斑海豹与环斑海豹暴露于单次气枪脉冲后未观察到低频暂时性阈移
该数据集来自search.dataone.org,记录了训练过的斑海豹(Phoca largha)与环斑海豹(Pusa hispida)在自愿暴露于地震气枪脉冲噪声前后,于100 Hz处的水下听力阈值测量结果

基本信息
资源简介
斑海豹与环斑海豹暴露于单次气枪脉冲后未观察到低频暂时性阈移
Low-frequency temporary threshold shift not observed in spotted or ringed seals exposed to single air gun impulses
该数据集来自search.dataone.org,记录了训练过的斑海豹(Phoca largha)与环斑海豹(Pusa hispida)在自愿暴露于地震气枪脉冲噪声前后,于100 Hz处的水下听力阈值测量结果。听觉反应由心理声学数据确定,行为反应由视频记录评分。研究测试了四个强度递增的暴露条件,接收未加权声暴露级为165至181 dB re 1 μPa² s,峰峰声压为190至207 dB re 1 μPa。数据可用于分析单次地震暴露对海豹听力的影响及行为反应(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在训练过的斑海豹(Phoca largha)和环斑海豹(Pusa hispida)中,于自愿暴露于地震气枪脉冲噪声之前和之后立即测量了100 Hz处的水下听力阈值。听觉反应由心理声学数据确定,行为反应由视频记录评分。测试了四个强度递增的连续暴露条件,接收未加权声暴露级为165至181 dB re 1 μPa² s,峰峰声压为190至207 dB re 1 μPa。没有证据表明这些单次地震暴露改变了听力——包括在最高暴露条件下,该条件与先前对暂时性阈移(TTS)起始的预测相符。在低暴露水平训练后,对于较高暴露水平观察到相对温和的行为反应。这表明i
【主题与分类】
主题标签:Hearing、Temporary Threshold Shift、Marine mammals、Noise Induced Hearing Loss、Impulsive noise。本站分类:耳及乳突疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A65bc863914a4d0f2c1c341e1d927f8f9dc722c612e3673a3efd778555a6da3bd
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
在训练有素的斑海豹(Phoca largha)和环斑海豹(Pusa hispida)中,于100 Hz处测量了水下听觉阈值,测量分别在进行地震气枪脉冲噪声自愿暴露之前和之后立即进行。听觉反应通过心理声学数据确定,行为反应则通过视频记录进行评分。测试了四个连续递增的暴露条件,接收到的未加权声暴露级为165至181 dB re 1 μPa² s,峰峰声压为190至207 dB re 1 μPa。没有证据表明这些单次地震暴露改变了听力——包括在最高暴露条件下,该条件与先前对暂时性阈移(TTS)起始的预测相符。在低暴露水平下进行训练后,对于较高暴露水平观察到了相对温和的行为反应。
这表明个体能够学会耐受响亮、脉冲性的声音,但并不一定意味着类似的声音会……,# 数据来源:暴露于单次气枪脉冲下的斑海豹或环斑海豹未观察到低频暂时性阈移 数据集DOI:10.5061/dryad.v41ns1sbr ## 数据与文件结构说明 为评估水下噪声对鳍足类动物的残余影响,研究获取了四只海豹受试者在自愿暴露于地震气枪脉冲噪声前后的听力阈值。采用行为心理物理学方法进行协作式听力评估。暂时性阈移(TTS)以海豹在100 Hz处的暴露前听力阈值与随后的暴露后听力阈值之间的差值来衡量,该频率约比接收脉冲中最大能量高½倍频程。测试了四个连续递增的暴露条件,分别记为C1、C2、C3和C4。这些暴露条件对应的接收未加权声暴露级从16
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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