基于 MAP 准则的图象恢复和边缘检测方法

运用基于马尔可夫随机场的ＭＡＰ准则进行图象恢复和边缘检测，并在运用模拟退火算法时，采用逐点象素向邻域跳变的方法，大大减少了运算量．从实验结果看，该方法明显好于视觉处理中常规的零交叉方法．

基于MAP准则的两步人脸图像分辨率增强算法

如何提高人脸图像分辨率是改进视觉监视系统性能需要解决的关键问题之一 .本文提出了一种基于MAP准则的两步人脸图像分辨率增强新算法 .第一步利用PCA模型和最大后验概率 (MAP)方法计算人脸的整体图像 ,第二步利用Markov随机场模型和MAP方法计算反映真实图像与整体图像差异的残差图像 .最终的结果是第一步得到的整体图像与第二步得到的残差图像之和 .利用新算法我们分别对图像分辨率增强 1 6倍 (由 32× 2 4提高到 1 2 8× 96 )和图像分辨率增强 6 4倍 (由 1 6× 1 2提高到 1 2 8× 96 )两种情况进行了实验 ,均取得了令人满意的结果 .

钆延迟强化联合心脏磁共振T1 mapping在心肌淀粉样变性和肥厚性心肌病的应用:95例患者前瞻性研究

目的研究钆延迟强化联合心脏磁共振T1 mapping在心肌淀粉样变性(CA)和肥厚性心肌病(HCM)患者临床检查中的应用。方法采用前瞻性研究方法,以我院2018年12月~2020年12月诊断的CA患者40例和HCM患者55例作为研究对象,另选取同期进行健康体检的患者54例作为对照组,比较3组患者的心功能、心脏形态学、MRI相关指标之间的差异。结果左心室收缩期末容积、左心室射血分数在3组间的差异存在统计学意义(P<0.05),通过两两比较,左心室收缩期末容积、左心室射血分数从高到低依次为HCM组、对照组、CA组,3组患者的LVEF差异不存在统计学意义(P>0.05);左室壁厚度以及左心室质量从高到低依次为HCM组、CA组以及对照组(P<0.05);增强前T1值从高到低依次为CA组、HCM组以及对照组(P<0.05);增强后T1值从高到低依次为HCM组、对照组以及CA组(P<0.05);细胞外容积从高到低依次为CA组、对照组以及HCM组(P<0.05)。结论钆延迟强化联合心脏磁共振T1 mapping在CA和HCM患者临床检查中具有较好的鉴别诊断能力,建议临床推广。

模型有界失配下基于MAP准则的扩展集员粒子滤波方法

在非线性非高斯系统中,当状态转移模型存在有界失配时,采用粒子滤波往往无法获得理想的状态估计值。考虑有界失配对粒子的约束条件,提出一种基于MAP准则的扩展集员粒子滤波算法(MAP-ESMPF)。该算法采用扩展集员求取真实状态的可信域,并基于MAP密度函数的准则,定义优化方程,从而将可信域外的粒子映射到可信域内,保证了状态估计的精度。在数值仿真和连续搅拌反应釜(CSTR)过程中的仿真应用,验证了该算法的有效性。

基于相位回归性分析的SAR差分干涉图大气延迟改正研究

大气效应尤其是大气水汽含量在时间和空间上变化引起的雷达信号传播延迟,是重轨雷达干涉测量中难以消除的主要误差源之一。当缺乏外部水汽改正数据且仅有少量SAR数据无法进行时间序列方法大气分离情况的大气改正,可利用大气延迟相位与地形的回归性分析进行一定的大气延迟改正。本文针对回归性分析中特征点的选取提出了区间中位数选样方法,并利用Akaike信息准则对大气延迟相位与地形回归模型进行了评价。实验研究表明了本文提出方法的有效性,为InSAR中大气延迟改正提供了参考。

低质量图像基于散射图SEM估计的MAP像素聚类方法

直方图是最常用的图像灰度统计分布的表示方法，二维直方图包括共生矩阵，灰度边界值散射图，灰度平均灰度散射图等．本文提出了一种采用ＳＥＭ算法完成对灰度平均灰度的二维正态分布假设的参数估计，然后采用最大后验概率（ＭＰＡ）准则进行像素无监督聚类的图像分割算法．测试结果显示，我们的算法性能良好，尤其是对低对比度、有阴影和重噪声的低质量图像的分割效果要远优于其他基于散射图的阈值化方法．

具有延迟的未知数目稀疏源盲混合信道估计方法

在具有延迟的稀疏源盲分离中,混合信道的估计是一个关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度。提出了一种源信号数目未知时的混合信道盲估计方法。首先根据时频域观测信号幅值呈线性聚类的几何特点,提出了一个新的线性聚类有效性准则,并根据此准则估计源信号数目。同时利用改进的霍夫变换寻找每一类数据的致密直线方向,作为衰减矩阵列向量的估计。然后利用时频域不同观测信号间的相位差特性,估计延迟矩阵。几个语音信号的仿真实验表明了该方法的有效性和实用性。

审计延迟、披露延迟与信息延迟:影响因素及差异性分析

审计延迟与披露延迟二者共同作用影响信息的及时性。本文将审计延迟、披露延迟与信息延迟纳入同一个框架研究其影响因素及差异性。实证检验结果显示,审计延迟比披露延迟对信息延迟的影响程度更高。监管压力显著增加了审计延迟和信息延迟的时滞,但对披露延迟没有影响。公司相对规模与审计延迟、披露延迟及信息延迟显著正相关。未预期盈利为正的公司审计延迟、披露延迟与信息延迟的时滞更短。我们还发现影响审计延迟与披露延迟的因素存在差异,有些因素如事务所规模和准则变化对审计延迟与披露延迟的影响是相反的,这种相反作用在对信息延迟的影响中相互抵消并使变量的相关性变得不显著。

隐式Euler法关于一类无穷延迟系统的非线性稳定性

讨论了形如y′(t) =f(t,y(t) ,y(pt) ) ,P∈ (0 ,1) ,t≥ 0的无穷延迟系统的非线性数值稳定性 。

一种新的P2P流媒体数据分配算法评价准则

在多对单传输模式下,数据分配算法是P2P流媒体系统关键技术之一.本文介绍了国内外的分配算法,从缓冲延迟、数据块连续性、出错纠正功能、节点限制等多个角度提出了新的数据分配算法的评价指标,并提出综合评价准则的计算方法.通过仿真实验,表明了各个算法在不同的环境下各有优劣,并为新算法的研究提供了有效的途径.

中压共轨蓄压式供油系统喷油延迟的研究

研究了中压共轨蓄压供油系统喷油定时的确定 ;提出了一种喷油定时的计算方法 ;分析了喷油延迟的影响因素 ,并进行试验绘制出喷油延迟MAP图。

MR延迟增强扫描在心肌炎诊断及预后评估中的应用进展

在青少年猝死病因中,心肌炎占12%,其主要病因为病毒感染,或者为病毒感染后引起的免疫性反应损伤心肌组织。目前尚无任何一种临床或者影像方法能够完全确诊心肌炎。安全、无创的MR成像能清晰显示组织解剖结构,可以定量地评价心脏功能,并能以骨骼肌信号值为参照定量评价心肌信号的改变。延迟强化征象能反映病毒性心肌炎后心肌不可逆性损伤,其诊断心肌炎的特异度高达86%。延迟增强不仅可以用于缺血性和非缺血性心肌病变的鉴别诊断,对心肌疾病尤其是心肌炎的预后评价也有重要价值。

磁共振mapping技术在左室肥厚性疾病鉴别中的应用

目前左室肥厚性疾病的早期诊断仍面临许多挑战,难以在病变早期实施有效治疗。磁共振作为心肌病变无创性诊断的"金标准",利用mapping技术定量分析不同疾病心肌受累的特点,补充部分鉴别诊断信息,与对比剂延迟强化(late gadolinium enhancement,LGE)技术相结合,大大提高了疾病的早期诊断率,具有重要的风险评估、治疗指导价值。笔者就左室肥厚性疾病心肌mapping参数值的变化特点展开综述,以期为鉴别诊断提供必要信息。

TDS-OFDM系统高效并行MAP定时恢复算法

针对5G通信无线多媒体传输时域同步—正交频分复用(TDS-OFDM)系统中的符号定时恢复处理慢、性能距离理论界较大等问题,提出了一种并行MAP定时恢复算法。它通过拉格朗日插值,能较好地提取最佳采样点幅度与极性变化信息,检测定时误差。而且该算法采用了高效并行的最大后验概率(MAP)准则,高速完成定时误差估计。仿真表明,与现有MM算法、Gardner算法等相比,该算法估计精度较高,结果逼近MAP定时恢复算法,差距约2 d B。

BICM-ID系统下一种基于CE停止准则新的自适应译码算法

在BICM-ID系统中,现存的解码算法在复杂度和性能上不能得到很好的折中。Max-Log-MAP算法有较低的计算复杂度,但是在性能方面并不是很好。同时,Log-MAP算法的译码性能相比于MAX-LOG-MAP有很大的提高但是计算复杂度却大大提高。此外,Constant-Log-MAP算法在系统性能和译码复杂度上是在上述两种算法之间的。在本篇论文中,提出了一种在BICM-ID系统下,基于交叉熵(CE)停止准则的自适应译码方案,是一种能够随着信噪比(SNR)的改变采用了上述三种不同的译码算法优势的新算法。

磁共振成像在Duchenne型肌营养不良心肌病中的研究进展

心肌病是目前导致Duchenne型肌营养不良(Duchenne muscular dystrophy, DMD)患者死亡的首要原因。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance, CMR)为评估心脏结构和功能提供了一种准确且高度可重复的技术,其钆对比剂延迟增强成像(late gadolinium enhanced, LGE)在诊断和临床治疗DMD心肌病中发挥着越来越重要的作用。与此同时,T1 mapping、T2mapping、特征追踪等新技术在DMD心肌病中也得到了广泛的应用。当前DMD的CMR研究广泛地分析了心脏受累的模式,但尚未确定心脏受损随时间的演变以及CMR对超声心动图的附加价值及相关结果的预后意义。因此,笔者拟对DMD心肌病的病理生理学机制、常用的影像检查手段及CMR在DMD心肌病诊断和随访中的应用进展进行综述,旨在为DMD患者心脏损伤的早期诊断、定量评估及危险分层提供参考。

心脏磁共振在心脏淀粉样变性中的应用进展

心脏淀粉样变性(CA)是指大量淀粉样纤维沉积于心肌细胞外间质,影响心脏结构与功能的一种严重疾病,随着病程进展,最终发展为严重的难治性心力衰竭。CA发病率低,目前诊断不足,且与肥厚型心肌病、高血压心脏病、主动脉瓣狭窄等引起心肌肥厚的疾病难以鉴别。心脏磁共振具有无创、软组织分辨率高、无电离辐射等优势,其中心肌延迟强化、T1 mapping、细胞外间质容积、T2 mapping、心脏磁共振特征跟踪以及弥散张量成像在CA的临床诊断、疾病分层和预后评估中有重要作用。现就心脏磁共振在CA中的应用进展做一综述。

基于MTD模型的联合GSM语音解码算法

利用GSMEFR语音编码参数的时间相关性 ,提出了基于参数估计的信道、信源联合解码算法 .该算法首先采用MTD模型对信源参数进行高阶马尔可夫建模 ,然后将MTD模型参数作为解码端的先验信息 ,同时利用信道或信道解码提供的接收数据似然值 ,计算发送参数的后验概率 ,进行基于MAP ,MS或延迟MS准则的参数估计 .仿真结果表明 ,对于GSMEFR语音传输系统 ,本文提出的联合解码算法性能明显优于信道、信源独立解码算法 ,提高了参数和语音的全局信噪比 ,有效改善了系统性能 .

基于OFDM电力线载波通信系统同步新方法

提出一种新的符号定时同步判决准则,并将其应用于低压电力线OFDM载波通信系统,实现了准确的符号同步。将所提出的方法及延迟相关法、改进延迟相关定时同步算法分别应用于实际低压电力线弥散通信网络中,对比分析结果表明采用提出的新定时同步准则算法克服了改进延迟相关法可能引起误判,判决阈值选择裕度小这一缺点,算法更稳定可靠。实际低压电力线信道实验网络测试表明,新判决准则不仅可以有效地进行OFDM系统准确的符号定时同步,且判决阈值选择裕度大,计算量较小。

集成多普勒观测的目标机动检测算法

基于决策的单模目标跟踪方法的关键是及时而稳健的目标机动检测,充分利用目标多普勒观测量能够有效提高机动检测性能。提出一种集成多普勒观测的目标机动检测算法,利用基于马氏距离的预测寻优方法,克服了多普勒观测噪声水平较高时估计式无解的情况,提高了加速度估计精度;基于奈曼-皮尔逊准则设计机动检测器,避免了因目标机动检测的滞后性带来的门限漂移。仿真实验表明,算法提高了加速度估计的精度和稳健性,显著降低了平均检测延迟,有效提高了机动检测性能。