm 噪声类型 输入信噪比 分段信噪比(SegSNR) DD算法 CC算法 改进算法 White 0 dB 4.3907 5.8005 7.1560 5 dB 5.8434 6.6359 7.8063 10 dB 7.0984 7.7320 8.6589 15 dB 9.1980 10.811 11.2345 Pink 0 dB 5.1565 5.2808 6.6384 5 dB 6.1975 6.2242 7.4263 10 dB 7.5781 7.6449 8.6095 15 dB 10.2558 10.7721 11.338 Buccaneer2 0 dB 4.1343 4.9211 6.1662 5 dB 5.2256 5.7149 6.8133 10 dB 6.8214 7.7139 8.5504 15 dB 8.7949 10.4505 10.8979 F16 0 dB 5.2623 5.3991 6.7674 5 dB 6.4201 6.5044 7.7754 10 dB 7.8656 7.9391 9.0580 15 dB 10.5363 10.9798 11.6437 M109 0 dB 6.2730 6.8603 8.6496 5 dB 7.4082 7.9176 9.3838 10 dB 8.9422 9.4135 10.6136 15 dB 11.4692 12.5741 13.3508 表1. 四种算法的SegSNR数据对比表 Table 2 The STOI data comparison table of the four algorithm 噪声类型 输入信噪比 短时客观可懂度(STOI) DD算法 CC算法 改进算法 White 0 dB 72.2350 75.9131 77.5240 5 dB 79.8583 81.7923 82.8082 10 dB 85.4420 85.7764 86.5817 15 dB 89.7984 89.6146 90.4553 Pink 0 dB 73.0863 76.5339 77.2854 5 dB 79.3534 82.4027 83.0000 10 dB 85.9826 87.1785 87.8651 15 dB 90.3885 90.4289 91.0242 Buccaneer2 0 dB 70.8405 75.0766 75.7672 5 dB 76.9853 80.9993 81.5867 10 dB 83.5680 85.1948 85.3056 15 dB 88.4355 88.8371 88.8654 F16 0 dB 76.2078 79.5544 80.7624 5 dB 82.5660 85.0770 86.1478 10 dB 88.1948 89.2560 90.5462 15 dB 91.7398 92.1378 93.2722 M109 0 dB 76.2916 79.1938 79.9584 5 dB 82.0582 84.7726 85.9888 10 dB 87.9739 88.0564 89.5696 15 dB 90.3163 90.3722 91.5371 表2. 四种算法的STOI数据对比表 Table 3 The LSD data comparison table of the four algorithm 噪声类型 输入信噪比 对数谱距离(LSD) DD算法 CC算法 改进算法 White 0 dB 6.1261 5.7423 5.0706 5 dB 5.5611 5.3879 4.8288 10 dB 5.4087 5.1224 4.6612 15 dB 5.0679 4.3266 4.0306 Pink 0 dB 5.2437 5.1120 4.4945 5 dB 4.9327 4.9294 4.3898 10 dB 4.8238 4.4972 4.0886 15 dB 4.4760 3.7501 3.5135 Buccaneer2 0 dB 5.9493 5.4718 4.8267 5 dB 5.6324 5.2619 4.6566 10 dB 5.3918 4.6995 4.2640 15 dB 5.0920 4.0812 3.8244 F16 0 dB 4.9231 4.8705 4.3207 5 dB 4.7659 4.6650 4.2287 10 dB 4.6171 4.3696 4.0078 15 dB 4.2148 3.6763 3.4605 M109 0 dB 4.3395 3.4064 3.1264 5 dB 4.1441 3.4095 3.1283 10 dB 4.1441 3.0336 2.8718 15 dB 3.6170 2.5228 2.4159 表3. 四种算法的LSD数据对比表 法的增强效果更具有优越性，进一步证实了理论部分。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 由于各种杂乱噪声的干扰，涌现出越来越多单声道语音算法，高精度的先验信噪比估计值对语音增强系统的性能好坏起到关键性作用。由于传统的先验信噪比估计算法在跟踪后验信噪比过程中采用极大似然估计方法会出现一帧的延时，并产生音乐噪声。为了切实解决这种弊端，本文通过递归平滑的方式对后验信噪比进行估计，得到新的增强算法。最后实验仿真结果证明了改进算法有更实时的跟踪信噪比变化的性能以及更好的增强效果。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 综合考虑气象条件、建筑性质、用户使用习惯等多种因素，采用神经网络算法对集中供热系统的热负荷进行了实时预测。结合建筑的热惰性、供热系统和传热过程的时滞性，采用分布式变频技术对主热源水泵和各用户的一次水泵进行主动连续调节。基于数据无线传输技术，实现了供热站与换热站的联动控制。将精细化控制用于西安某热力公司供热系统，取得了良好的运行和节能效果，节能率在50%以上，有较好的推广应用价值。 关键词 :集中供热，负荷预测，分布式变频，精细化控制，节能 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我国北方城镇地处寒冷和严寒地区，由于采暖期长、供热面积基数大，采暖能耗占中国建筑用能的很大一部分，是我国目前建筑节能的主要对象。随着锅炉效率的提高及建筑围护结构保温性能的加强，我国单位面积采暖能耗逐渐降低，但是随着集中供热市场的逐年扩大，总体采暖能耗仍持续增长 [ 1 ] 。北方地区为了应对冬季的寒冷气候，供热系统大都采用连续运行的方式，运行时间基本上都在100天以上。北方城镇建筑供暖典型的“全时间、全空间”特征，是导致采暖能耗大的主要原因。 为减少建筑能耗，我国对北方地区既有和新建采暖建筑提出了一系列的节能要求，使得建筑单位面积能耗有明显的下降。然而，在实际运行过程中，由于运行调节不到位，建筑室温偏高的现象普遍存在，能源浪费严重。当维持室温为18℃时，北方城镇建筑采暖需热量在0.23~0.42 GJ/(m 2 ∙a)之间 [ 2 ] 。实际上，由于大部分建筑的室内温度高于18℃，甚至有的用户高达25℃以上，导致北方城镇建筑采暖实际用热量在0.4~0.55 GJ/(m 2 ∙a)之间，平均约为0.47 GJ/(m 2 ∙a) [ 2 ] 。究其原因，一方面是供热按面积收费的方式，用户没有节能的积极性；另一方面是换热站及末端设备调节手段不到位，无法适应负荷变化的要求。 西安市城区内现有不同体制不同规模的供热企业共9家、锅炉总台数达到179台，集中供热面积达到1.78亿m 2 。目前，西安市主城区建筑总面积约为3.70亿m 2 ，集中供热普及率仅为48.1%，供热市场广阔。若所有建筑采暖用热量控制为0.31 GJ/(m 2 ∙a)，3.70亿m 2 供热面积的节能量为0.592亿GJ。按西安市集中供热收费标准的44元/GJ计算，年节能集中供热费用约26.048亿元，节能潜力巨大。 本文分析了西安市新建建筑的理论耗热量，然后给出了实际负荷的预测方法；结合西安某热力公司的管网和用户分布设计了分布式变频供热系统，并编制了精细化控制软件；通过一个采暖期的运行，对系统的节能效果进行了评价。
system: [SYSTEM]

user: 2. 理论耗热量 西安冬季采暖室外计算温度为−3.4℃，实际采暖期为120天，接近日平均温度 ≤ +8℃的天数，因此，采暖期室外平均温度按2.6℃计算 [ 3 ] 。热负荷指标按规范 [ 3 ] 推荐的节能建筑数值选取。考虑到住宅建筑、办公建筑、宾馆建筑、工业建筑的用热时段及室温设定值不同，对这几类建筑的理论耗热量分别进行推算。 2.1. 住宅建筑 住宅建筑热指标取40 W/m 2 ，24 h室内温度设定为20℃，由此可得平均热指标为： q = 20 − 2.6 18 − ( − 3.4 ) × 40 = 32.52 W/m 2 年耗热量为： Q = 32.52 × 120 × 24 × 3600 / 10 9 = 0.3372 GJ/m 2 2.2. 办公建筑 办公建筑热指标取60 W/m 2 ，6:00~20:00室内设计温度为20℃，20:00~6:00室内设计温度为5℃。由此可得平均热指标为 q = [ 20 − 2.6 18 − ( − 3.4 ) × 15 24 + 5 − 2.6 18 − ( − 3.4 ) × 9 24 ] × 60 = 33.01 W/m 2 年耗热量为： Q = 33.01 × 120 × 24 × 3600 / 10 9 = 0.3422 GJ/m 2 对于24 h要求室温20℃的办公建筑，年耗热量为： Q = 60 × 120 × 24 × 3600 / 10 9 = 0.6221 GJ/m 2 2.3. 宾馆建筑 宾馆建筑热指标取45 W/m 2 ，24 h室内温度设定为22℃，由此可得平均热指标为 q = 22 − 2.6 18 − ( − 3.4 ) × 45 = 40.79 W/m 2 年耗热量为： Q = 40.79 × 120 × 24 × 3600 / 10 9 = 0.4229 GJ/m 2 2.4. 工业建筑 工业建筑热指标取50 W/m 2 ，6:00~20:00室内设计温度为20℃，20:00~6:00室内设计温度为5℃。由此可得平均热指标为 q = [ 20 − 2.6 18 − ( − 3.4 ) × 15 24 + 5 − 2.6 18 − ( − 3.4 ) × 9 24 ] × 50 = 27.51 W/m 2 年耗热量为： Q = 27.51 × 120 × 24 × 3600 / 10 9 = 0.2852 GJ/m 2