基于变量跟踪的运行时错误现场分析工具

运行时错误是程序动态运行时产生的错误,错误发生后,需要借助传统的调试手段分析错误原因。对于某些异常行为和多线程程序不能再现真实的执行环境,传统的调试分析手段的作用不明显。如果能够捕获程序执行时的变量信息,那么运行时错误现场也会被捕获,进而以此为依据分析错误原因。对此提出基于变量跟踪的运行时错误现场捕获技术,它可以根据用户需求捕获特定变量信息,从而有效提高了变量信息获取的灵活性。以该技术为基础实现了运行时错误现场分析工具(RFST),该工具能够为程序运行时错误分析提供错误现场和辅助分析手段。

编码超声血流多深度检测

血流信息检测及其成像因其独特的优势,在临床上得到广泛应用。但常规经颅多普勒超声系统仍采用模拟和数字电路结合的传统技术,这类系统容易受到外界干扰且不能进行多深度检测。文章设计出一种全数字多普勒超声血流检测系统方案,弥补了传统模拟系统存在的问题。多普勒仿体和人体实验结果表明,该系统能够进行多深度检测,确定血管的深度;同时,还提高了检测灵敏度、超声穿透力和系统成像分辨率。

编码激励超声多普勒系统分辨率性能分析

对于传统经颅多普勒检测设备,由于其采用大规模模拟电路,因此会使得整个系统的体积大,功耗高。而且模拟器件的不稳定性也会导致整个系统灵敏度低,准确性差,同时也会使得血流深度信息提取不足,以及系统信噪比较低。设计出了一种结合编码激励技术的全数字编码激励经颅多普勒系统,使得血流检测系统体积变小,而且能够获得更好的分辨率和灵敏度。以检测两条上下并行紧贴血管仿体实验为例。在实验中,采用4周期基础码调制的11位Barker码编码激励方式,通过介绍全数字编码激励经颅多普勒系统实现方法,并与传统商用经颅多普勒系统实验结果进行对比分析,证明了全数字编码激励经颅多普勒系统具有更好的分辨率。

编码超声血流多深度检测

血流信息检测及其成像因其独特的优势,在临床上得到广泛应用。但常规经颅多普勒超声系统仍采用模拟和数字电路结合的传统技术,这类系统容易受到外界干扰且不能进行多深度检测。文章设计出一种全数字多普勒超声血流检测系统方案,弥补了传统模拟系统存在的问题。多普勒仿体和人体实验结果表明,该系统能够进行多深度检测,确定血管的深度;同时,还提高了检测灵敏度、超声穿透力和系统成像分辨率。