近红外漫射光在人体组织中的传播及探测器排布研究

为了研究漫反射光谱法在检测内部组织有效信息方面的径向最远探测距离和合适的探测器排布方式,构建了人体皮下组织模型,利用蒙特卡罗(MC)方法对760 nm近红外光在组织中的传输过程进行了模拟。根据不同组织的光学特性,建立了脂肪-肌肉双层MC模型。在模型中,通过调整脂肪和肌肉双层组织的垂直厚度模拟了双层组织的多种情况,分析了不同情况下、不同距离处逃逸光子的分布、数量和剩余权重。结果表明,在该模型下,将探测器排布在距离光源大约3 cm或更近的位置,采集到的光子信号可以有效体现组织内部的信息。基于MC模拟的结果,分析设计了三种可应用于无创血流或血氧检测的探测器排布方式。通过比较发现,多光源-多探测器混合排布设计不仅可以更有效地收集组织的漫射光,提供更均匀的光子分布,而且相较于单光源-多探测器,该设计可以最大限度地利用探测器的数量实现对组织同一深度更大面积的检测。这为设计近红外血流或血氧无创检测光谱仪器提供了思路。

侵彻过程弹体结构响应频率特性的分析方法

为了研究侵彻过程中弹体结构响应的频率特性,通过建立弹体的有限元模型,利用弹体结构模态分析求解得到弹体的固有频率和振型,并对弹体进行谐响应分析,得到弹体在侵彻阻力作用下达到共振时的频率。针对侵彻加速度信号是非平稳时变信号,采用总体经验模态分解算法对实测的侵彻信号进行分解,找到与谐响应分析获得的共振频率相对应的分量,从而估计出弹体结构响应的对应频率。通过对实测的侵彻4层混凝土靶板的加速度信号分析,分解出的第3阶固有模态函数分量频率与谐响应分析所得弹体结构响应共振频率的相对误差为4.2%,该分量为弹体结构响应加速度信号,从而得到该实验弹在侵彻过程中弹体结构响应的频率。

EEMD和Cohen类联合抑制交叉项的时频特征提取方法

Wigner-Ville分布是一种双线性时频分布,对多分量信号分析存在交叉项干扰.本文提出了一种基于EEMD和Cohen类时频融合算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对伪分量之外的各分量进行Cohen类时频变换并叠加,得到信号的时频分布,消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项.通过对EEMD和Cohen类时频融合算法进行仿真,与小波分解和Cohen类联合时频算法、EMD和Cohen类联合时频算法的仿真进行比较,结果表明,该算法抑制交叉项效果最好,重构误差最小,同时抑制了噪声对时频特征的干扰.

基于EEMD和Choi-Williams分布的侵彻加速度信号时频分析

提出了一种基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和Choi-Williams分布联合的时频分析算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对各分量进行Choi-Williams分布,得到了信号的时频分布特征,有效地消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项,从而挖掘信号的本质及相关特征.通过对实测侵彻两层厚度不同的混凝土靶板的加速度信号,采用EEMD和Choi-Williams分布联合时频分析,得出弹体激发的振动模态和靶厚以及着靶速度有关.

基于NEDI插值的图像分辨率提升算法

医学图像、遥感图像等图像受到成像设备等因素的限制,一般分辨率较低。为得到高质量的高分辨率图像,提出了对低分辨率图像采用NEDI插值方法提高图像的分辨率,利用高斯滤波器进一步对高分辨率图像去噪的算法。将该算法应用于灰度图像的分辨率提升后,不仅获得了边缘较为清晰的图像,同时有效地抑制了边缘噪声,图像视觉质量较好。

侵彻靶板过程中刚体过载特征提取方法

针对引信动态环境非常复杂各种振动非常丰富,侵彻加速度信号含有许多瞬变成分,是非平稳时变信号,采用局部均值分解算法自适应的对侵彻加速度信号进行分解,从而提取加速度信号刚体过载特征和加速度信号频率分布特性,有效准确地对信号机理进行分析。为了使得侵彻特征更加明显,利用半正弦波形作为匹配波形,采用匹配相关算法得到侵彻过程层穿越的特征信号,更有效实时地进行层识别或者空穴识别。

侵彻混凝土靶板层数快速算法

当弹丸侵彻混凝土时,为了精确控制起爆时机,需要对测量数据进行快速的分析处理及时获得侵彻混凝土靶板的层数信息,最大限度地发挥战斗部的威力。提出采用提升小波和中值滤波相结合的方法对加速度信号进行预处理。首先利用提升小波变换将信号的低频成分分离出来;然后利用中值滤波技术滤掉混杂的脉冲和振动干扰。将预处理后的信号计算其短时能量,信号经过平方处理后突出了强弱的对比度,削弱了噪声的影响,通过提取信号的幅值陡变的特征来检测信号,从而快速获得侵彻混凝土靶板层数信息。

以OBE理念为导向的数字信号处理课程改革与实践

数字信号处理课程是电子信息类专业的必修专业基础课。将OBE理念贯彻到数字信号处理的教学过程中,可以有效地提高该课程的教学质量,对提高专业教学质量和学生专业素质有着重要的意义。中北大学数字信号处理课程组从课堂教学模式、实验教学、成绩评价机制等几方面开展了改革和实践。经过三个学期的实践,本课程的目标定性达成度平均提高了18.7%,定量达成度提高了1.65%,表明学生对课程的感兴趣程度、对课程知识的应用能力、工程实践能力、团队合作能力均有了较大的提高。

“信号与系统”课程的教学改革与实践

针对目前高校教学的基本状况,提出了关于"信号与系统"课程的教学内容和教学方式改善的具体办法。在实践教学中采用Matlab和"信号与系统"试验箱相结合方式,改善了"信号与系统"的教学方法和手段,丰富了教学内容,取得了良好的教学效果,对于教学水平的提高十分有益。

基于局部梯度和复杂度的反锐化掩膜法

分析了反锐化掩膜法的增强问题,针对传统算法的噪声敏感,易在强边缘处过冲,且对灰度变化较小的微弱细节锐度不足的缺陷,提出了一种改进的基于灰度变化强度和频率的自适应图像增强算法。利用非线性形态学重构滤波器获得模糊化图像。打破了传统算法中仅依赖图像灰度变化强度定义权重函数的思想。对于图像灰度剧变区和级别丰富区,根据局部梯度和局部复杂度共同组建新的增益函数,动态调整图像边缘和微小细节部分的权值,提升细节特征的表现力。实验结果表明,该算法能更好地利用图像的相关信息,比传统算法能更有效地锐化细节,保持较高的清晰度,且能抑制图像背景噪声放大,避免边缘过冲。

基于差分曲率的偏微分方程图像降噪算法

针对图像去噪过程存在边缘保持与噪声抑制的矛盾,提出一种改进的偏微分方程图像降噪算法。将差分曲率引入各项异性扩散方程中,构造出新的扩散系数函数,其可以较好区分图像的边缘、平坦区域以及噪声,使算法在去除噪声的同时,保留更多弱边缘和纹理等细节信息。实验结果表明,该算法与其它基于偏微分方程的图像降噪算法相比,在客观的质量评价方面,提高了图像的信噪比和峰值信噪比;在主观视觉效果方面,在滤除噪声的同时保留了更多的弱边缘等细节信息,该算法实现了较好的图像降噪效果。

基于ROAD和小波收缩的MLEM低剂量CT重建算法

针对低剂量CT(Computed Tomography)重建图像质量退化的问题,提出一种基于小波收缩和绝对差值排序各项异性扩散的MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)低剂量CT重建算法。算法在每次迭代中首先采用MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建。由于各项异性扩散对噪声敏感,所以算法先对重建后的图像进行小波变换,再在更稳定的低频小波域进行基于绝对差值排序的各项异性扩散处理,对小波高频系数进行软阈值降噪处理。然后将降噪处理后的系数进行小波反变换,得到降噪后的图像。最后使用中值滤波对图像进行处理,从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,与其他几种常用重建算法相比,该算法重建的图像信噪比更高,归一化均方误差更小,处理后的图像更清晰,即可以在抑制噪声的同时,较好地保持图像的边缘和细节信息。

结合改进扩散和双边滤波的低剂量CT重建

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像时出现明显条形伪影的现象,提出一种结合非局部均值模糊扩散和扩展邻域双边滤波的中值先验(MP)重建算法。首先,使用基于非局部均值模糊扩散方法对中值先验分布的最大后验(MAP)重建算法进行改进,以减少重建图像中的噪声;然后,采用基于扩展邻域的双边滤波方法对重建图像进行处理,以保持图像的边缘和细节信息,进一步提高重建图像的信噪比。采用Shepp-Logan模型和胸腔模型来验证算法的有效性,实验结果表明,与滤波反投影(FBP)、中值根先验(MRP)、非局部均值模糊扩散的MP重建(NLMMP)算法和非局部均值双边滤波的MP重建(NLMBFMP)算法相比,所提新算法的归一化均方距离和均方绝对误差最小,且信噪比最高,分别为10.20 d B和15.51 d B。该重建算法可以在对重建图像进行降噪的同时保持了图像的边缘和细节信息,改善了低剂量CT图像质量退化的问题,获得高信噪比和高质量的重建图像。

基于改进各项异性扩散和小波变换的MLEM低剂量CT重建算法

为了解决低剂量CT重建图像受噪声污染严重的问题,提出了一种基于小波收缩和差分曲率各项异性扩散的MLEM低剂量CT重建算法.该算法首先采用最大似然期望最大化(Maximum Likelihood Expectation Maximization,MLEM)算法对低剂量投影数据进行重建.然后对重建后的图像进行小波变换,对包含噪声少的低频系数进行基于差分曲率的各项异性扩散,对高频系数进行软阈值处理.仿真结果表明:与常用重建算法相比,本文算法处理后的图像更清晰,可以更好地保持图像的纹理等细节信息.

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性(或梯度信息)检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法相比,该算法将信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高至16.602480 dB和31.284672 dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。

电磁炮炮管振动信号分析及处理方法

炮管发射振动是影响电磁炮发射稳定性及射击精度的关键因素,获取炮管振动信号有效数据,对优化其发射性能具有重要的意义。在对电磁炮炮管振动信号分析的基础上,提出了采用小波阈值去噪和最小二乘法相结合的信号处理方法来去除振动干扰信号,通过仿真实验,理论验证了该信号处理方法的有效性;设计测试系统进行振动实测实验,并使用该信号处理方法获得振动有效信号,进一步验证了该方法的有效性和实用性;计算得到炮管振动位移参量,为电磁炮设计、优化提供了理论依据。

绝对差值排序的全变分低剂量CT重建算法

针对传统全变分(Total Variation,TV)低剂量CT(Computed Tomography,CT)算法在重建图像时出现阶梯效应和模糊图像边缘的问题,提出了基于绝对差值排序(Rank-Ordered Absolute Differences,ROAD)和中值先验(Median Prior,MP)模型的TV低剂量CT重建算法.首先采用ROAD对传统TV模型中的扩散函数进行改进,然后将改进后的TV模型与MP模型结合得到新的惩罚项,最后将该惩罚项应用于基于惩罚加权最小二乘重建算法从而构造新的目标函数.实验结果表明,新算法不仅可以抑制阶梯伪影的产生,还能够很好地保留图像边缘细节信息.

基于双创活动的创新创业人才培养模式研究与实践

本文对创新创业能力培养方法、教师团队及评价体系进行了研究和实践,建立以双创活动为基础,兴趣为驱动,能力培养为核心,需求为导向的双创人才培养模式。通过对2019—2021年三年的实践成果分析,结果表明:学生在创新创业意识和能力等方面均得到显著提高。

基于局部复杂度和粗糙度的形态学空间锐化法

传统锐化算法对灰度突变的强边缘响应强烈,对噪声敏感,易产生过冲效应,且对灰度变化较小的微弱细节锐度不足,为此提出一种新的图像锐化算法.利用顺序形态变换的相关性质和概念,构造了一种局部加权均值滤波器,克服了传统线性滤波在平滑图像的细节和噪声时,一些重要边缘也被平滑而易产生过冲的问题;同时针对图像灰度剧变区和级别丰富区,应用图像局部粗糙度和复杂度自适应调节增益函数,有效地提升了图像中弱边缘和纹理细节的表现力.实验结果表明:该算法有效地避免了强边缘过冲现象,且在增强图像边缘和微弱细节的同时,保持了整体背景噪声与原图像一致,抑制了噪声的放大.

基于数学模型的GPRS网络性能研究

基于通用分组无线业务(GeneralPacketRadioService,GPRS)的语音业务在一定的动态信道分配方案下对有限信道资源的共享,建立了一个二维的连续时间的Markov链模型,采用一种近似求解的方法求得Markov链的稳态解,利用M/M/s/s队列模型通过数值计算可以估计出GSM/GPRS网络的一些主要性能,如呼叫阻塞率,数据平均传输速率,信道利用率等.计算结果表明:该模型对于估计网络性能是有效的,对于网络优化也具有一定的辅助作用.