基于空间矩阵束的超声彩色血流成像算法分析

利用广义特征值和矩阵降秩原理的矩阵束算法近来被用于超声彩色血流成像。基于自适应秩选择方法，该算法能够直接估算血流速度，而不需要壁滤波处理，从而比传统自相关算法更精确。本文利用空间信号进行平均，用以消除由噪声引入的混叠现象。并且在低信噪比的环境下提供更精确的估算。基于合成信号的实验表明，该方法能够有效地抑制噪声．并且消除混叠效应。     

超声检查在子宫肌瘤与子宫腺肌病诊断中的应用价值

目的:探讨超声检查在子宫肌瘤与子宫腺肌病的诊断鉴别中的临床价值.方法:选择我院2009年2月至2011年8月收治的子宫肌瘤患者与子宫腺肌病患者各50例,手术前医师对100例患者进行二维及彩色多普勒超声检查,并分别对其二维声像图及彩色多谱勒血流显像进行观察分析.结果:50例子宫肌瘤患者中有7例超声诊断显示二维超声显示结构异常,50例子宫腺肌病患者中有9例显示二维超声显示结构异常.子宫腺肌病组与子宫肌瘤组的病灶血流阻力指数、病灶血流搏动指数具有显著区别,子宫腺肌病患者的病灶血流阻力指数、病灶血流搏动指数明显高于子宫肌瘤患者.结论:二维及彩色多普勒超声检查子宫肌瘤与子宫腺肌病的诊断结果确切,在鉴别诊断中具有临床价值,值得推广应用.     

基于RF数据的超声系统声速优化实证研究

目前大部分超声厂商将前台系统声速设定为1．54．mm/μs，以此计算成像系统的聚焦延迟。但事实上，系统声速与真实的组织声速在很多情况下是不匹配的。这种差异会造成明显的焦点偏移和几何的形变．并影响图像质量甚至于影响医疗诊断。本文中我们深入分析了这些影响，并基于点扩散函数的空间频率特性，提出了一种检测出最佳聚焦质量也就是最佳匹配声速的算法。文章中讨论了此方法的特点，以及选择的感兴趣区域大小对算法的影响，并且将我们的算法与平均能量的方法做了比较。试验表明本文所提出的方法可以有效的找出超声介质所对应的最佳系统声速值。     

基于RGB空间的植被分割

绿色植被在地球的能量转化和物质循环中起着巨大而独特的作用,植被与环境的关系一直是植被研究的重要方面,基于卫片和航片的研究是如今最为广泛的研究方法。植被在RGB模式的航片上显示为绿色,与其他地物有明显分别。彩色图像分割是按照彩色图像的色彩规则将一幅图像分成若干个部分子集,将图像中有意义的特征或需要应用的特征提取出来。本文即根据彩色分割的原理,采集不同影像绿色植被上的样点若干,分析植被样点的RGB值的分布规律与分布范围,以此择定绿色植被的分割阈值,利用MATLAB软件对航空影像进行彩色分割,有效地分割出航空影片上的植被信息。     

基于小波与相关性分析的木材声发射源直线定位算法改进

为研究木材损伤过程中声发射(acoustic emission,AE)信号源定位问题,提出了一种基于小波和信号相关性分析的木材表面AE源直线定位方法。首先,采用NI高速采集设备和Lab VIEW构建双通道的AE信号采集系统,并设定采样率为500 k Hz。然后,通过5层小波分解的方法对原始AE信号进行降噪处理后重构AE波形,分别采用信号相关性和最大值分析方法确定AE信号在2个固定传感器之间的传播时差,并由此计算AE信号的传播速度。最后,在距原点150和200 mm处设置2个人工AE源,针对不同方法所确定的传播速度,采用基于时差的直线定位算法进行AE源定位。试验结果显示,对于原始AE信号采用信号相关性和最大值分析后,两处的定位相对误差分别为40%,32%和28%,15%。对原始AE信号进行小波降噪重构后,相应的相对误差分别为2%,26%和1%,11%。因此,对原始AE信号进行小波处理后,再基于相关性分析方法计算AE传播速度,能够明显提高AE源定位算法精度。     

超声斑点追踪技术估计血流速度的研究

在医学超声上，由于血流中红细胞的低反射，造成血流区域很暗，这给斑点追踪带来一定的困难。在本文中。我们用chirp信号代替传统的宽带信号来提高血流的信噪比，然后用于SAD（sum—absolute—difference）的斑点追踪技术来估计血流的速度，我们计算血流速度的估计误差，仿真结果表明，我们的方法比传统的宽带信号的斑点追踪方法提高12％的准确度。     

基于熵的语音端点检测方法探讨

语音端点检测是语音通信中的一个重要环节。在实际应用中,通常要求首先对系统的输入信号进行判断,准确的找出语音信号的起始点和终止点。这样才能采集到真正的语音数据,减少数据量和运算量,并减少处理时间。因此语音端点检测算法研究意义重大。本文主要探讨基于熵的语音端点检测方法。     

基于对象的激光点云数据城区树木识别方法

通常利用激光点云数据(LiDar)进行树木分类的方法是将点云内插生成数字地形模型(DTM),根据地物高程差值,在图像处理方法的基础上进行分割或分类。提出一种新的基于对象的LiDar数据树木识别方法,其最大特点是直接利用点云数据的三维空间关系进行分类,不需要将点云转换成二维图像进行处理,避免了转换过程中信息的丢失,提高了分类的精度。具体实现步骤:首先利用kd-trees组织点云数据,在局部邻域中利用点云位置和法线分别进行协方差分析,估算各点的空间特征变量,然后结合各点的回波次数和局部邻域中点云个数密度作为SVM分类器的输入变量,最后利用基于径向基函数的SVM方法实现点云的分类。实验结果表明:OA分类精度为91.21%,Kappa系数为85.62%。     

面向森林资源观测的成像卫星任务规划算法设计

卫星成像观测在评估森林储量、监测森林火灾、识别林木类型、监控森林虫害等多个方面发挥重要作用。高效的任务规划算法对充分利用稀缺卫星资源,提高森林区域成像监测效能具有重要意义。针对森林区域面积较大、卫星一次过境不能完全覆盖的特点,提出了对森林区域目标进行分解的点格化方法,并给出点格化覆盖效果的评估模型。分析了成像卫星任务规划的约束条件,以点格化后的目标为输入,以最大化观测目标数量为优化目标,构建出成像卫星任务规划的数学模型。提出一种新型的融合禁忌策略的粒子群算法求解该模型,设计了相关交叉变异策略。最后通过仿真实验和对比分析验证了所提方法的有效性。     

fx—4000p袖珍计算器求算罗盘仪测量精度,面积及坐标的方法

这套计算程序可以进行罗盘仪导线测量和放射法测量的全部计算,各测站(点)可根据实际情况选择量距和视距两种方法灵活输入,在野外只要一次性输入倾斜角、方位角和斜距,即可显示出测量精度、面积和平差后各测站(点)的坐标(不绘图时可不显示),实用价值高,内外业皆宜。     

基于双目立体视觉SLAM的林下实时定位

【目的】在林下环境中受到树木冠层的遮挡,易造成全球导航卫星系统卫星信号失锁,不能满足林下实时定位的需求。本研究引入双目立体视觉SLAM技术,在移动过程中根据周围环境中路标点的位置变化实时确定传感器的空间位置和姿态,以期在林下环境中达到实时定位的目的。【方法】实验过程中使用双目相机按照10 Hz的采集频率对3块边长为40 m的方形样地连续拍摄,按照ORB特征提取方法从图像中选择具有代表性的路标点,然后依据双目相机成像模型恢复路标点的空间位置,并由路标点的位置变化实时推算相机空间位置和姿态。最后使用光束平差法优化相机位姿和路标点坐标,进一步提高算法的定位精度。通过对比全站仪的测量结果,计算出采集路线中控制点坐标的均方根误差,验证双目立体视觉SLAM算法在林下环境中的定位精度。【结果】实验从控制点坐标定位精度和算法实时性角度对双目立体视觉SLAM算法的定位结果进行定量分析。结果显示由双目立体视觉SLAM算法计算出的相机运行轨迹和全站仪的测量轨迹基本一致,控制点坐标沿X轴、Y轴与Z轴方向的均方根误差(RMSE)分别为0.81、0.65、0.58 m;每帧图像处理时间集中分布在0.06~0.08 s之间,处理速度高于其采集频率。【结论】提出的双目立体视觉SLAM算法,在移动过程中实时确定出相机传感器的空间位置和姿态,解决了林下无法实时定位的难题,为基于移动采集方式的森林样地调查工作奠定了基础。     

基于射线分割的林木应力波断层成像算法

【目的】提出一种基于射线分割的林木应力波断层成像算法,研究应力波在林木横截面上的信号分布情况,提高应力波断层成像精度,准确反映林木内部缺陷的位置、大小和腐朽程度。【方法】选取4株原木样本(松树、乌桕)和4株活树样本(香樟、圆柏、柳树)进行应力波断层成像试验,利用FAKOPP应力波检测仪采集样本横截面应力波数据。首先校正采集的应力波速度,绘制应力波传播射线图,对成像区域进行网格划分;然后分割每一条应力波传播射线,基于已知射线传播速度估算待分割射线上多条线段的速度,增加应力波信号量,得到改进的应力波传播射线图;最后根据改进的应力波传播射线图估算成像区域内网格单元的速度,结合图像处理方法,生成断层图像。为验证算法的可行性,使用Resistograph微钻阻力仪评估活树内部健康状况。【结果】基于射线分割的林木应力波断层成像算法能够较准确地重建4株原木样本的断层图像。使用Resistograph微钻阻力仪对活树进行多路径钻探,与阻力曲线图相比发现,基于射线分割的林木应力波断层成像算法生成的断层成像具有较高精度。【结论】基于射线分割的林木应力波断层成像算法可提高初始网格单元速度的准确性和相关性,能够实现林木内部缺陷的高精度成像,适用于林木无损检测。     

彩色马蹄莲“柠檬”组织培养研究

以彩色马蹄莲品种“柠檬”的块茎为外植体,研究不同的消毒方法和激素水平对彩色马蹄莲离体繁殖的影响,并筛选适合彩色马蹄莲试管苗生长的培养基。结果表明,在初代试验中对彩色马蹄莲的块茎消毒以0.2%升汞处理15 min为宜;MS＋1.0-2.0 mg/L6-BA＋0.1-0.2 mg/L NAA为适宜的愈伤组织诱导培养基;在继代培养基MS＋0.5 mg/L6-BA＋0.1 mg/L NAA上,愈伤组织能够分化出状态良好的丛生芽并继续增殖;在培养基MS＋0.1mg/L IBA上,生根率达100%,试管苗生长健壮,根系良好。     

应力波木材无损检测信号采集系统

应力波木材无损检测技术可在不破坏木材使用性能的前提下,快速的检测出木材的尺寸、规格和基本物理性质等,基于此优点,应力波无损检测技术近几年越来越受到青睐。应力波在木材中传播时,如遇到裂缝、孔洞、裂纹等界面不连续处,就会发生反射、折射、散射和模式转换,对缺陷有很高的敏感性。基于应力波的这种敏感性,本文对应力波在木材中传输时的信号进行采集,通过对采集信号进行频谱分析、小波变换等处理,可进一步得到应力波在木材中的传播速度等参数,从而为鉴别木材的缺陷提供更多的信息。     

激光雷达沙尘参数提取技术研究

对激光雷达沙尘天气监测技术进行了研究,详细分析了Mie散射激光雷达气溶胶和沙尘参数计算方法.分析、设计并用C#言开发了用于处理和分析激光雷达回波信号的大气和沙尘参数反演软件系统.利用后向散射激光雷达(LB-D200)对北京市2006年春季沙尘天气进行监测试验,通过软件计算气溶胶参数,计算结果与其他监测结果相符.结果表明:通过退偏振系数可以计算出大气气溶胶中沙尘含量,后向散射激光雷达在沙尘天气沙尘的垂直分布探测中具有优势.     

多期森林调查样地数据的逻辑检查方法研究

逻辑检查是林业调查内业统计工作的一项重要内容,是对前期调查数据的核查认定。基于数据处理流程,设计了前逻辑检查方法和后逻辑检查方法。前逻辑检查包括样地因子逻辑检查、样木因子逻辑检查和多期数据相关检查。其中多期数据相关检查在以往单期数据逻辑检查的基础上,加入了多期数据的纵向比对,有利于处理数据存在的各种逻辑错误问题。后逻辑检查对统计计算后的同期林分因子进行互算,并用邻期林分因子进行比对,可以较大程度地检查出数据录入和程序计算的纰漏。利用VB和内置SQL语言开发了相关程序工具,将逻辑检查方法嵌入到程序中,以提高工作效率。     

自组织特征映射神经网络在说话人识别中的应用

Mel频率倒谱系数MFCC在说话人识别中已被广泛使用。本文以MFCC为声音信号的特征参数提取的标准。识别部分采用自组织神经网络的方法进行建模,实验结果表明该方法有较高的识别率。     

交错层积竹板抗弯承载力计算方法

为研究并验证交错层积竹（CLB）板的抗弯承载力的计算方法,采用正交胶合木构件的抗弯承载力计算方法,计算了交错层积竹板的最大破坏拉应力,并与基于2组CLB板四点弯曲试验所得的试验结果进行对比。结果表明,采用《木结构设计规范》、机械连接梁理论和复合理论计算的交错层积竹板的最大破坏拉应力与试验所得结果的差异均在10%以内,其中基于《木结构设计规范》和复合理论的计算方法计算出的交错层积竹板的最大破坏拉应力与试验所得结果的差异在5%以内,可以用作CLB板抗弯承载力的计算方法。     

基于边缘检测滤波的机载激光雷达点云数据处理

机载激光雷达（Lidar）是一种主动式对地观测技术,可以直接获取点的三维坐标.Lidar点云数据的括滤波和分类,是Lidar数据处理的重要步骤.利用国际摄影测量与遥感协会ISPRS提供的实验数据,采用边缘检测滤波算法和线性卷积滤波算法对数据进行滤波,滤波后的图像表明,边缘检测滤波算法效果优于线性卷积滤波.采用基于Axelsson的改进的不规则三角格网加密方法进行点云分类,将Lidar点云分为以下8类：低点、孤立点、空中点、地面点、模型关键点、低于地表的点、建筑物点和植被点.分类后的Lidar点云数据都被分到了唯一的类别中,清楚地显示出地面信息.结果表明,采用的滤波和分类算法有效可行,对Lidar点云数据处理有重要的借鉴意义.     

层次支持向量机在色木孔洞缺陷检测中的应用

针对现有木材无损检测中存在的问题,提出根据木材的声脉冲响应特点,通过自制的声波信号采集装置提取含有孔洞缺陷木材的声脉冲响应信号,再分别从时域和频域对信号进行处理,提取相关的统计信息作为识别特征,再输入到层次支持向量机（SVM）中进行识别的方法.结果表明,该方法对色木孔洞位置的识别准确率在95％以上,具有需构造的SVM分类器数量少、不存在不可识别域、训练和识别速度快的优点.对基于支持向量机的木材孔洞缺陷识别进行探讨,并对其有效性进行验证.