广义旁瓣对消自适应阵列：提升手术室鼾声增强效果

本文主要探讨了"广义旁瓣对消结构在诱导睡眠鼾声自适应增强处理中的应用"这一主题，针对大孔径宽间距麦克风阵列的研究是其核心内容。研究者们，如南京理工大学电光学院电子工程系的王佳珺、许志勇和赵兆，利用了先进的自适应阵列处理技术，旨在优化手术室内的语音识别、鼾声信号截取和分析过程。他们的工作重点在于设计一种能够在嘈杂的手术环境中有效抑制医务人员语音及设备噪声的算法，从而提高对目标鼾声信号的处理质量。 采用的广义旁瓣对消方法是一种高级的噪声抑制策略，它能有针对性地消除阵列接收到的非期望信号，减少环境干扰。通过这种方法，研究人员得以实现对鼾声信号的增强，同时保持输出信号的清晰度，这对于医疗领域的睡眠呼吸暂停综合症（OSAHS）监测和治疗具有重要意义。实测阵列数据的仿真结果证实了这一技术的有效性，它不仅提升了对鼾声的识别能力，而且在实际操作中能够显著改善数据处理的精度和效率。 关键词包括"广义旁瓣对消"、"自适应阵列处理"、"宽间距麦克风阵列"以及"OSAHS鼾声信号"，这些都是研究的核心概念和技术手段。这项研究不仅为解决手术室内的噪声问题提供了新的解决方案，也为相关领域的信号处理和噪声控制技术的发展做出了贡献，对于提高医疗设备的智能化水平以及改善患者体验具有积极影响。