BP神经网络算法在头部CT图像恢复中的应用研究

CT影像检查是现代医学诊断的重要手段之一。然而,在CT设备成像过程中,电磁干扰、器件限制和人为操作等因素可能导致点扩散和高斯噪声等干扰,从而使成像质量退化,影响医生的诊断。因此,需要通过图像恢复算法来消除这些干扰,以提高影像质量。文章构建了点扩散和高斯噪声退化模型,并利用BP神经网络算法对头部CT图像的降噪恢复效果进行了对比研究。仿真结果表明,BP神经网络算法对头部CT图像的恢复效果较好,同时影响成像质量的主要因素是高斯噪声和像素移动。

空间谱估计中的压缩感知测量矩阵分析

在压缩感知理论中,测量矩阵的选取对信号的采集和重建起着重要的作用。然而目前测量矩阵在不同应用中性能表现不同,没有统一的评价结论,且前人的研究大多集中在时域和频域条件下进行。文中主要研究六种常用的测量矩阵在信号的空间谱估计中的应用效果。采用多个仿真实验,分别在不同测量数,不同稀疏度,以及不同信噪比的条件下,比较各测量矩阵对空域信号波达方向角估计的准确率、均方差以及所需时间。实验结果显示:在空域条件下高斯随机矩阵、伯努利矩阵对信号的普适性较好,对已知稀疏度的空域确定信号能很好的完成空间谱估计。该结论对于压缩感知在信号空间谱估计中的应用有一定意义。

基于两层压缩感知的频率-角度联合估计方法

介绍了一种基于两层压缩感知的频率/角度联合估计方法,第一层压缩感知算法采用单快拍模型求解方向波数,第二层压缩感知算法利用方向波数形成的参数逆矩阵求解频率参数,以此求得角度.为验证所提方法的性能,利用3路不同频率和角度的信号分别在不同信噪比(SNR)、快拍条件下对信源频率/角度进行估计.仿真实验结果表明:该方法在少快拍条件下可对信源的频率和角度进行精确估计.

基于角度修正的频率和波达方向联合估计

为实现相干密集信号的频率和波达方向估计,用参考频率替代真实频率,构建了一种降维稀疏字典,利用压缩感知理论,实现频率和波达方向联合估计;同时针对低信噪比、少快拍数、含有相干信号的复杂场景,给出一种利用SVD优化的方法。通过仿真发现所提算法及其优化算法,可对密集相干信号进行精确的频率和波达方向估计,提高了算法在低信噪比条件下的性能,更加适用于低信噪比、少快拍数场景。