双量子滤波（DQF）核磁共振研究细胞内钠

双量子滤波（ＤＱＦ）核磁共振研究细胞内钠屠萍官，张日清，赵南明（清华大学生物科学与技术系生物膜与膜生物工程国家重点实验室北京１０００８４）用核磁共振位移试剂实现了细胞内销的动态研究［１］。但由稀土元素组成的位移试剂是否具有毒性至今仍有争议［２－４］。...

基于7 T MRS利用量子滤波技术检测GABA序列设计及对比

目的通过对7T核磁共振仪序列进行修改和编译，实现量子滤波技术的应用，通过试管模型实验对可实现在体检测γ-氨基丁酸（Gamma-aminobutyricacid，GABA）的有效性进行分析比较，对后续活体动物及人体实验提供町靠依据。材料与方法双量子滤波技术在7T核磁共振扫描仪上应朋于GABA的检测。在点分辨自旋同波序列基础上编辑新的双量子滤波序列，同时改变量子滤波射频脉冲的波形（Gauss脉冲和Sinc脉冲），比较不同波形对检测具有γ-氨基丁酸的溶液模型的有效性。结果序列检测的有效性和非耦合抑制性效果数据通过分析处理得到，检测到的3．01ppm处的GABA信号和被抑制的重叠的代谢物信号是南选择性双量子滤波脉冲配合滤波梯度得以实现。结论编译的双量子滤波序列可以获得在3.01ppm处的GABA信号，谱编辑分析得出其检测效率为30％~40％；通过谱编辑对结果的分析，不同波形的射频脉冲对GABA检测效果不同，可观察到Gauss波形射频脉冲检测的有效性，但两种波形脉冲对肌酸和胆碱抑制效果都较明显；双量子滤波序列改变TR（Repetitiontime）或TE（Echotime）时对GABA的检测效率有较大影响。

核磁共振序列及在体检测γ-氨基丁酸的双量子滤波序列设计

目的:近年来,核磁共振技术在医学领域得到了广泛的应用及发展,为使其应用价值更大,需要不断探寻新的或改进原有的技术方法。以基本原理为出发点结合目前研究进展,对核磁共振技术的发展前景进行展望。本文旨在探索、改进和开发多(双)量子滤波序列以及其在检测γ-氨基丁酸(GABA)中的作用和检测效率。方法:针对γ-氨基丁酸的检测,分析总结自旋回波(SE)序列、点分辨自旋回波序列(PRESS)并在此基础上研究双量子点分辨自旋回波序列;利用量子滤波技术可以在单次激发中抑制其它信号,通过优化序列设计实现选择性的检测γ-氨基丁酸。结果:通过在点分辨自旋回波序列上编辑新的双量子滤波序列,实现了在体检测γ-氨基丁酸。结论:因γ-氨基丁酸是维持正常脑功能的一种重要的抑制性神经递质,且由于γ-氨基丁酸的相对浓度很低以及其微弱的信号与其它物质信号的重叠,要有效地利用量子滤波技术能够很好地检测γ-氨基丁酸,对定位序列、读出脉冲、滤波梯度的应用仍需进一步改进。基于在MRS中量子滤波的技术特性,解决或改进其在序列设计中存在的问题将大大提高该技术在临床中的应用价值。

基于多量子滤波器的QCNN算法预测厌氧消化性能

厌氧消化是可再生能源生产中一种具有前景的技术,沼气是由有机废物通过厌氧消化产生的生物能源,预测厌氧消化产生的沼气产量并进行管控是必要的。设计了一种具有短期记忆的多量子滤波器量子卷积神经网络,利用参数化变分量子电路接受数据“时间窗”以模拟短期记忆,并在多量子滤波结构中舍弃过多的线路迭代和参数数量使其具有更高的表达性。在量子线路框架中,设计了最优的卷积、池化层线路,能够更好地提取特征因子中的隐藏状态;同时对废物管理数据进行严格的预处理,通过指数平滑去除特征中趋势和季节性。该算法的精度达到了83.30%,比CNN模型精度提升了8%,RMSE和MAE值也均优于ANN、KNN、CNN等经典模型。

基于量子滤波器的电能数据检测与分析

随着以智能电表为核心的智能电网快速发展,电力大数据吸引了用户、用电企业、政府的注意力。用电数据容易受到各种未知的随机干扰。探索了将自适应滤波技术引入电网信息监测。而由于用电负荷曲线复杂、不能给出一个具体的模型,利用量子递归神经网络构造了一个与模型无关的智能滤波器。最后提出了利用量子滤波器进行电力负荷预测以及利用测量误差的概率密度函数进行用户异常用电检测的设想。

改进的量子彩色图像中值滤波算法

图像处理任务中广泛应用中值滤波器来平滑图像和消除幅度极大或极小的噪声,并且可以保持图像的边缘特性,不会使图像产生明显模糊。提出一种改进的空间域量子彩色图像中值滤波算法,并且在IBM Q(international business machines quantum)平台上进行仿真。该算法将量子彩色图像进行存储,利用量子比较器模块、量子控制交换器模块、中值计算模块和阈值模块设计量子彩色图像中值滤波的量子线路。相较于已有的量子彩色图像中值滤波算法,在进行中值滤波之前加入了阈值进行噪声判断,该算法滤波效果更好,同时时间复杂度也更低。

一种量子彩色图像矢量中值滤波方案

为进一步完善量子图像处理领域中的彩色图像降噪算法,提出了一种基于量子矢量中值计算的量子彩色图像滤波方法。该方法利用量子纠缠将邻域像素与中心像素绑定至同一位置以避免量子卷积运算,并将补码引入到量子电路中,从而简化了矢量距离计算的量子电路,此外还采用一次比较两次交换的方式设计了矢量中值选取的量子电路,由此构建出完整的量子图像矢量中值滤波电路。实验相关指标表明,量子图像矢量中值滤波对彩色图像椒盐噪声的抑制效果与经典矢量中值滤波基本相同,但将经典矢量中值滤波算法的时间复杂度从O(2^(2n))降低至O(10n^(2)+216q^(2))。

一种基于量子力学的遥感图像滤波方法研究

提出了一种基于量子空间的光学遥感图像滤波方法。根据量子力学特性,对量子遥感成像建模。首先进行平移不变小波变换后将图像信息分层,将图像信息转换为量子叠加态信息,然后将图像信息转换成不同量子面,在每个量子面下依据量子计算理论进行信息的范数优化约束。之后将所有优化后的各个面上的量子信息转换为图像信息,最后进行信息重构。实验证明这种方法能够有效提高图像的质量,图像评价指标均有所提高。与传统滤波方法相比,该方法能够更加有效地对遥感图像进行滤波。

量子彩色图像的频域滤波

为解决量子彩色图像滤波问题,该文提出一种基于量子傅里叶变换的频域滤波方法。首先采用新颖的增强量子描述(NEQR)方案将彩色图像描述为量子图像,然后对该量子图像实施傅里叶变换,采用基于滤波函数定义的量子Oracle将变换后的图像划分为不同频率的图像,最后通过逆量子傅里叶变换将这些不同频率的量子图像变换到空域,通过对空域量子图像实施测量即可得到不同频率的经典滤波图像。文中给出了具体的量子滤波线路,以彩色图像平滑、锐化、周期噪声消除为例,验证了提出方案的正确性。

MRS双量子相干滤波技术在体检测GABA和GSH的研究现状

目的:γ-氨基丁酸(GABA)是维持正常脑功能的一种重要的抑制性神经递质。谷胱甘肽(GSH)是主要的抗氧化剂同时对活性氧分子的解毒起到重要作用。本文综述了双量子相干滤波脉冲序列技术在体检测GABA和GSH的最新研究进展。方法:磁共振频谱(MRS)技术非介入在体检测脑内代谢物是一种无损检测的方法。同时利用磁共振扫描仪的点分辨自旋回波(PRESS)定位方法,结合双量子相干滤波技术对γ-氨基丁酸(GABA)和谷胱甘肽(GSH)浓度进行在体检测。结果:GABA和GSH在人体的相对浓度很低以及与其他信号的重叠,用传统的技术很难检测到。实验证明经过优化的双量子相干方法可以在单次激发中鲁棒性地抑制其它信号(如胆碱、肌酸和天门冬氨酸),更好地获得GABA和GSH检测信号。结论:本文描述了多量子滤波(MQF)技术和双量子相干(DQC)滤波机制,从定位序列及读出脉冲设计、滤波梯度校准、相位校准三个方面,综述了DQC滤波脉冲序列技术最新研究进展。同时,探讨了双量子滤波方法在临床上的应用,还展望了MRS中双量子相干滤波技术在临床医学的发展方向。

一种量子图像的中值滤波方案

中值滤波是经典图像处理中的基本滤波方法,然而在量子图像处理中相关模型尚不多见。为解决量子图像的中值滤波问题,该文提出了基于量子中值计算的新方法。该方法采用迭代比较的方法将目标像素排序,进而得到中值。文中首先介绍了实现中值滤波所需的各种基本模块的量子线路,然后重点介绍了中值计算的量子实现方法,最后给出了量子图像中值滤波的总体线路框架。复杂度分析表明该方法具有对经典算法的指数加速。经典计算机上的仿真结果验证了提出方法的有效性及可行性。

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.

量子投影滤波

量子滤波器基于贝叶斯原理,利用连续弱测量数据给出当前时刻量子系统状态的最优估计,是量子计算和量子调控技术中极为重要的一环.然而,随着量子系统能级数提高,量子滤波器的实时计算复杂度呈二次型增长.本文介绍了一种量子投影滤波方法,用于减少量子滤波器的实时计算复杂度.基于量子信息几何方法,量子轨迹被限制在了一个由一类非归一化量子密度矩阵组成的子流形中.量子态从而可通过计算子流形的坐标系统来近似获得.仿真实验说明了投影滤波方法的有效性.

电镜图像的量子衍生协同式边缘滤波

针对冠状病毒电镜图像特点及其轮廓提取、目标检测和噪声抑制的综合处理需求,研究了量子衍生边缘滤波机制及协同策略。从像素的双量子比特态表示与量子测量及结果检验方式出发,结合力场转换与量子衍生中值滤波,构建了量子衍生协同式边缘滤波框架及实施路线。实验分析了边缘滤波框架中的协同策略及融合效果,对比验证了量子测量结果检验方式的有效性。实验表明:冠状病毒电镜图像经过量子衍生协同式边缘滤波处理后,提升了形态学分析的质量条件。

随机开放量子系统模型及其反馈控制的特性分析

研究了不同情况下基于连续测量的随机开放量子系统模型。对于受到测量影响的不同开放量子系统模型,分析了模型建立的条件、模型的组成及其影响;对于所简化的模型,分析了其简化的过程;同时对不同模型之间的关系进行对比分析。基于估计状态的随机开放量子系统的反馈控制,分别对目前已有的开关控制和连续性控制在本征态之间状态转移的控制思想、所具有的特性、控制效果、适用条件、改进过程等进行了对比研究。同时还探讨了环境退相干和时间延迟影响下反馈控制器的设计。

量子态估计简介及其在超导电路电动力学系统中的应用

量子态估计是量子计算以及量子调控的基础,一般分为量子态层析,即对未知量子态(或过程的初态)进行估计,以及量子滤波,即对量子态进行实时的估计.本文首先介绍了近年来量子态层析技术新的进展,内容包括极大似然方法,压缩感知方法和线性回归方法,并分析了它们的适用范围及各自的优缺点.进一步,基于量子计算的成熟载体超导电路电动力学系统,介绍了基于连续弱测量对量子态进行实时估计的贝叶斯方法,并分析了贝叶斯估计的适用情形.进一步,通过仿真实现了量子贝叶斯估计,可以很容易发现贝叶斯方法能够精确地实时追踪量子态的演化.

基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究

为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除噪、滤波、校准等);然后,参考现有飞行器的坐标系,建立了姿态解算模型,通过姿态角数学模型及运动学分析,构建了EFK状态方程,针对EKF方法参数估计不准确的问题,以分段混沌映射优化初始种群,引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法,优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数;最后,对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明:对比三种典型目标函数,IQPSO-EFK相较于普通粒子群算法(QPSO-EFK)具有更强的寻优能力与收敛精度;对比三组旋转速度姿态测量误差,基于IQPSO-EKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%,比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%,比普通粒子群算法减少了约28.2%,证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。

一种数学形态学的量子图像去噪方法

针对新型量子计算机缺少相应的图像处理算法这一问题,提出一种基于数学形态学的量子图像去噪方法。首先,利用二值分解法将数字图像分解成若干个位面,由设计的一个经典-量子接口将分解得到的位面表示为增强量子表示模型下的量子位面。其次,根据数学形态学原理构建一个多尺度多方向的量子复合形态滤波器,对量子位面中的高效量子位面进行去噪处理。最后,利用一个量子-经典接口将量子位面转变为位面,对位面进行组合得到去噪的数字图像。为了验证提出的方法,分别用传统数学形态学、均值滤波、小波去噪、维纳滤波作为对比方法,定性及定量评价结果表明了该方法的可行性及优越性。提出方法为量子图像处理提供了一个有效算法,也为量子计算机的实现提供了很好的算法基础。

量子系统辨识与参数估计

量子信息的飞速发展对人们调控量子系统的能力提出了更高的要求,而对量子系统进行辨识与参数估计是进行量子控制的基本且重要的环节.本文综述量子系统辨识和参数估计这一方向,侧重于量子度量学、量子层析、量子滤波和量子噪声谱学4个分支,介绍其问题建模、分析工具、求解方法及不同的应用等.

光解离碘激光器

介绍了光解离碘激光器的基本原理和系统组成,测量了激光器系统的单程和双程增益,单程增益达到3680,双程增益高于1×106,最小可探测光子数为9。用等离子体辐射源模拟太阳背景辐射下双程放大测试结果表明该系统具有很高的抗太阳辐射干扰的能力。