多项式拟合技术在天线增益测量中的应用研究

文中简述了多项式拟合的基本原理公式,提出利用多项式拟合技术确定天线增益频段特性和大型口径天线不同仰角增益的方法。在比较法增益测量中,标准喇叭的增益常为已知的离散校准值,利用高频、低频和两个中间频点的增益值拟合了标准喇叭增益的解析式,非拟合点的增益计算结果同已知的标准喇叭增益校准值吻合很好,证明了该方法的有效性。最后,简述了多项式拟合技术在S波段8.54 m气象雷达天线增益测量及大型射电望远镜天线不同仰角增益测量中的应用。

基于人工神经网络的零差K参数成像监测微波热消融凝固区研究

目的:研究基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的可行性。方法:在消融功率和持续时间分别为60 W 3 min、70 W 2 min、80 W 1 min的条件下,各采集16例经过微波热消融的离体猪肝的超声背散射信号,分别利用ANN估计器和XU估计器在滑动窗口内估算背散射信号零差K分布模型的α、k参数,之后与多项式拟合技术相结合监测微波热消融产生的凝固区,并比较基于2种估计器获得的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的效果。结果:在不同消融功率、持续时间条件下,α参数成像对微波热消融凝固区的监测性能优于k参数成像;2种估计器均在80 W 1 min时获得了最好的监测效果;基于ANN估计器和XU估计器获得的基于α参数的多项式拟合成像的AUC值、Dice系数、Jaccard系数差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论:基于ANN的零差K参数成像可用于监测微波热消融凝固区。