基音周期中两种算法
常用的基音周期检测方法－自相关函数法、倒谱法、平均幅度差函数法都属于非基于事件基音检测方法，都先将语音信号分为长度一定的语音帧，然后对每一帧语音求平均基音周期，它们的优点是比较简单，主要应用于只需要平均基音周期作为参数的语音编解码，语音识别等。
自相关函数具有很好的抗噪性，但易受半频、倍频错误影响。平均幅度差函数只需加法、减法和取绝对值等计算，算法简单；它们在无背景噪声情况下可以精确地提取的语音基音周期，但在语音环境较恶劣、信噪比较低时，检测的结果很差，难以让人满意。
2.1 基于短时自相关函数的方法
能量有限的语音信号}{()s n 的短时自相关函数[10][11]定义为：
10()[()()][()()]N n m R s n m w m s n m w m τ
τττ--==++++∑ (2.1)
其中，τ为移位距离，()w m 是偶对称的窗函数。
短时自相关函数有以下重要性质：
①如果}{()s n 是周期信号，周期是P ，则()R τ也是周期信号，且周期相同，即()()R R P ττ=+。
②当τ=0时，自相关函数具有最大值；当0,,2,3P P P τ=+++…处周期信号的自相关函数达到极大值。
③自相关函数是偶函数，即()()R R ττ=-。
短时自相关函数法基音检测的主要原理是利用短时自相关函数的第二条性质，通过比较原始信号和它移位后的信号之间的类似性来确定基音周期，如果移位距离等于基音周期，那么，两个信号具有最大类似性。
在实际采用短时自相关函数法进行基音检测时，使用一个窗函数，窗不动，语音信号移动，这是经典的短时自相关函数法。窗口长度N 的选择至少要大于基音周期的两倍，N 越大，短时自相关函数波形的细节就越清楚，更有利于基音检测，但计算量较大，近年来由于高速数字信号处理器(DSP )的使用，从而使得这一算法简单有效，而不再采用结构复杂的快速傅里叶变换法、递归计算法等；
N越小，误差越大，但计算量较小。
图2-1 (a)原信号(b)自相关函数
Figure 2-1 (a) Original signal (b) AutoCorrection function
图2-2 (a)原信号(b)自相关函数
Figure 2-2 (a) Original signal (b) AutoCorrection function 基于自相关函数的算法是基音周期估计的常用方法，特别适用于噪声环境下
的基音提取。自相关函数在基音周期处表现为峰值，相邻两个峰值之间的间隔即为一个基音周期。但通常情况下，基波分量往往不是最强的分量，丰富的谐波成分使语音信号的波形变得非常复杂，给基音检测带来了困难，经常发生基频估计结果为其实际基音频率的二次倍频或二次分频的情况。加之还有清浊混杂等情况，使基音检测成为一大难题。
如图2-1(a)是一帧语音信号，2-1(b)是这帧语音信号的自相关函数，可以看出自相关函数在基音周期处表现为峰值，这些峰值点之间的间隔的平均值就是基音周期，如图2-2(b)所示可以看出自相关函数检测出的基音周期是原始信号基音周期的一半，这是由于谐波峰值点(箭头所示)的影响，这就是上述缺点中所说的倍频现象。
2.2 平均幅度差函数法
语音信号}{()s n 的短时平均幅度差函数[12][13]定义为：
1
120
1()()()()()N n n F s n m w m s n m w m R τττ-==+-+++∑ (2.2) 其中，()w m 是窗函数，N 是一帧语音信号的长度，因为语音信号的浊音段具有周期性，我们假设基音周期为P ，则在浊音段，()n F τ在,2,3P P P τ=+++…处将出现谷点，谷点间的距离即为基音周期。
实际应用中，窗函数1()w m 和2()w m 取矩形窗，这样可使短时平均幅度差函数()n F τ的定义更简单。短时平均幅度差函数可以写成：
1
01()()()0,1,N n n F s n s n R τττ-==-+=∑…1N -
(2.3)
由于()n F τ只需加法、减法和取绝对值等计算，故算法简单，很易于硬件实现，从而使得短时平均幅度差函数法在基音检测中使用得相当普遍，著名的10阶线性预测声码器LPC-10声码器就采用AMDF 法来进行基音周期的提取。研究表明：当在静音环境下或当噪声较小时，AMDF 法可以取的较好的检测结果，但在语音环境较恶劣、信噪比较低时，检测的效果很差，难以让人满意。
如图2-3(a)是一帧语音信号，2-3(b)是这帧语音信号的平均幅度差函数，可
以看出平均幅度差函数在基音周期处表现为谷值，这些谷值之间的间隔的平均值就是所要求得基音周期。如图2-4(a)是在这帧语音信号中加入信噪比是2dB噪声后的波形，由图2-4(b)可以看出它的平均幅度差函数中出现了很多谐波分量，基音峰值点基本淹没在这些谐波分量中，影响了基音周期的判断。
图2-3 (a) 原信号(b) 平均幅度差函数
Figure 2-3 (a) Original signal (b) Average magnitude difference function
图2-4 (a)加噪信号(b) 平均幅度差函数
Figure 2-4 (a) Signal added noise (b) Average magnitude difference function
语音信号处理实验报告 实验二：语音信号的基音周期估计 学院：电子与信息学院 专业：信息工程 姓名 学号： 提交日期：2014.4.29
实验二：语音信号基音周期估计 1、 实验内容 从一段语音信号中估计出其基音周期。基音是指法浊音是声带振动所引起的周期性，而基因周期是指声带振动频率的倒数。 2、 实验方法 尽管基音检测有许多困难，但因为它的重要性，基音的检测提取一直是一个研究的课题，为此提出了各种各样的基音检测算法，如自相关函数(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT 、谱图法、小波法等等。 2.1、短时自相关法 对于离散的语音信号x(n)，它的自相关函数定义为：R(k)=Σx(n)x(n-k)， 如果信号x(n))具有周期性，那么它的自相关函数也具有周期性，而且周期与信号x(n)的周期性相同。自相关函数提供了一种获取周期信号周期的方法。在周期信号周期的整数倍上，它的自相关函数可以达到最大值，因此可以不考虑起始时间，而从自相关函数的第一个最大值的位置估计出信号的基音周期，这使自相关函数成为信号基音周期估计的一种工具。 语音信号是非平稳的信号，所以对信号的处理都使用短时自相关函数。短时自相关函数是在信号的第N 个样本点附近用短时窗截取一段信号，做自相关计算。短时自相关运算定义为下式： 1 ()()()N k n n n m R k S m S m k --== +∑ 2.2、平均幅度差函数法 语音信号的短时平均幅度差函数Fn （k ）定义为
1 ()|()()|N k n n n m F k S m k S m --== +-∑ 与短时自相关函数一样，对周期性的浊音一样，Fn （k ）也呈现与浊音语音周期一致的周期特性，不过不同的是Fn （k ）在周期的各个整数倍点上具有是谷值特性而不是峰值特性，因而通过Fn （k ）的计算同样可以确定基音周期。 线性加权短时平均幅度差（W-AMDF ）的定义： 1 1 ()|()()|1N k nw n n m F k S m k S m N k --==+--+∑ 2.3、实验过程 2.3.1自相关法（ACF ） 1、录取一段录音，采样率8K ，单声道 2、用MATLAB 的wavread 函数把录音都进来并进行归一化处理 3、对语音信号进行预加重 4、对语音信号进行截止频率为1000Hz 的低通滤波，然后进行分帧处理 5、对每帧语音进行三电平削波处理 6、对每帧分别计算短时自相关运算，去除每帧前十个点后再求最大值 7、利用最大值对应的序号N 来确定基音的周期 2.3.2短时平均幅度差法（W-ADMF ） 1、录取一段录音，采样率8K ，单声道 2、用MATLAB 的wavread 函数把录音都进来并进行归一化处理 3、对语音信号进行预加重 4、对语音信号进行截止频率为1000Hz 的低通滤波，然后进行分帧处理 5、对每帧语音进行三电平削波处理 6、对每帧分别计算线性加权短时平均幅度差运算，去除每帧前、后5个点后再求最小值M1和第二最小值M2 7、利用abs （M2-M1）来确定基音的周期
四种常规无损检测方法的比较 无损检测就是利用声、光、磁和电等特性，在不损害或不影响被检对象使用性能的前提下，检测被检对象中是否存在缺陷或不均匀性，给出缺陷的大小、位置、性质和数量等信息，进而判定被检对象所处技术状态(如合格与否、剩余寿命等)的所有技术手段的总称。常用的无损检测方法： 超声检测(UT)、磁粉检测(MT)、液体渗透检测(PT)及X射线检测(RT)。 超声波检测(UT) 1、超声波检测的定义： 通过超声波与试件相互作用，就反射、透射和散射的波进行研究，对试件进行宏观缺陷检测、几何特性测量、组织结构和力学性能变化的检测和表征，并进而对其特定应用性进行评价的技术。 2、超声波工作的原理： 主要是基于超声波在试件中的传播特性。声源产生超声波，采用一定的方式使超声波进入试件；超声波在试件中传播并与试件材料以及其中的缺陷相互作用，使其传播方向或特征被改变；改变后的超声波通过检测设备被接收，并可对其进行处理和分析；根据接收的超声波的特征，评估试件本身及其内部是否存在缺陷及缺陷的特性。 3、超声波检测的优点： a.适用于所有金属、非金属和复合材料等多种制件的无损检测； b.穿透能力强，可对较大厚度范围内的试件内部缺陷进行检测。如对金属材料，可检测厚度为1～2mm的薄壁管材和板材，也可检测几米长的钢锻件； c.缺陷定位较准确； d.对面积型缺陷的检出率较高； e.灵敏度高，可检测试件内部尺寸很小的缺陷；
f.检测成本低、速度快，设备轻便，对人体及环境无害，使用较方便。 4、超声波检测的局限性 a.对试件中的缺陷进行精确的定性、定量仍须作深入研究； b.对具有复杂形状或不规则外形的试件进行超声检测有困难； c.缺陷的位置、取向和形状对检测结果有一定影响； d.材质、晶粒度等对检测有较大影响； e.以常用的手工A型脉冲反射法检测时结果显示不直观，且检测结果无直接见证记录。 5、超声检测的适用范围 a.从检测对象的材料来说，可用于金属、非金属和复合材料； b.从检测对象的制造工艺来说，可用于锻件、铸件、焊接件、胶结件等； c.从检测对象的形状来说，可用于板材、棒材、管材等； d.从检测对象的尺寸来说，厚度可小至1mm，也可大至几米； e.从缺陷部位来说，既可以是表面缺陷，也可以是内部缺陷。锻件是金属被施加压力，通过塑性变形塑造要求的形状或合适的压缩力的物件。这种力量典型的通过使用铁锤或压力来实现。铸件过程建造了精致的颗粒结构，并改进了金属的物理属性。在零部件的现实使用中，一个正确的设计能使颗粒流在主压力的方向。 磁粉检测(MT) 1.磁粉检测的原理： 铁磁性材料和工件被磁化后，由于不连续性的存在，使工件表面和近表面的磁力线发生局部畸变而产生漏磁场，吸附施加在工件表面的磁粉，形成在合适光照下目视可见的磁痕，从而显示出不连续性的位置、形状和大小
基于MATLAB的语音信号的基音周期检测 摘要：MATLAB是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将要性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。 MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB 借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，基本满足设计需要。例如：解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和Z正反变换等。MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。 本次课程设计为语音信号的基音周期检测，采集语音信号，对语音信号进行处理，区分清音浊音，并通过对采样值进行滤波、分帧、求短时自相关函数，得到浊音的基音周期。 关键字：清音、浊音、基音周期、基音检测、自相关函数
目录 1 概述 (1) 2 AMDF算法原理及实现 (1) 2.1 AMDF算法源程序 (2) 3 ACF算法原理及实现 (4) 3.1 用短时平均能量进行清/浊音的判断 (4) 3.2 自相关函数基音检测的原理 (6) 3.3 算法实现及相关程序 (6) 3.3.1 带通滤波 (7) 3.3.2 取样与分帧 (7) 3.3.3 短时能量分析 (8) 3.3.4 自相关函数分析 (11) 4 总结与心得体会 (13) 参考文献 (13)
1 概述 基音周期检测也称为基频检测(Pitch Detection) ,它的目标是找出和声带振动频率完全一致的基音周期变化轨迹曲线,或者是尽量相吻合的轨 迹曲线。基音周期检测在语音信号的各个处理领域中,如语音分析与合成、有调语音的辨意、低速率语音压缩编码、说话人识别等都是至关重要的,它的准确性及实时性对系统起着非常关键的作用,影响着整个系统的性能。 浊音信号的周期称为基音周期, 它是声带振动频率的倒数, 基音周期的估计称为基音检测。基音检测是语音处理中的一项重要技术之一, 它在有调语音的辨意、低速率语音编码、说话人识别等方面起着非常关键的作用; 但在实现过程中, 由于声门激励波形不是一个完全的周期脉冲串, 而且声道的影响很难去除、基音周期的定位困难、背景噪声的强烈影响等一系列因素, 基音检测面临着很大的困难。而自相关基因检测算法是一种基于语音时域分析理论的较好的算法。 本文在对AMDF、ACF基音检测算法基本原理进行分析的基础上,对此算法进行了深入的探讨,针对以往研究中存在的问题加以改进,给出了一种方便、快捷的检测方案。综合考虑了检测准确度和检测速率两方面的因素,然后通过对一段具体的语音信号进行处理,较准确地得到浊音语音信号的基音周期。 2 AMDF算法原理及实现 语音信号{s(n))的短时平均幅度差函数(AMDF)定义为：
function nmax=find_maxn(r) %寻找峰值最大的n值及基音周期 %r,自相关序列 %maxn,为峰值最大的n zer=find(r==0); %找第一个零点如果存在 jiaocha=0; %找第一近零点 ii=1; while (jiaocha<=0) if(r(ii)>0 && r(ii+1)<0 && (ii+1) 第２０卷第１２期航空航天医药２００９年１２月２９ 两种梅毒检测方法对比 于晓明，胡雪峰，迟丽娜 （中航工业哈尔滨二四二医院，黑龙江哈尔滨１５００６６） 摘要目的：比较甲苯胺红不加热血清试验（ＴＲＵＳＴ）、螺旋体明胶颗粒凝集试验（１１ＰＰＡ）两种梅毒血清学试验的检测结果。方法：将２００８～２００９年性病门诊１３８例确诊梅毒患者血清同时用甲苯胺红不加热血清试验 ７ｍｕｓＴ试验、螺旋体明胶颗粒凝集试验７ｒＰＰＡ试验检测，比较两种梅毒检测实验方法的灵敏度和特异性。结果：１３８份血清中，９８份血清ＴＲＵＳＴ阳性，１７份经抗梅毒治疗血清ＴＲｕｓＴ阴性，ＴＰＰＡ试验１３２份血清为阳性。结论：ＴＲＵｓＴ试验可作为梅毒的人群筛查、疗效、复发或再感染的检测指标，嗍试验是检测梅毒螺旋体抗体的特异性方法，主要作为梅毒的确证试验。两种不同方法同时进行梅毒检测，将减少漏诊、误诊率，为梅毒的确诊提 供参考依据，并且在判定梅毒的发展、痊愈及药物疗效方面都具有十分重要的意义。 关键词梅毒；甲苯胺红不加热血清试验（ＴＲＵＳＴ）；螺旋体明胶颗粒凝集试验（ＴＰＰＡ） 中图分类号：Ｒ４４６．１１文献标识码：Ａ文章编号：１００５—９３３４（２００９）１２—００２９—０２ ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅＤｉｆｆｅｒｅｎｔＭｅｔｈｏｄｓＥｘａｍｉｎｇＴｒｅｐｏｎｅｍａ／ＹＵＸ／ａｏ—ｍｉｎｇ，ＨＵＸｕｅ一乃ｎｇ，ＣＨＩ 厶一／／Ｈａｒｂｉｎ２４２ＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＡＶＩＣ，Ｈａｒｂｉｎ１５００６６，Ｃｈｉｎａ Ａｂｓｔｒａｃｔ０ｂｊＬ吣ｔｉｖｅ：ｔｏｓｅｌｅｃｔｔｈｅｂｅｓｔｓｃｒｅｅｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｕｉｔｉｎｇｆｏｒｂｌｏｏｄｄｏｎｏｒｓｂｙａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆ ＴＲＵＳＴａｎｄＴＰＰＡ．Ｍｅｔｈｏｄｓ：ＴＲＵＳＴＷａｓｕｓｅｄｔｏｓｃｒｅｅｎｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｓｙｐｈｉｈｓｆｒｏｍｂｌｏｏｄｄｏｎｏｒｓ。ａｎｄＴＰＰＡＷａｇｕｓｅｄｔｏ ｃｏｎｆｉｒｍｅｄｐｏｓｉｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙＴＲＵＳＴ．Ｒｅｓｕｌｔｓ：ｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ．ｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒａｔｅａｎｄｆａｌｓｅｎｅｇａｔｉｖｅｒａｔｅｏｆＴＲＵＳＴｗｅｒｅ３９．０２％，３．０３％，ａｎｄ６０．９８％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．１１１ｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，ｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒａｔｅａｎｄｆａｌｓｅｎｅｇａｔｉｖｅｒａｔｅｏｆＥＵＳＡｗｅｒｅ ９８．７３％。２０．５９％ａｎｄ１．２２％．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ：ＴｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＴＲＵＳＴａｎｄＥＬＩＳＡｉｓｔｈｅｆｉｒｓｔｃｈｏｉｃｅｔｏ∞ｒｅｅｎｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｓｙｐｈｉｌｉｓｆｒｏｍｂｌｏｏｄｄｏｎｏｒｓ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒｔｌｌｉｓｓｃｒｅｅｎｉｎｇｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｓｔｏｂｌｏｏｄｓａｆｅｔｙ． ＫｅｙｗｏｒｄｓＴｒｅｐｏｎｅｍａ：ＴＲＵＳＴ；ＴＰＰＡ ｌ材料与方法 １．１一般资料１３８例患者均为性病门诊确诊者，其中男８３例，占印．１４％，女５５例，占３９．８６％。Ｉ期梅毒６８例，Ⅱ期梅毒５１例，Ⅲ期梅毒１９例。年龄１８～７２岁，平均３２岁。 １．２试剂ＴＲＵＳＴ试剂为上海荣盛生物技术有限公司提供。ＴＰＰＡ试剂为日本富士瑞必欧株式会社提供。试剂均在有效期内使用。 １．３方法ＴＲＵＳＴ试验：室温下，生理盐水稀释至ｌ：３２，每孔滴加心磷脂抗原，１００次／ｍｉｎ振荡器上水平振荡８ｍｉｎ，观察凝集结果，确定其阳性滴度。ＴＰＰＡ试验：室温下，在Ｕ型板上用稀释液将血清稀释，分别加入致敏和未致敏的明胶颗粒，孵育２ｈ观察结果。 ２结果 结果判定：ＴＲＵＳＴ过筛试验在漆圈中出现肉眼可见红色凝集块为阳性；若红色颗粒均匀分布未见凝集为阴性。ＴＰＨＡ确证试验（凝集）＋＋＋＋：红细胞形成膜状覆盖整个孔底，边缘形成皱褶；（凝集）＋＋＋：形成膜状覆盖部分孔底；（凝集）＋＋：形成膜状，边缘成圆环；（凝集）＋：成薄膜状，周围边有粗大圆环；（可凝）±：成纽扣状，中心稍薄；（不凝集）一：成光滑扣状结果表１。表ｌ１３８例梅毒患者的ＴＲＵＳＴ和ＴＰＰＡ试验结果（例％） 从表１两种方法检测为阳性的１３８份样本中。ＴＲＵＳＴ法检出１１１份，占８０％（１１１３８）；ＴＰＰＡ法检出１３３份，占９６．４％（１３３／１３８）；抗ＴＰＰＡ法阳性检出率明显高于ＴＲＵＳＴ法。 ３讨论 从表１中可看出６８例Ｉ期梅毒血清，ＴＰＰＡ阳性６４例，阳性率９４．１％，与顾伟鸣悼１报道的９６．３％结果相近，ＴＰＰＡ对Ｉ期梅毒的敏感度为９４．１％，对Ｉ期梅毒的敏感度高于ＴＲＵＳＴ。ＴＲＵＳＴ具有操作简便、报结果快、价格便宜等优点，可作为梅毒的人群筛查、疗效、复发或再感染的检测指标，当梅毒患者经抗梅毒治疗后，血清滴度下降，可作为疗效观察的指标。ＴＲＵＳＴ试验所用的抗原是从牛心提取的心磷脂和从鸡蛋黄提取的卵磷脂及胆固醇组成，中，结果清晰易读，稳定性好：缺点是许多因素影响结果，高脂皿症和抗心磷脂抗体阳性的血清均可干扰出现假阳性结果，而且该试验在非淋菌性尿道炎患者中存在生物学假阳 二恶英检测方法比较 二恶英化合物（简称二恶英）是剧毒有机污染物。人体长期低剂量接触，会导致癌症、雌性化、胎儿畸形、糖尿病等疾病。自比利时发生二恶英食品污染事件和《POPs公约》在瑞典斯德哥尔摩签署以来，二恶英检测与污染防治在国际上受到越来越广泛的关注[1]。二恶英检测属超痕量、多组分检测，对特异性、选择性和灵敏度要求极高，被认为是当代化学分析领域的一大难点。 美国较早开展二恶英检测研究，现已制定出一系列的检测标准。欧洲和日本也相继研究和制定了二恶英检测标准方法。我国目前正处于二恶英基础研究的起步阶段，尚未提出相关检测标准和方法，因此亟待建立符合我国国情的二恶英检测方法和体系。 2 二恶英检测方法 2.1化学仪器分析方法 在200余种异构体中分离出17种有明显毒性的二恶英，分别测定其浓度或含量。将浓度或含量乘以每种二恶英的毒性因子（TEF）就可以得到总毒性当量（TEQ）。该方法的一般程序包括采样、提取、净化、定性定量。 2.1.1 采样 样品的取样量由样品类型、污染水平和方法的检测限而定。各国对采样程序都单独编制了标准方法。 2.1.2 提取 为了测定提取净化效率和校正分析丢失，首先加入17种13C－PCDD/Fs采样内标和37Cl－2,3,7,8－TCDD净化内标。溶剂选择和提取步骤取决于样品类型和净化方法，如在处理废弃物焚烧飞灰时溶剂选取石油醚/甲苯/二氯甲苯，在处理脂肪样品时溶剂选取二氯甲烷/己烷。提取步骤一般包括溶解、振荡、混匀和萃取。索氏萃取是传统的提取方法，广泛应用于检测飞灰、鱼、牛乳和脂肪组织样品中的二恶英。目前，超临界流体萃取装置（SFE）、加压加热型的高速溶剂萃取装置（ASE）和微波萃取方法也用于提取样品中的二恶英，并有大量对比实验证明了这些方法的有效性[3,4]。 2.1.3 净化 为了除去大量干扰物质，目前大多采用色谱法进行净化。色谱法通常将分配处理柱和色谱柱串联使用，包括酸或碱处理、硅胶柱、氧化铝柱、佛罗里柱和活性炭柱的二次净化，具体操作因样品类型和基质性质而异。目前，一些实验室正在开发一次性多层柱（如微型氧化铝柱）和HPLC净化方法来简化净化过程。净化后要加入15种13C－PCDD/Fs定量内标和2个13C 标记的用于确定色谱保留时间的内标[5]。 2.1.4 定性定量 通常定性检测采用2类不同极性的色谱柱。首先用非极性或弱极性固定相将氯原子取代数相同的二恶英化合物分为1组，然后用极性固定相分离其中的异构体，最后通过对17 种标记的和未标记的标准样品实施比较，获取保留时间。定量检测主要采用选择离子监测技术（SIM），以13C稳定同位素为内标，根据测量目的用质量校正程序校正质谱模式、分辨率 华南理工大学《语音信号处理》实验报告 实验名称：基音周期估计 姓名： 学号： 班级：10级电信5班 日期：2013年5 月15日 1.实验目的 本次试验的目的是通过matlab编程，验证课本中基音周期估计的方法，本实验采用的方法是自相关法。 2. 实验原理 1、基音周期 基音是发浊音时声带震动所引起的周期性，而基音周期是指声带震动频率的倒数。基音周期是语音信号的重要的参数之一，它描述语音激励源的一个重要特征，基音周期信息在多个领域有着广泛的应用，如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码，发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。因为汉语是一种有调语言，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要的具有辨意作用的信息，有区别意义的功能，所以，基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。 由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异，而基音周期的范围又很宽，而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同，加之基音周期还受到单词发音音调的影响，因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。基音提取的主要困难反映在：①声门激励信号并不是一个完全周期的序列，在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性，有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。②声道共振峰有时会严重影响激励信号的谐波结构，所以，从语音信号中直接取出仅和声带振动有关的激励信号的信息并不容易。③语音信号本身是准周期性的(即音调是有变化的)，而且其波形的峰值点或过零点受共振峰的结构、噪声等的影响。④基音周期变化范围大，从老年男性的50Hz到儿童和女性的450Hz，接近三个倍频程，给基音检测带来了一定的困难。由于这些困难，所以迄今为止尚未找到一个完善的方法可以对于各类人群(包括男、女、儿童及不向语种)、各类应用领域和各种环境条件情况下都能获得满意的检测结果。 尽管基音检测有许多困难，但因为它的重要性，基音的检测提取一直是一个研究的课题，为此提出了各种各样的基音检测算法，如自相关函数(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT、谱图法、小波法等等。 2、自相关函数 对于离散的语音信号x(n)，它的自相关函数定义为： R(k)=Σx(n)x(n-k)， 如果信号x(n))具有周期性，那么它的自相关函数也具有周期性，而且周期 一、定义 单核苷酸多态性( single nucleotide olymorphisms ,SNPs)，主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA 序列多态性。 二、SNPs的研究意义 遗传标记 具有已知性、可遗传性、可检测性，用于疾病基因的定位、克隆和鉴定。 基因多态与疾病相关性 研究SNPs 本身对机体的影响，尤其是疾病的易感性、个性化医疗。 三、SNPs检测方法的分类 1、测序方法：常规测序，Pyrosequencing（焦磷酸测序），微测序(SNaPshot) 2、基于杂交的方法：Taqman 探针法，Microarray 芯片法， 3、引物延伸：MALDI-Tof，dHPLC（变性高效液相色谱技术） 4、以构象为基础的方法：RFLP，SSCP，DGGE 5、溶解曲线：HRM(高分辨率溶解曲线分析技术) 四、各方法概述与比较 测序方法 1、测序方法------ 一般测序和焦磷酸测序 步骤： 序列比对-- 引物设计-- DNA 提取-- PCR - 割胶纯化-- 直接测序或装克隆测序。 优点： SNP 分析金标准，能发现已知SNP，也能发现未知SNP。 缺点： 每个样本的每个位点均需要经PCR 扩增，跑胶，然后切胶纯化，再测序。步骤多而分散，成本较高，工作量大，周期长，价格昂贵，不适合大样本多位点检测。 2、测序方法------微测序方法（SNaPshot） 微测序流程： 1）.设计PCR 扩增含SNPs 位点的一段DNA 2）.对PCR 产物进行纯化（去除引物和dNTP) 3）.引物延伸 4）.延伸产物检测（放射性同位素标记法、发光检测法、凝胶为基础的荧光检测法、质谱分析法、变性高压液相色谱法等） 优势： 类似普通测序，但10 个位点PCR 产物同时引物延伸，通量增加。 劣势： 前处理等同普通测序：每个样品的每个位通过点都需要PCR预先扩增，跑胶，割胶，DNA 纯化。不同是10 个位点可以同时测序，提高了测序效率，但对延伸引物要求极高，如每个引物有4-6 个碱基差异，不能有互补区段，还要相同条件延伸，除厂家已经验证的少数位点外，很难自己设计针对新位点的检测。多个分散步骤，费钱费时，易出错。 3、测序方法------费用成本组成： ?基因组DNA提取费用 细胞周期的流式检测方法 细胞周期（cell cycle）是指细胞从一次分裂完成开始到下一次分裂结束所经历的全过程，分为G0/G1期、S期、G2/M期。在科研实践中，很多实验具有对细胞群体的周期分布进行检测的需求。细胞群体周期测定的方法有很多种，最常用的是PI（碘化丙啶）渗入DNA进行染色，然后通过流式细胞仪检测PI从而测定细胞群体的周期分布。 因此，下面笔者主要通过BD（Becton＆Dickinson）公司生产的BD FACSCalibur流式细胞仪测定PI标记的细胞群体为例，对细胞周期的流式检测方法进行阐述。 一、PI染色步骤概略 1、单细胞悬液离心，1500rpm , 5min，弃上清。 2、PBS 1ml离心，弃上清。 3、70%酒精2ml，4℃，30min，离心，弃上清液。 4、PBS 1ml离心，弃上清。 5、RNase A的PBS溶液(20ug/ml)，500ul，37℃，30min，离心弃上清。 6、PBS 1ml离心，弃上清。 7、PI的PBS溶液(50ug/ml)，500ul，室温避光孵育30min。 8、吹打混匀，300目筛网过滤至流式管中，4℃保存，待测。 二、Calibur仪器设置及数据收集 1、依次打开Calibur机器电源、电脑开关和CellQuest Pro软件，按快捷键Command+B连机，按快捷键Command+1、 2、 3、4调出Detectors/Amps面板、Threshold面板、Compensation 面板和Status面板，软件的操作界面如图1所示。 图1. Cell Quest Pro软件操作界面 2、建立实验模板，包括FSC/SSC散点图、FL2-W/FL2-A散点图和FL2-A直方图。因为PI 在Calibur上是由488nm的激光器激发，530/30滤光片收集信号，所以选择FL2通道进行检测。细胞周期是2N和4N的循环，所以FL2通道的Mode参数应设置为Lin模式，同时阈值（Threshold）的Primary Param参数设置为FL2-H，Four Color DDM Param参数设置为FL2， 综合实验报告 自相关法及其变种 学院电子与信息学院专业信息与信号处理学生 学生学号 提交日期2013年7月10日 一、实验目标 1.1 了解语音基音周期估计方法，掌握自相关法估计基音周期的原理，分析其变种。 二、实验基础知识 2.1 基音与基音周期估计 人在发音时，根据声带是否震动可以将语音信号分为清音跟浊音两种。浊音又称有声语言，携带者语言部分的能量，浊音在时域上呈现出明显的周期性；而清音类似于白噪声，没有明显的周期性。发浊音时，气流通过声门使声带产生弛震荡式振动，产生准周期的激励脉冲串。这种声带振动的频率称为基音频率，相应的周期就成为基音周期。 基音周期的估计称谓基音检测，基音检测的最终目的是为了找出和声带振动频率完全一致或尽可能相吻合的轨迹曲线。 基因周期作为语音信号处理中描述激励源的重要参数之一，在语音合成、语音压缩编码、语音识别和说话人确认等领域都有着广泛而重要的问题，尤其对汉语更是如此。汉语是一种有调语言，而基因周期的变化称为声调，声调对于汉语语音的理解极为重要。因为在汉语的相互交谈中，不但要凭借不同的元音、辅音来辨别这些字词的意义，还需要从不同的声调来区别它，也就是说声调具有辨义作用；另外，汉语中存在着多音字现象，同一个字的不同的语气或不同的词义下具有不同的声调。因此准确可靠地进行基音检测对汉语语音信号的处理显得尤为重要。 2.2 基音周期估计的现有方法 到目前为止，基音检测的方法大致上可以分为三类： 1）时域估计法，直接由语音波形来估计基音周期，常见的有：自相关法、并行处理法、平均幅度差法、数据减少法等； 2）变换法，它是一种将语音信号变换到频域或者时域来估计基音周期的方法，首先利用同态分析方法将声道的影响消除，得到属于激励部分的信息，然后求取基音周期，最常用的就是倒谱法，这种方法的缺点就是算法比较复杂，但是基音估计的效果却很好； 3）混合法，先提取信号声道模型参数，然后利用它对信号进行滤波，得到音源序列，最后再利用自相关法或者平均幅度差法求得基因音周期。 三、实验原理 3.1 自相关函数 能量有限的语音信号x(n)的短时自相关函数定义为： 此公式表示一个信号和延迟m 点后该信号本身的相似性。如果信号x(n)具有周期性，那么它的自相关函数也具有周期性，而且周期与信号x(n)的周期性相同。自相关函数提供了一种获取周期信号周期的方法。在周期信号周期的整数倍上，它的自相关函数可以达到最大()()()n n R m x n x n m =+∞=-∞ =+∑ 两种血沉检测方法的比较分析 发表时间：2012-02-01T09:20:22.603Z 来源：《中外健康文摘》2011年第38期供稿作者：杨占甲[导读] 统计学处理将所得数值导入2003版的EXCEL，并对其进行Student-t检验和相关性分析。 杨占甲（河南省郑州人民医院河南郑州450000） 【中图分类号】R446【文献标识码】A【文章编号】1672-5085（2011）38-0080-01 【摘要】目的采用传统的魏氏法和倾斜管法两种方法来测定红细胞的沉降率，并对两种血沉检测方法进行比较分析。方法随机采集100例血液标本，对这100例血液标本同时采用倾斜管法和魏氏法两种方法进行红细胞沉降率的测定，并对两种血沉检测方法进行统计比较和分析。结果对两种血沉检测方法进行比较分析，两种方法测定的红细胞沉降率差异并不显著（P>0.05），没有统计学意义，相关性很好。结论采用倾斜管法对红细胞的沉降率进行测定是一种简单、便捷的方法，可以在特点的条件下使用，具有推广价值。【关键词】魏氏法倾斜管法红细胞沉降率相关性分析 红细胞沉降率是指在一定条件下，红细胞沉降速度的指标，简称为血沉，英文表示为ESR。一个健康人红细胞沉降率通常在一个比较狭窄的范围内上下波动，不会有大幅度的升降变化，而在很多病例情况的干涉下，红细胞沉降率会表现出明显的增快。血沉检查时非特异性试验的一种，但即使如此，将血沉结果与临床资料相互对照显示，血沉检查在临床上很可以有很多应用，可以辅助判断患者机体是否有炎症，患者病变是否有活动性等等，可以为临床检查提供参数具有很重要的参考价值，临床上也常常采用血沉检测的方法来作为试验诊断的方式。在进行红细胞血沉率的测定时，一定要及时进行，只有这样才不会影响记过，所以可以理解，在医院中，采集患者血液样本进行血沉测定时，并不是有专业的医务人员在实验室进行检测和诊断，而是当护士对患者抽血后，立刻将血液移到无菌处置室来进行血沉测定的，但是不可避免的是，护士可能同时有很多工作需要去处理，便不能保证在准确的时间1h读取血沉值，可能晚些甚至将其以往，有鉴于此，本文介绍另一种测量血沉的方法：倾斜管法，并在此将倾斜管法和魏氏法进行血沉比较分析。魏氏法是国际血液学标准化委员会推荐的常规方法，将倾斜管法与魏氏法进行比较分析更具有说服力。 1 资料与方法 1.1一般资料在2006年～2011年诊科病房的患有不同性质疾病的患者中，随机抽取100例患者的血液标本，其中男53例，女47例，年龄53～81岁，平均年龄67岁。 1.2方法清晨，在患者空腹的情况下从患者身上抽取血液，抽取患者的3.2ml的血液，并将其与3.8%枸橼酸钠溶液混合，枸橼酸钠溶液的体积控制在0.8ml，与此同时向其中注入两支魏氏血沉管至“0”刻度，结束后，将其分别放置在两个魏氏血沉架上，在放置时，两支试管放置的方式不同，其中一个按照常规方法放置，即垂直放置，1h后要低于血浆段的高度进行读取并记录，另一个要放置在特定的自制的等腰直角三角形架子上，保持倾斜45°角，并于10min后将血沉值读取。 1.3统计学处理将所得数值导入2003版的EXCEL，并对其进行Student-t检验和相关性分析。 2 结果 经过1h后采用魏氏法测得的血沉值平均为33.12±32.556mm/h，而经过10min后采用倾斜管法测得的血沉值平均为33.39±32.509mm/h，用统计学方法对两组数据进行Student-t检验，结果表明两种方法检测结果没有统计学意义（t=0.59，P=0.52>0.05），对两组结果进行相关性分析，分析结果显示两种方法的检测结果呈正相关，相关系数为r=0.97，数据显示两者相关性较好。 3 讨论 测量红细胞沉降率在临床上应用很广泛，将血沉结果与临床资料相互对照显示，血沉检查在临床上很可以有很多应用，可以辅助判断患者机体是否有炎症，患者病变是否有活动性等等，可以为临床检查提供参数具有很重要的参考价值，临床上也常常采用血沉检测的方法来作为试验诊断的方式。魏氏法是最经典最传统最常规最可靠的检测血沉的方法，魏氏法也是国际血液学标准化委员会推荐的常规方法，但是在实际应用中，魏氏法的过程比较复杂，需要手工操作，而且对观察记录的时间也有比较严格的要求，人们近年来一直在寻求一种更简便、更省事的测量血沉方法，比较熟悉的是采用自动电子血沉仪，这种电子血沉仪虽然更加便捷，且检测的时间也不长，但所得的检测结果受到很多外界因素的影响，但是仪器的成本比较高，并不是所有的医院都可以普及。倾斜管法对仪器并没有新的要求，而且检测的时间短，仅需10min便可，且检测结果可以直接读出来而并不需要进行换算，从两种血沉检测方法的比较分析中，倾斜管法与魏氏法几乎没有差别，相关性较好，对于血沉增高患者结果更加明显，所以倾斜管法适用于血沉增高患者或者需要经常复查血沉的患者，可以对其进行动态检测。 参考文献 [1]陆金春，李春德，黄宇烽.临床检验报告速查手册[M].上海：上海第二军医大学出版社,2009. [2]卢雁英，赖桂凤，郑丹丹．血液标本采集对检验结果的影响[J].包头医学院学报,2011(3):14-15. [3]马翠萍，魏以壁.二级医院检验科生物安全管理现状及对策[J]．医学理论与实践,2011(10):132-133. [4]李恵,高洪国,张元梅．两种红细胞沉降率检测方法的比较[J].齐齐哈尔医学院学报,2011(7):67-68. 标准操作程序 STANDARD OPERATING PROCERE 制检验及评价的进度。 2．范围：适用于原辅料，包装材料和成品人取样到报告的全过程 3．化验申请单的发送：当仓库收料员将物料检查验收后，在由货四联单上填上内容并签名，将化验申请在2日内交质客部取样员，转给评价部门。收料后，因故不能在2日内交质客部取样品，应有收料员在“备注”栏中证券交易明原因和日期并签名。 在化验申请单上填写控制号，并按SOPQC-701“取样指令”填写后，作为取样指令交取样员取样。 在增补取样的情况下，如需全检，则应另发一份批化验记录，如仅有个别项目，则可在增补取样单上注明要求。 因故不能在收到化验申请的2日内到达取样指令时，指令人应备注栏内说明原因和日期并签名。 5．取样：取样员在取样完毕后，应在化验申请单上著名日期并签名。取样不得超过3天，否则应在备注栏内说明原因。 6．样品和批化验记录的递交：取样员应取样的当天或次日将样品及化验记录交有关人员。如系增补取样，仅作个别项目则可另发批化验记录，只随样送一份增补取样单。 收样人员接收样品时应核对样品和批化验记录或增补取样单，包括下列内容： ——品名 ——代号 ——批号 ——控制号 标准操作程序 STANDARD OPERATING PROCERE 并在收样日期内签名和注上日期。 检验结束后，检验员及有关审核人员应在化验记录或增补取样结果栏目内，填好检验结果，（或审核结果），分别签名并注明日期。 7．检验周期：根据本企业生产有关品种而制定检验周期（附件1）检验人员必须按要求出具报告。 物殊情况下，要求提前出出具检查报告时，应由质定部负责人签发后方可予以安排。 本科毕业论文 题目语音基音周期检测算法比较学院管理科学与工程学院 专业电子信息工程 班级 081信工(1)班 学号 200883082 姓名周刚 指导老师段凯宇讲师 二〇一二年六月 语音基音周期检测算法比较 摘要 基音周期作为语音信号处理中描述激励源的重要参数之一，广泛的应用于语音合成、语音编码和语音识别等语音信号处理等技术领域。准确可靠的对基音周期进行检测将直接影响整个语音处理系统的性能。 常用的基音检测算法对于纯净语音信号都能达到较好的检测效果。然而，实际当中的语音信号不可避免的会受到外界背景噪音的影响，使得这些检测算法的检测效果都不是很理想，为此本文用两种基本算法对语音信号滤波前后进行基音周期检测，在进行比较。 论文首先介绍了语音基音检测算法的研究背景极其重要意义。其次对现有的基音检测算法进行了归纳和总结，并详细的介绍本文将用的两种基本基音检测算法的基本原理及实现。最后在Matlab上对语音信号进行基音周期检测。 论文还完成了算法的程序设计，在Matlab7.0仿真环境下，对上诉算法进行仿真验证，并且在滤波前后做了对比实验。实验结果表明，经过滤波的语音信号基音周期检测的更加准确。 关键词：基音检测；自相关函数法；平均幅度差函数法；基音轨迹 Abstract Pitch as in speech signal processing is one of the important parameters to describe the excitation source, widely used in speech synthesis, speech coding and speech recognition speech signal processing technology. Accurate pitch period detection will directly affect the performance of the speech processing system. Commonly used algorithm for pitch detection for clean speech signal to achieve good detection effect. However, the actual speech signal will be inevitably influenced by external effects of background noise, so the detection algorithm to detect the effect is not very ideal, the paper use two basic algorithms before and after filtering the speech signal pitch detection, in comparison. The thesis first introduces the research background of speech pitch detection algorithm is very important. Next to the existing algorithm for pitch detection are summarized, and a detailed introduction to this article will use the two kinds of basic pitch detection algorithm is the basic principle and realization. Finally in Matlab on speech signal pitch period detection. The paper also finished programming algorithm, in the Matlab7.0 simulation environment, the algorithm is validated by simulation, and the contrast experiments were done before and after filtering. The experimental results show that, after the filtering of the speech signal pitch period detection is more accurate. Keywords: pitch detection; autocorrelation function; the average magnitude difference function method; pitch contrail 激光散射速率法：激光散射技术是指用激光作光源，在入射光方向以外，借检测 散射光强度、频移及其角度依赖等而得到粒子重量、尺寸、分布及聚集态结构等信息的方法的统称，有着广阔的用途。就检测纳米材料而言，主要涉及频移及其角度依赖性的检测，这种散射技术又称动态光散射、准弹性光散射及光子相关光谱，分别以测定参数的性质、能量转移的大小及测定方法的原理而得名。 散射比浊法：散射比浊法是根据待验样品在凝固过程中散射光的变化来确定检测终点的。在该方法中检测通道的单色光源与光探测器呈90°直角，当向样品中加入凝血激活剂后，随样品中纤维蛋白凝块的形成过程，样品的散射光强度逐步增加。当样品完全凝固以后，散射光的强度不再变化，通常是把凝固的起始点作为0%，凝固终点作为100%，把50%作为凝固时间。光探测器接收这一光学的变化，将其转化为电信号，经过放大再被传送到监测器上进行处理，描出凝固曲线 透射比浊测定法:是测定入射光强度由于溶液中粒子的散射而降低的程度，它并不直接测定散射的光强。这一点与分光光度测定法极为类似。用这种方法时，多用聚乙二醇（PEG）作为反应增强剂。这种非离子型聚合物可以降低抗原抗体复合物的溶解度。 免疫层析法:是近几年来国外兴起的一种快速诊断技术，其原理是将特异的抗体先固定于硝酸纤维素膜的某一区带，当该干燥的硝酸纤维素一端浸入样品（尿液或血清）后，由于毛细管作用，样品将沿着该膜向前移动，当移动至固定有抗体的区域时，样品中相应的抗原即与该抗体发生特异性结合，若用免疫胶体金或免疫酶染色可使该区域显示一定的颜色，从而实现特异性的免疫诊断。 目的: 评估透射免疫比浊法和速率散射比浊法检测C反应蛋白(CRP)的灵敏度和特异性.方法: 用免疫透射比浊法和速率散射比浊法同时检测了80例各种患者血清中CRP浓度. 结果: 两种方法在8～20 mg/L 、20～40 mg/L、40～80 mg/L、80～160 mg/L、160～300 mg/L范围内测定C 反应蛋白的相关系数是0.990、0.996、0.995、0.992、0.997,说明两种方法的相关性是良好的,而在低值1～8 mg/L的测定中两方法的相关系数为0.928.结论: 速率散射免疫比浊法在低值和高值测定中可以得到较为准确的CRP检测结果. 种猪测定方法比较 一、加拿大 （一）场内测定方案注：① SIP 是加拿大的国家猪改良程序，是对猪的一个综合的测定和遗传评定程序。 1、申请：希望登记加入加拿大SIP的群应该与地区负责该省方案管理中心联系。一旦直接负责管理该方案的代理认为申请者满足登记的要求，在场测定就可以开始。 2、基本要求：以下为最低要求，可以根据各自地区中心的考虑增加： （1）申请者拥有或维持一个有可识别祖代的猪育种群。最少个体数目可由各自的地区中心设定，但一般建议每个要参加评定的品种至少有20头母猪。 （2）群中所有种畜必须通过刺号、耳缺号或耳牌永久地和清楚地识别。如果一种物理刺号不合适（如对一些有颜色的个体），仍需提供可供SIP使用的有效刺号。不可登记个体应使用商品群代码分配刺号。纯种及商品群代码都要从CLRC②获得，以保证其在加拿大内独一无二的标志。（CLRC是加拿大畜禽记录公司。）（3）育种者必须保持该群完整的和最新的育种和管理纪录。该记录最少要包含如下信息：待测猪所在窝的父亲和母亲的品种和刺号；所有断奶猪的出生日期、父亲和母亲、品种、刺号和性别。 （4）育种者必须提供可接受的圈栏、称重和处理设备以有效地收集测定数据，并在猪称重和测膘时协助技术员。SIP场内测定方案根据所收集数据可分成两种测定类型。母猪生产力及称重和测膘程序如下所述。 3、母猪生产力：母猪生产力数据的收集不受监督。数据可直接从群记录提供以进入相应的数据库，有关省代理应决定最合适的程序。SIP的地区管理者应确保用以收集体重信息的磅秤准确和正确使用。完整和最新的育种和管理记录也应随时可供检查。母猪生产力的数据可从母猪群管理的商业软件包传送。但是，用户必须保证所收集的数据满足SIP要求。当刺号不完整，SIP与商业软件之间的界面可提供一些转换或拒绝不符合要求的数据。可与地区中心联系以核实界面要求。 4、称重与测膘：称重与测膘程序为一受监督的性能记录和评定程序。公猪和母猪的活重为75—115kg 之间时，由委任的技术员称重和用超声波探测背膘厚。两种梅毒检测方法对比
二恶英检测分析方法比较
《语音信号处理》实验2-基音周期估计
SNPs检测方法比较
细胞周期的流式检测方法
基于自相关法的语音基音周期估计
两种血沉检测方法的比较分析
检验周期及管理办法
基音周期检测算法比较
检测方法比较
种猪测定方法比较
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