一种基于奇异值谱加权的超声彩色多普勒成像杂波抑制算法

针对超声彩色多普勒成像中由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波抑制问题,提出一种基于奇异值谱加权的杂波抑制算法.首先根据单个慢时方向的回波多普勒矢量构建Hankel数据矩阵并进行奇异值分解,利用分解得到的Hankel主成分构造回归滤波器的正交基函数,同时引入改进的Sigmoid函数根据能量归一化奇异值谱计算回归滤波器系数,使得杂波区域的检测具有高度的特异性,从而提高非平稳杂波的抑制能力.为验证算法的有效性,利用商业级超声仪(Sonix RP,Ultrasonix Inc.)采集50帧人体颈动脉血流基带回波数据并进行滤波处理,滤波后数据采用滞一自相关法估计法计算血流平均速度与功率并进行成像.处理结果表明,与传统静态滤波器以及现有基于特征值分解的滤波算法相比,可有效增强组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力.

基于稀疏最小二乘支持向量回归的非线性自适应波束形成

该文基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型提出一种非线性自适应波束形成算法,以提高模型失配、小样本数、复杂多干扰等情况下的自适应波束形成器的鲁棒性。推导了高维矩阵逆矩阵求解的递推快速算法,实现了回归参数的实时求解。采用奇异性准则实时寻找输入样本集的具有较小信息冗余度的子集,并在该子集上完成波束形成计算,使得LS-SVR波束形成的求解得以稀疏化,提高了学习效率,降低了计算复杂度与系统存储空间需求。对比仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性。

基于图优化的视觉SLAM研究进展与应用分析

为了对SLAM技术有更为全面的把握,在回顾过去三十年里视觉SLAM技术发展历程基础上,详细分析了视觉SLAM问题的本质与求解的复杂性。重点对在提高位姿估计精度、构建全局一致地图与提升算法求解效率上的最新研究成果进行了介绍,并对当前代表性的算法实现方案进行了分析与比较。针对未来大尺度环境、全生命周期应用需求,对现有算法框架的不足与最新研究趋势进行了归纳总结。最后,探讨了深度学习技术与视觉SLAM问题求解的关联性。

基于Hankel-SVD的非平稳超声血流成像杂波抑制技术研究

有效抑制由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波对于提高诊断超声彩色血流成像中血流动力学参数描述的准确性有着极其重要的意义。该文基于奇异值滤波技术提出一种改进的非平稳杂波自适应抑制方法。该方法逐次利用单个慢时多普勒回波采样矢量构建Hankel矩阵,然后根据奇异值分解后得到的正交Hankel主成份所代表的频域内容,动态选取高阶Hankel主成份重构多普勒血流信号,实现非平稳杂波的有效抑制。为验证算法的有效性,分别对多普勒回波仿真模型合成数据与利用彩色超声设备(Sonix RP)采集的颈动脉血流基带回波信号进行滤波处理,然后采用滞一自相关估计法计算血流平均速度与功率并进行成像。处理结果表明,相对于传统IIR滤波方法与多项式回归滤波技术,利用该文所提算法可对高强度、非平稳杂波进行充分抑制,提高血流估计精度,此外,该算法具有空间自适应性,无需人为设定阈值参数以估计杂波空间维数,与现有基于特征分解的自适应滤波方法相比,可以有效提高组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力。

基于可编程计算架构的诊断超声信号处理系统设计

诊断超声信号处理系统的可编程与可重构性对于超声成像技术研究有着极其重要的意义。给出一种基于可编程计算架构的诊断超声成像系统的结构组成与实现方法。系统具有48路并行发射通道与回波信号接收通道,可实现128阵元线阵或48阵元相控阵换能器的激励信号的产生、回波信号调理与50 MHz、12 bit同步采集与接收。数字化回波数据在Virtex6 FPGA内经解串、波束合成、正交解调后送入TMS320C64x+DSP进行组织图像重建。在系统软件控制下,DSP通过控制FPGA内的信号处理代码可实现系统功能的重构,以满足新一代成像算法开发与验证需求。

多通道高速串行LVDS信号解串器设计

由于能够获得更优异的数据传输性能,高速串行传输方式正逐步替代并行传输方式成为主流。采用高速串行LVDS信号形式传输能够减少器件I/O管脚数目,提高芯片集成度,得到了越来越多的芯片厂商的支持。同时,现场可编程门阵列(FPGA)功能越来越强大,受到了广大电子技术开发人员的青睐,其中SelectIO技术为FPGA实现高速数据传输提供了良好的平台。针对ADC输出的8通道12位高速串行LVDS信号,利用SelectIO专用逻辑资源,提出了基于XILINX Virtex-6FPGA的解串器逻辑电路。实验结果表明,所设计的电路能够完成LVDS串行信号至并行信号的转换,实现多通道高速串行LVDS数据在FPGA内的接收。

MEMS加速度传感器的引信数据采集系统设计

论述了侵彻引信系统的数据采集系统设计与实现。该系统采用MEMS阵列式加速度传感器获取冲击过程中的加速度值,将可测量加速度范围提高105g以上。利用FPGA芯片实现八路并行数据采集,通过对输入数据的有效选择和64阶数字FIR滤波处理,实现了高速冲击加速度的高精度测量;同时减小了引信数据采集系统的体积,提高了系统的可靠性,便于维护与升级。

基于眼动信号的便携式无线智能交互系统设计

肢体运动障碍患者由于无法控制四肢操控现代化的电子设备(如手机、平板等)与外界交流,因此很难融入信息化的社会。设计一个基于眼动信号的便携式无线智能交互系统,帮助使用者利用自身眼动信号控制电子设备,实现与外界的沟通。该系统包含模拟电路和数字电路两部分,模拟电路实现眼动信号的滤波、放大等处理,数字电路将模拟信号转换为数字信号,并实现对信号的实时分析处理,主要包括采用基于短时能量的端点获得信号活动段的起止位置,并将位置、幅值、波峰数等作为信号特征选择量,然后采用过零点分析和动态阈值方法识别不同类型的眼动信号,利用状态机定义不同类型的眼部信号与电子设备中鼠标动作的对应关系。选择15名使用者进行试验测试,要求被试根据随机指令控制眼部实现5个不同动作,包括眼球向上看、向下看、向左看、向右看、主动眨眼,每个动作共执行100次。测试结果表明,每个眼部动作平均识别准确率大于94%,最低平均信息传输率大于22 bits/min,因此能够利用眼动信号代替鼠标实现对电子设备的控制,实现字符输入、拨打电话、听音乐以及浏览网页等功能。

FMCW搜索监视雷达系统设计

基于调频连续波技术,给出了一种可用于海面目标搜索监视的轻型雷达的系统设计方案。该方案采用AD9914产生高宽带、低杂散扫频信号,采用反射功率对消技术与高速、高精度模数转换芯片AD9467实现弱目标回波信号接收。系统设计7大功能模块,模块间数据交换采用高速光纤接口,在提高系统电磁兼容特性的同时又便于在各类平台部署。实验结果表明,该系统能有效分辨邻近目标,探测灵敏度满足设计要求。

相关滤波目标跟踪算法鲁棒性提升研究

ECO算法虽然在跟踪效果上有了很大的提升,但是它在复杂场景中表现不好甚至会丢失目标,即鲁棒性不高;对此,文章探讨了怎样在ECO算法中利用深度特征处理深层语义的能力和浅层特征处理纹理颜色信息的能力来提升算法的鲁棒性,同时对比了深度特征和浅层特征在目标跟踪的不同作用,并因此提出了改进方法,首先在深度网络上选择了具有更深层次的ResNet-101网络;其次修改了适宜此网络的参数;算法在OTB-2015进行的实验也取得了比较良好的结果,在低分辨率、背景杂波、光照变化及尺度变化4个挑战因素的成功率分别领先基准算法ECO为0.135,0.034,0.031,0.024。

一种改进深度学习网络结构的英文字符识别

自Geoffrey Hinton于2006年在《Reducing the dimensionality of data with neural networks》一文中首次提出深度学习(Deep Learning)的概念,深度学习就受到了研究人员的持续关注。深度学习利用多层的神经网络模拟人类大脑的多层抽象学习过程。其中网络结构设计和特征提取是数据挖掘和模式识别应用中的关键问题。而深度学习对手写体数字识别的准确率一直是衡量一个深度学习算法或网络结构优劣的重要标准。提出一种改进的深度学习网络结构,通过对手写体英文数据库Letter Recognition的识别实验结果表明,该深度学习网络结构的识别正确率相比传统的深度学习网络有了明显的提高。

一种相关滤波中的模型自适应更新技术

针对单一更新策略难以适应复杂多变的目标跟踪环境的问题,本文在ECO (高效卷积算子)算法基础之上,提出了一种基于旁瓣比的自适应策略更新跟踪算法。该算法通过对特征响应图中峰值旁瓣比的分析,实现了跟踪模型更新策略的自适应调整。同时使用OTB-100数据集对改进后的跟踪算法进行测试,经测试后的实验结果表明,相比原来的ECO算法,该算法可提升遮挡等复杂环境下目标跟踪的精度和鲁棒性。

图优化SLAM的嵌入式处理技术

基于图优化的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM),可以让移动机器人在未知环境下构建周围的地图同时确定机器人在地图中的位置。复杂环境下其精确度和计算效率均优于基于滤波的SLAM,现已成为主流的方法。图优化SLAM用图来表示和解决SLAM问题,对计算资源要求很高,这极大限制了其在嵌入式系统上实时应用。对此提出了一种基于NVIDIA TX2的图优化SLAM处理技术,根据其架构特点优化SLAM算法,加速处理,实现图优化的实时处理。实验证明,通过高性能嵌入式处理硬件与算法优化的有机结合,可有效提升图优化SLAM在嵌入式系统中的处理性能。

一种高性价比的超声波测距仪设计

本文详细介绍了一种高性价比的超声波测距仪的设计方法。该测距仪仅使用NE555电路、两级放大电路、电平比较电路和单片机，即能实现超声波的发射与接收。单片机为该测距仪的核心单元，用于发射电路的控制和接收数据的处理。本系统在5-200cm的距离内测量精度可达±0．5cm，并且易于调试，成本低廉，具有较高的实用价值和良好的市场前景。

超声血流成像中的壁滤波器设计方法分析与性能比较

有效抑制由静态或慢动组织引起的杂波是诊断超声彩色血流成像技术研究的关键问题之一,不充分的杂波抑制将导致多普勒平均频率估计趋同于杂波成分特性,从而导致潜在的血流信息描述误差。本文在研究广义壁滤波器设计原理基础之上,比较了三种不同类型壁滤波器——投影初始化有限冲击响应滤波器(Prj-IIR)、多项式回归滤波器(Pol-Reg)与基于特征值分解(Eigen-based)滤波器的设计方法差异,并对其杂波抑制性能进行了仿真对比分析。血流平均频率一维自相关估计结果表明,投影初始化IIR壁滤波器与多项式回归壁滤波器杂波抑制性能相近,在平稳杂波环境下可实现血流平均速度的精确估计,当多普勒采样向量包含样本数据增加时,改变设计参数可进一步改善杂波抑制能力,而基于特征值分解的壁滤波器则可对非平稳杂波进行抑制,进一步改善低速血流的估计精度,而且在多普勒矢量包含样本数小于10的情况下,计算复杂度并无显著增加。