小波变换在去除瞬态诱发耳声发射中刺激伪迹的应用
作者：柴新禹 程敬之 董宏斌 寿永华 董明敏
单位：(柴新禹 程敬之)西安交通大学 生物医学工程与仪器系，西安 710049；(董宏斌 寿永华)郑州大学 信息与检测技术系，郑州 450052；(董明敏)河南医科大学 耳鼻喉研究所，郑州 450052
关键词：耳声发射；信号处理；小波变换
生物医学工程学杂志990213 摘要 耳声发射(Otoacoustic Emissions,OAEs)是目前对外周听觉系统是否完好无损评价的客观指标。在瞬态刺激诱发耳声发射(Transient Evoked OAEs,TEOAEs)的初始部分通常混杂有刺激伪迹成分(主要指耳道对刺激声直接反射的回声)，它阻碍了具有短潜伏期的高频耳蜗响应，这就使得OAEs的测量在临床使用中受到了很多的限制。我们提出了一种基于离散小波变换预处理的去除伪迹方法，该方法不仅能够有效地去除刺激伪迹，而且能够有效的提高耳声发射的信噪比。
, http://www.100md.com
Wavelet Application to Reduction of Stimulus Artifact
in Transient Evoked Otoacoustic Emissions Testing
Chai Xinyu Cheng Jingzhi Dong Hongbin Shou Yonghua Dong Mingmin
Department of BME,Xi'an Jiaotong Univerisyt, Xi'an 710049
Department of information & Detection Technology, Zhengzhou Univsity,Zhengzhou 450052
Institute of Otolaryngology, Henan Medical Univeristy, Zhengzhou 450052
, 百拇医药
Abstract Otoacoustic emissions(OAEs) are presently considered as an objective clinical test for assessing the integraity of peripheral hearing. Owing to the adding of the reflex waves of the stimuli, recordings of emissions evoked in response to transient stimuli are contaminated by an initial artifact, which inhibits the examination of high frequency cochlear responses that have short latencies. So OAEs testing is of serious limitation in most clinical environments. We propose an artifact reduction technique based on discrete wavelet transform pre-processing method and demonstrate empirically that the method not only improves artifact reduction but also enhances signal-to-noise ratio in the response region.
, 百拇医药
Key words Otoacoustic emission Signal processing Wavelet
1 引 言
耳声发射(Otoacoustic Emissions,OAEs)是一种产生于耳蜗，经听骨链及鼓膜传导释放入外耳道的音频能量[1]。OAEs可以根据刺激声的有无分为自发耳声发射(Spontaneous Otoacoustic Emissions. SOAEs)和诱发耳声发射(Evoked Otoacoustic Emissions, EOAEs)两类。EOAEs通常又分为四种。(1)瞬态诱发耳声发射(Transient EOAEs,TEOAEs)；(2)畸变产物耳声发射(Distortion Product Otoacoustic Emissions，DPOAEs)； (3)刺激频率耳声发射(Stimulus Frequency OAEs，SFOAE-s)；(4)电诱发耳声发射(Electricity Evoked OAEs,EEOAEs)。
, 百拇医药
TEOAEs是在短促脉冲刺激下诱发出来的，常用的有喀嗒声诱发的耳声发射(Click Evoked OAEs,CEOAEs)和短纯音诱发的耳声发射(Tone-burst Evoked Otoacoustic Emissions, TBOAEs)两种。对CEOAEs来说，它是耳蜗对短声刺激产生的响应，声刺激通过微型喇叭刺激到耳道中，同时通过放置在同一耳道中的高灵敏度麦克风来记录耳蜗响应，但麦克风同时不可避免地也记录了刺激声以及耳道壁对其反射的回声，它即是混杂在瞬态刺激诱发耳声发射初始部分的伪迹成分。伪迹掩盖了真实耳蜗响应的初始部分，而该区域很可能包含最高频率调谐耳蜗区域的作用。事实上，越接近耳蜗的入口处，该区域作用的延时越短，这些伪迹的存在可能会造成TEOAEs在临床上应用的一些限制，因此消除伪迹在临床上也显得特别有意义。
目前消除伪迹的方法是采用传统的非线性方法，即导出的非线性响应方法(Derived Nonlinear Response,DNLR)[2]，它是由Bray,P和Kemp,D.T等学者于1987年提出的。在该方法中，假设几乎所有的声伪迹是线性的，相反，耳蜗的响应具有明显的非线性，而且随着刺激强度的减小其线性度下降。在实际应用中，由于DNLR方法简单且有效，因此它被广泛地应用于诱发的耳声发射记录中[3]。
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但是，DNLR方法有两个主要的限制[2]，一方面，在任何刺激强度下，通过DNLR方法获得TEOAEs比一般同步平均方法获得的TEOAEs的信噪比(signal-to-noise.SNR)要低，尤其是当刺激强度较小时SNR的降低更加显著，因此DNLR的可检测性明显降低；另一方面，刺激强度越低，响应的线性度越大，因此在这个强度范围内，DNLR的幅度肯定要明显减小，当刺激伪强度差别变大时，它表现出明显的非线性。换言之，在整个刺激强度范围内，耳声发射并不是完全非线性的，刺激伪迹也不是完全线性的，因此，DNLR方法虽然消除了在伪迹中占主要的线性成分，但同时也消除了耳声发射中有价值的线性成分，使其SNR降低，而伪迹中的非线性成分仍不能消除。
我们的主要目的在于提出一种基于二进小波变换预处理的去除伪迹方法，该方法不仅能够有效地去伪迹，而且能够保持耳声发射的信噪比。
2 方 法
, 百拇医药 2.1 TEOAEs的提取
如图1所示，我们采用Otodynamic公司制造的ILO88型耳声发射分析仪，一台安装了相应软件的IBMPC586计算机，一套瞬态诱发耳声发射微型探头，分析仪通过打印电缆联接到计算机的打印接口上，探头插入具有正常听力的待测者外耳道内。
图1 基于计算机的瞬态诱发耳声发射测量装置示意图
Fig 1 Schematic diagram of a computer-based TEOAE-measurement device
测试对象为4个正常成年人(具有正常听力且无听力疾病史)，刺激为不同强度线性喀答声和非性喀答声(clicks)，分别采用线性方法(同步平均)及非线性方法(DNLR)在不同刺激强度下记录了8只耳朵的耳声发射响应，分别用CEOAEs及DNLR表示。测 试工作在声屏蔽室内进行，数据采样率为25 KHz，12位A/D转换，采样时间20 ms，采样长度是512点，带通滤波器的频带是600～6000 Hz，低频截止是为了抑制发射声波的直接反射伪迹、环境及体内噪声，高频截止一方面用于作FFT时抗混迭，同时也用来抑制仪器噪声。
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2.2 CEOAEs的指数方法时频分布
为了能够有效地确定在不同刺激强度下刺激伪迹在时频域中的成分及区域，需要计算CEOAEs和DNLR的时频分布，由于耳声发射响应是时变生理信号，显然用传统的短时傅利叶变换时频分析是不合适的，而Wigner-Vill分布又存在有交叉项，为了消除交叉项，因此我们采用由Choi和Williams于1989年提出的一种具有指数类型核的新型分布，这种分布被称作指数分布(exponential distribution, ED)[4]。其表示为：
(1)
具有滑动窗的离散时间、离散频率的ED形式：
我们根据公式(2)计算了不同强度刺激诱发的CEOAEs和DNLR的时频分布等高线，如图2所示，在计算中平滑参数σ=1，滑动窗M=28，左边图(a)、(c)、(e)、(g)表示四个不同强度刺激诱发CEOAEs的时频分布等高线，右边图(b)、(d)、(f)、(h)表示同样四个不同强度刺激诱发DNLR的时频分布等高线。
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2.3 CEOAEs的二进小波变换
小波分析法是近年来发展起来的一种随机信号的时间尺度分析法，信号f(t)的连续小波变换为[5]：
(3)
图2 左、右图分别为在不同刺激强度下用线性和DNLR方法获得耳声发射的时频分布等高线
Fig 2 Contour maps of the CEAOEs(left) and the DNLR (right) at various stimulus intensities
其中
(4)
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ψ(t)被称为分析小波；τ为位移；a为尺度因子。
在实际应用中，我们采用二进小波变换，即取a=-2j(j∈Z)，时间t也离散化，其离散化表达式为：
(5)
小波变换必须满足二尺度特性(φ(t)为尺度函数)，即
上述关系可以用正交镜像滤波器组实现，不必求出ψ(t)和φ(t)的值就可以进行信号分析。最后可以得出离散二进小波变换及有限离散二进小波变换重构数字信号。
正变换公式：
S2jf=S2j-1f*Hj-1 (7)
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W2jf=S2j-1f*Gj-1 (8)
Slf=f(n) (9)
反变换公式：
S2j-1f=S2jf*+W2jf*Kj-1 (10)
我们选用三次B样条的导数和为分析小波，应用上述正变换公式(7)、(8)和(9)对CEOAE信号在不同尺度2j(j=1-6)下进行变换得出如右图3所示结果。
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图3 线性刺激诱发耳声发射的小波变换
Fig 3 Wavelet transform of linear stimulus evoked eimission
图4 用三种不同方法获得TEOAE波形的比较
Fig 4 Comparison of the waveforms collected by three methods
图4中位于中间的曲线是在不同尺度下(j=1-6)进行二进小波变换后经过一定的处理(去除刺激伪迹)再进行反变换重建的波形。
3 结 果
(1)我们观察图2所示等高线，左边四幅图是用传统的同步平均方法在不同刺激强度下诱发CEOAEs的时频分布等高线，右边四幅图是用DNLR方法在不同刺激强度下诱发耳声发射的时频分布等高线，比较左右对应的等高线，能够看出，除了图(c)和(d)在0～5 ms区间比较差别不太明显外，其它强度的等高线在该区间均有明显的差别，又因为耳声发射在0～5 ms区间(短潜伏期)的成分是高频成分，因此我们得出结论：在[0～5 ms，0～1 kHz]区域，前者存在有明显的刺激伪迹成分，后者在该区域的刺激伪迹成分却很小，换言之，刺激伪迹主要存在[0～5 ms，0～1 kHz]区域内。
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(2)前面通过对时频分布等高线的分析，确定了刺激伪迹成分在时频域中的存在区域，但由于基于ED时频滤波的信号综合只能恢复偶序列或奇序列，且初相位不能确定，因此我们采用二进小波变换方法，把CEOAEs进行了六个尺度的分解，其波形如图3所示，每个波形对应不同的频带。根据确定刺激伪迹的区域[0～5 ms，0～1 kHz]，我们只考虑Wf(23,t)、Wf(24,t)、Wf(25,t)、Wf(26,t)4个尺度，它们对应的频带分别为0～1.5 kHz，0～750 Hz，0～375 Hz和0～186 Hz，又因为在[0～5 ms，1～1.5 kHz]时频区域内没有耳声发射响应，因此我们认为在这4个尺度波形的0～5 ms时域区内为刺激伪迹，应该把它们去除(幅值置0)，然后再利用二进小波反变换公式(10)把处理过的分解波形重建，重建的耳声发射波形如图4(b)所示。
(3)图4(a)、(b)、(c)分别表示同步平均方法获取的耳声发射CEOAEs、经过小波变换处理及重建的耳声发射、DNLR方法获取的耳声发射，通过对这三种方法的比较我们可以看出，小波变换预处理方法不仅有效地去除刺激伪迹，而且和DNLR方法相比较来说提高了耳声发射的信噪比。
, 百拇医药
4 讨论和结论
小波变换预处理方法虽然能够有效的去除刺激伪迹，而且还能够保持耳声发射的信噪比不被降低，但是仍然存在以下问题需要进一步研究：
(1)小波变换预处理方法的运算量较大，适合于对耳声发射的离线处理，需要进一步简化运算方法，以便能够进行实时处理。
(2)对刺激伪迹出现的的时间区段一般认为在0～5 ms内，这是统计结果，但也有个别资料表明，对有些人耳的CEOAEs，其刺激伪迹出现的时段超出5 ms，需要一种方法能够自动判断出刺激伪迹出现的时间范围。
我们在本文中提出的基于小波变换预处理的方法与传统的DNLR方法有着本质的区别，后者是基于耳声发射具有非线性和刺激伪迹具有线性而提出的，实质上在耳声发射中还存在有部分的线性成分，在刺激伪迹中还存在有部分的非线性成分，因此DNLR方法在研究和临床上均存在一定的限制。前者是利用先进的信号处理方法，首先根据耳声发射ED时频分布确定了刺激伪迹在时频域出现的区域，然后只对耳声发射中刺激伪迹存在的区域对伪迹进行了有效的去除，完全保留了刺激伪迹区域以外耳声发射的全部信息，而且保证了耳声发射响应高的信噪比，因此该方法完全克服了DNLR方法的限制，更具有优越性。
, 百拇医药
注释：河南省科技攻关项目(971200603)
参考文献
1 Whiteead ML, Stagner BB, Lonsbury-Martin BL et al. Measurement of otoacoustic emissions for hearing assesssment. IEEE Med Biol,1994;13(2)∶210
2 Ravazzani P,Grandori F.Evoked otoacoustic emissions:nonlinearities and response interpretation. IEEE Trans on Biomed Eng,1993; 40(5)∶500
3 Kemp DT, Ryan S.Bray P.Otoacoustic emission analysis and interpretation for clinical purposes, in cochlear mechanisms and otoacoustic emissions,F.Grandori,G.Cianfrone, D.T.Kemp, Eds.Basel:Karger,1990;77
4 Choi H, Williams WJ. Improved time-frequency representation of multicomponent signals using exponential kernels. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Processing, 1989;37,862
5 秦前清，杨宗凯编著.实用小波分析.西安：西安电子科技大学出版社，1994∶1-92
收稿：1997-11-07, 百拇医药
单位：(柴新禹 程敬之)西安交通大学 生物医学工程与仪器系，西安 710049；(董宏斌 寿永华)郑州大学 信息与检测技术系，郑州 450052；(董明敏)河南医科大学 耳鼻喉研究所，郑州 450052
关键词：耳声发射；信号处理；小波变换
生物医学工程学杂志990213 摘要 耳声发射(Otoacoustic Emissions,OAEs)是目前对外周听觉系统是否完好无损评价的客观指标。在瞬态刺激诱发耳声发射(Transient Evoked OAEs,TEOAEs)的初始部分通常混杂有刺激伪迹成分(主要指耳道对刺激声直接反射的回声)，它阻碍了具有短潜伏期的高频耳蜗响应，这就使得OAEs的测量在临床使用中受到了很多的限制。我们提出了一种基于离散小波变换预处理的去除伪迹方法，该方法不仅能够有效地去除刺激伪迹，而且能够有效的提高耳声发射的信噪比。
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Wavelet Application to Reduction of Stimulus Artifact
in Transient Evoked Otoacoustic Emissions Testing
Chai Xinyu Cheng Jingzhi Dong Hongbin Shou Yonghua Dong Mingmin
Department of BME,Xi'an Jiaotong Univerisyt, Xi'an 710049
Department of information & Detection Technology, Zhengzhou Univsity,Zhengzhou 450052
Institute of Otolaryngology, Henan Medical Univeristy, Zhengzhou 450052
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Abstract Otoacoustic emissions(OAEs) are presently considered as an objective clinical test for assessing the integraity of peripheral hearing. Owing to the adding of the reflex waves of the stimuli, recordings of emissions evoked in response to transient stimuli are contaminated by an initial artifact, which inhibits the examination of high frequency cochlear responses that have short latencies. So OAEs testing is of serious limitation in most clinical environments. We propose an artifact reduction technique based on discrete wavelet transform pre-processing method and demonstrate empirically that the method not only improves artifact reduction but also enhances signal-to-noise ratio in the response region.
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Key words Otoacoustic emission Signal processing Wavelet
1 引 言
耳声发射(Otoacoustic Emissions,OAEs)是一种产生于耳蜗，经听骨链及鼓膜传导释放入外耳道的音频能量[1]。OAEs可以根据刺激声的有无分为自发耳声发射(Spontaneous Otoacoustic Emissions. SOAEs)和诱发耳声发射(Evoked Otoacoustic Emissions, EOAEs)两类。EOAEs通常又分为四种。(1)瞬态诱发耳声发射(Transient EOAEs,TEOAEs)；(2)畸变产物耳声发射(Distortion Product Otoacoustic Emissions，DPOAEs)； (3)刺激频率耳声发射(Stimulus Frequency OAEs，SFOAE-s)；(4)电诱发耳声发射(Electricity Evoked OAEs,EEOAEs)。
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TEOAEs是在短促脉冲刺激下诱发出来的，常用的有喀嗒声诱发的耳声发射(Click Evoked OAEs,CEOAEs)和短纯音诱发的耳声发射(Tone-burst Evoked Otoacoustic Emissions, TBOAEs)两种。对CEOAEs来说，它是耳蜗对短声刺激产生的响应，声刺激通过微型喇叭刺激到耳道中，同时通过放置在同一耳道中的高灵敏度麦克风来记录耳蜗响应，但麦克风同时不可避免地也记录了刺激声以及耳道壁对其反射的回声，它即是混杂在瞬态刺激诱发耳声发射初始部分的伪迹成分。伪迹掩盖了真实耳蜗响应的初始部分，而该区域很可能包含最高频率调谐耳蜗区域的作用。事实上，越接近耳蜗的入口处，该区域作用的延时越短，这些伪迹的存在可能会造成TEOAEs在临床上应用的一些限制，因此消除伪迹在临床上也显得特别有意义。
目前消除伪迹的方法是采用传统的非线性方法，即导出的非线性响应方法(Derived Nonlinear Response,DNLR)[2]，它是由Bray,P和Kemp,D.T等学者于1987年提出的。在该方法中，假设几乎所有的声伪迹是线性的，相反，耳蜗的响应具有明显的非线性，而且随着刺激强度的减小其线性度下降。在实际应用中，由于DNLR方法简单且有效，因此它被广泛地应用于诱发的耳声发射记录中[3]。
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但是，DNLR方法有两个主要的限制[2]，一方面，在任何刺激强度下，通过DNLR方法获得TEOAEs比一般同步平均方法获得的TEOAEs的信噪比(signal-to-noise.SNR)要低，尤其是当刺激强度较小时SNR的降低更加显著，因此DNLR的可检测性明显降低；另一方面，刺激强度越低，响应的线性度越大，因此在这个强度范围内，DNLR的幅度肯定要明显减小，当刺激伪强度差别变大时，它表现出明显的非线性。换言之，在整个刺激强度范围内，耳声发射并不是完全非线性的，刺激伪迹也不是完全线性的，因此，DNLR方法虽然消除了在伪迹中占主要的线性成分，但同时也消除了耳声发射中有价值的线性成分，使其SNR降低，而伪迹中的非线性成分仍不能消除。
我们的主要目的在于提出一种基于二进小波变换预处理的去除伪迹方法，该方法不仅能够有效地去伪迹，而且能够保持耳声发射的信噪比。
2 方 法
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如图1所示，我们采用Otodynamic公司制造的ILO88型耳声发射分析仪，一台安装了相应软件的IBMPC586计算机，一套瞬态诱发耳声发射微型探头，分析仪通过打印电缆联接到计算机的打印接口上，探头插入具有正常听力的待测者外耳道内。
图1 基于计算机的瞬态诱发耳声发射测量装置示意图
Fig 1 Schematic diagram of a computer-based TEOAE-measurement device
测试对象为4个正常成年人(具有正常听力且无听力疾病史)，刺激为不同强度线性喀答声和非性喀答声(clicks)，分别采用线性方法(同步平均)及非线性方法(DNLR)在不同刺激强度下记录了8只耳朵的耳声发射响应，分别用CEOAEs及DNLR表示。测 试工作在声屏蔽室内进行，数据采样率为25 KHz，12位A/D转换，采样时间20 ms，采样长度是512点，带通滤波器的频带是600～6000 Hz，低频截止是为了抑制发射声波的直接反射伪迹、环境及体内噪声，高频截止一方面用于作FFT时抗混迭，同时也用来抑制仪器噪声。
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2.2 CEOAEs的指数方法时频分布
为了能够有效地确定在不同刺激强度下刺激伪迹在时频域中的成分及区域，需要计算CEOAEs和DNLR的时频分布，由于耳声发射响应是时变生理信号，显然用传统的短时傅利叶变换时频分析是不合适的，而Wigner-Vill分布又存在有交叉项，为了消除交叉项，因此我们采用由Choi和Williams于1989年提出的一种具有指数类型核的新型分布，这种分布被称作指数分布(exponential distribution, ED)[4]。其表示为：
(1)具有滑动窗的离散时间、离散频率的ED形式：
我们根据公式(2)计算了不同强度刺激诱发的CEOAEs和DNLR的时频分布等高线，如图2所示，在计算中平滑参数σ=1，滑动窗M=28，左边图(a)、(c)、(e)、(g)表示四个不同强度刺激诱发CEOAEs的时频分布等高线，右边图(b)、(d)、(f)、(h)表示同样四个不同强度刺激诱发DNLR的时频分布等高线。
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2.3 CEOAEs的二进小波变换
小波分析法是近年来发展起来的一种随机信号的时间尺度分析法，信号f(t)的连续小波变换为[5]：
(3)图2 左、右图分别为在不同刺激强度下用线性和DNLR方法获得耳声发射的时频分布等高线
Fig 2 Contour maps of the CEAOEs(left) and the DNLR (right) at various stimulus intensities
其中
(4), http://www.100md.com
ψ(t)被称为分析小波；τ为位移；a为尺度因子。
在实际应用中，我们采用二进小波变换，即取a=-2j(j∈Z)，时间t也离散化，其离散化表达式为：
(5)小波变换必须满足二尺度特性(φ(t)为尺度函数)，即
上述关系可以用正交镜像滤波器组实现，不必求出ψ(t)和φ(t)的值就可以进行信号分析。最后可以得出离散二进小波变换及有限离散二进小波变换重构数字信号。
正变换公式：
S2jf=S2j-1f*Hj-1 (7)
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W2jf=S2j-1f*Gj-1 (8)
Slf=f(n) (9)
反变换公式：
S2j-1f=S2jf*+W2jf*Kj-1 (10)
我们选用三次B样条的导数和为分析小波，应用上述正变换公式(7)、(8)和(9)对CEOAE信号在不同尺度2j(j=1-6)下进行变换得出如右图3所示结果。
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图3 线性刺激诱发耳声发射的小波变换
Fig 3 Wavelet transform of linear stimulus evoked eimission
图4 用三种不同方法获得TEOAE波形的比较
Fig 4 Comparison of the waveforms collected by three methods
图4中位于中间的曲线是在不同尺度下(j=1-6)进行二进小波变换后经过一定的处理(去除刺激伪迹)再进行反变换重建的波形。
3 结 果
(1)我们观察图2所示等高线，左边四幅图是用传统的同步平均方法在不同刺激强度下诱发CEOAEs的时频分布等高线，右边四幅图是用DNLR方法在不同刺激强度下诱发耳声发射的时频分布等高线，比较左右对应的等高线，能够看出，除了图(c)和(d)在0～5 ms区间比较差别不太明显外，其它强度的等高线在该区间均有明显的差别，又因为耳声发射在0～5 ms区间(短潜伏期)的成分是高频成分，因此我们得出结论：在[0～5 ms，0～1 kHz]区域，前者存在有明显的刺激伪迹成分，后者在该区域的刺激伪迹成分却很小，换言之，刺激伪迹主要存在[0～5 ms，0～1 kHz]区域内。
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(2)前面通过对时频分布等高线的分析，确定了刺激伪迹成分在时频域中的存在区域，但由于基于ED时频滤波的信号综合只能恢复偶序列或奇序列，且初相位不能确定，因此我们采用二进小波变换方法，把CEOAEs进行了六个尺度的分解，其波形如图3所示，每个波形对应不同的频带。根据确定刺激伪迹的区域[0～5 ms，0～1 kHz]，我们只考虑Wf(23,t)、Wf(24,t)、Wf(25,t)、Wf(26,t)4个尺度，它们对应的频带分别为0～1.5 kHz，0～750 Hz，0～375 Hz和0～186 Hz，又因为在[0～5 ms，1～1.5 kHz]时频区域内没有耳声发射响应，因此我们认为在这4个尺度波形的0～5 ms时域区内为刺激伪迹，应该把它们去除(幅值置0)，然后再利用二进小波反变换公式(10)把处理过的分解波形重建，重建的耳声发射波形如图4(b)所示。
(3)图4(a)、(b)、(c)分别表示同步平均方法获取的耳声发射CEOAEs、经过小波变换处理及重建的耳声发射、DNLR方法获取的耳声发射，通过对这三种方法的比较我们可以看出，小波变换预处理方法不仅有效地去除刺激伪迹，而且和DNLR方法相比较来说提高了耳声发射的信噪比。
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4 讨论和结论
小波变换预处理方法虽然能够有效的去除刺激伪迹，而且还能够保持耳声发射的信噪比不被降低，但是仍然存在以下问题需要进一步研究：
(1)小波变换预处理方法的运算量较大，适合于对耳声发射的离线处理，需要进一步简化运算方法，以便能够进行实时处理。
(2)对刺激伪迹出现的的时间区段一般认为在0～5 ms内，这是统计结果，但也有个别资料表明，对有些人耳的CEOAEs，其刺激伪迹出现的时段超出5 ms，需要一种方法能够自动判断出刺激伪迹出现的时间范围。
我们在本文中提出的基于小波变换预处理的方法与传统的DNLR方法有着本质的区别，后者是基于耳声发射具有非线性和刺激伪迹具有线性而提出的，实质上在耳声发射中还存在有部分的线性成分，在刺激伪迹中还存在有部分的非线性成分，因此DNLR方法在研究和临床上均存在一定的限制。前者是利用先进的信号处理方法，首先根据耳声发射ED时频分布确定了刺激伪迹在时频域出现的区域，然后只对耳声发射中刺激伪迹存在的区域对伪迹进行了有效的去除，完全保留了刺激伪迹区域以外耳声发射的全部信息，而且保证了耳声发射响应高的信噪比，因此该方法完全克服了DNLR方法的限制，更具有优越性。
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注释：河南省科技攻关项目(971200603)
参考文献
1 Whiteead ML, Stagner BB, Lonsbury-Martin BL et al. Measurement of otoacoustic emissions for hearing assesssment. IEEE Med Biol,1994;13(2)∶210
2 Ravazzani P,Grandori F.Evoked otoacoustic emissions:nonlinearities and response interpretation. IEEE Trans on Biomed Eng,1993; 40(5)∶500
3 Kemp DT, Ryan S.Bray P.Otoacoustic emission analysis and interpretation for clinical purposes, in cochlear mechanisms and otoacoustic emissions,F.Grandori,G.Cianfrone, D.T.Kemp, Eds.Basel:Karger,1990;77
4 Choi H, Williams WJ. Improved time-frequency representation of multicomponent signals using exponential kernels. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Processing, 1989;37,862
5 秦前清，杨宗凯编著.实用小波分析.西安：西安电子科技大学出版社，1994∶1-92
收稿：1997-11-07, 百拇医药