一种交叉耦合型高CMTI电平移位电路设计

设计了一种新型交叉耦合结构高共模瞬态抗扰度(Common Mode Transient Immunity,CMTI)的电平移位电路。采用窄脉冲信号产生电路降低了的整体功耗;在电流控制型比较器的作用下,很大程度上降低了电平移位电路的传输延时;同时设计了辅助动态电流补偿结构提高电路的CMTI。基于高压0.18μm BCD工艺对电路进行设计与仿真实验,结果表明该电平移位电路的上升和下降延时均小于3.4 ns,CMTI为200 V/ns。

基于PSO和Level Set的快速曲线演化算法

提出了一种基于微粒群算法(PSO)、水平集(Level Set)的快速曲线演化算法.该算法将图像分割分为两阶段,利用PSO方法对Snake模型中的控制点进行寻优,使控制点能快速地收敛到图像的边缘附近;利用插值算法,得到目标较粗糙的大致轮廓,以此目标轮廓作为初始的零水平集曲线;使用Level Set窄带方法得到准确的轮廓.从而克服了参数主动轮廓线模型对初始曲线敏感、噪声敏感和不能收敛到凹陷的边缘问题和几何主动轮廓线模型水平集方法计算量大等问题.实例研究结果表明了该算法的正确性、有效性.

Level set方法在自适应Cartesian网格上的应用

采用基于自适应Cartesian网格的level set方法对多介质流动问题进行数值模拟。采用基于四叉树的方法来生成自适应Cartesian网格。采用有限体积法求解Euler方程,控制面通量的计算采用HLLC(Hartern,Lax,van Leer,Contact)近似黎曼解方法。level set方程也采用有限体积法求解,采用Lax-Friedchs方法计算通量,通过窄带方法来减少计算量,界面的处理采用ghost fluid方法。Runge-Kutta显式时间推进,时间、空间都是二阶精度。对两种不同比热比介质激波管问题进行数值模拟,其结果和精确解吻合;对空气/氦气泡相互作用等问题进行模拟,取得令人满意的结果。

材料界面运动的快速稳健的Level Set方法研究

Level Set方法是用于描述曲线或曲面演化过程的有效方法。自Osher和Setian提出Level Set方法以来。该方法已经在医学图像处理、自然现象的模拟仿真以及计算机视觉、拓扑优化工程等很多领域都得到了广泛的应用。Level Set方法区别于其它曲线演化方法的最大优势在于它的稳定性以及拓扑无关性,可以很好地处理界面的断裂与融合,但它最大的一个缺点就是其计算量太大。为此,本文给出了一种用于描述材料界面演化的窄带Level Set方法,将计算限制在当前界面的一个邻近区域内,从而大大地降低了计算工作量。通过实际算例对比,验证了本文方法的高效性与稳健性。

窄谱中波紫外线、奥洛他定联合糠酸莫米松对局限性神经性皮炎患者炎症水平及神经营养因子的影响

目的研究窄谱中波紫外线、奥洛他定联合糠酸莫米松对局限性神经性皮炎患者炎症水平及神经营养因子的影响。方法选取周口市中医院2021年9月至2023年9月期间89例局限性神经性皮炎患者随机分组,对照组44例给予奥洛他定联合糠酸莫米松治疗,观察组45例在对照组基础上联合窄谱中波紫外线治疗。对比两组患者临床疗效,炎症水平,神经营养因子水平和不良反应。结果观察组治疗总有效率高于对照组(P<0.05)。治疗后,观察组肿瘤坏死因子-α水平低于对照组,干扰素-γ、白细胞介素-2水平高于对照组(P<0.05);观察组脑源性神经营养因子、胶质细胞脑源性神经营养因子水平均高于对照组(P<0.05)。两组不良反应发生率差异无统计学意义(P>0.05)。结论窄谱中波紫外线、奥洛他定联合糠酸莫米松能够有效降低局限性神经性皮炎患者炎症水平,提高神经营养因子水平,加速皮肤修复,安全性高。

基于Level Set方法的木材细胞显微图像分割

为解决木材细胞纤维图像分割中的某些图像分割不连续的现象,引入了基于形变模型(DeformableModels)的水平集(LevelSet)方法对木材细胞图像进行分割,并用Matlab实现了基于该形变模型的窄带(NarrowBand)快速算法。对针叶材和阔叶材的显微图片进行仿真试验表明,该方法适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的木材细胞图像进行快速精确分割,不但具有全局优化的能力,而且可以检测出模糊或离散状边界,对噪声也有一定的鲁棒性。

基于形变模型Level Set方法的图像分割

本文阐述了基于形变模型(Deformable Models)的Level Set分割方法的基本原理及其特点,介绍了在图像域的实现方法,实现并改进了基于该模型的Narrow Band快速算法。该算法的基本流程是:先在需要分割的目标内或外给定一封闭的初始曲线,通过Gaussian滤波后计算图像的梯度,最后通过Narrow Band 算法完成轮廓线的抽取。该算法应用于医学CT/ MRI影像以及显微图像的目标分割中,取得了较好的实验结果,证明该方法非常适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的目标进行快速精确分割。文中给出了算法实现的基本流程、相关参数的选取准则和部分实验结果。实验发现算法中涉及的参数对提取的轮廓线的精确和光滑程度有较大影响。

用于车载激光雷达的高速窄脉冲栅极驱动器

针对车载激光雷达高频率、高精度的探测需求,提出了一种高速窄脉冲栅极驱动器,用于驱动激光雷达发射系统中的GaN HEMT开关管。基于0.18μm CMOS工艺进行驱动器的电路与版图设计,采用新型施密特触发器结构,并集成欠压锁存和过温保护功能。该驱动器选用晶圆级芯片封装(WLCSP)技术,最大程度上降低栅极路径上的寄生电感。对芯片进行测试,结果表明:驱动器最小输出脉冲宽度为1.06 ns,其上升时间为480 ps,下降时间为380 ps,输入信号到输出信号的延迟时间为3 ns,脉冲频率最高可达60 MHz。该驱动器具有脉宽窄、延时短、频率高、体积小等特点,可应用于车载激光雷达系统。

适用于三电平逆变器低调制比区域的双极性载波脉宽调制策略研究

当三电平逆变器工作在低调制比区域时,窄脉冲对输出电压的畸变影响尤其显著,甚至会导致逆变器运行不可控,而传统空间矢量脉宽调制策略(space vector PWM,SVPWM)在低调制比区域存在窄脉冲。针对以上问题,该文首先分析传统SVPWM产生窄脉冲的原因,然后设计可抑制窄脉冲的双极性SVPWM。在此基础上,为更方便的实现双极性SVPWM,推导双极性SVPWM的等效双调制波表达式。通过制定双调制波与三角载波的比较规则,进一步提出双极性载波脉宽调制策略(bipolar carrier-based PWM,BCBPWM),并为其设计中点电压平衡控制和死区补偿方法。最后,分析BCBPWM的脉宽特性、中点电压波动、谐波性能和直流电压利用率。仿真和实验结果证明,相较传统SVPWM,BCBPWM可在低调制比区域完全消除窄脉冲、提升电流谐波性能,其可以控制中点电压平衡并具备计算简单、实现方便的优势。

软土地区高层建筑桩基加固技术的应用研究

软土地区高层建筑通常采用桩筏基础、独立承台桩基等形式。由于地层浅部土质软弱、施工速度过快、工序安排不合理、施工质量缺陷等原因,通常会造成桩基出现偏位、断桩等问题。建筑在施工完成后出现不均匀沉降,同时伴随着墙体开裂、倾斜等质量问题,后续使用存在安全隐患。本文通过对某高层建筑的基础形式、不均匀沉降原因进行研究分析,采用锚杆静压桩进行桩基加固,并针对桩基加固设计施工中遇到的技术难题提出了综合治理方法,解决了高层建筑桩基加固过程中涉及到的大吨位锚杆桩施工、低净空狭小空间压桩、独立承台桩基础无补桩空间、高地下水位封桩易渗漏等技术难题,取得了良好的效果。

涡流空气分级机工艺参数对窄级别产品粒径分布和产率的影响

在建立涡流空气分级机的窄级别实验系统的基础上,为了研究工艺参数对窄级别产品粒径分布和产率的影响,确定了以两级分级机的转笼转速差和第二级分级机的二次风速为实验因素,以产品的粒径分布曲线为实验指标,对涡流空气分级机的窄级别实验系统进行实验。实验结果表明,随着转速差的减小,产品的粒径分布曲线变窄;随着二次风速的增大,产品中的细粉含量减少,粒径分布曲线变窄。进一步研究了窄级别产品的产率、均匀度和转速差的关系。结果表明,窄级别产品的产率随转速差的减小而降低,均匀度随转速差的减小而增加。发现存在一个最佳转速差?n0,在这个转速差?n0下得到的产品能同时满足物料的均匀度和产率的要求。实验结果对窄级别产品的制备具有一定的指导意义。

一种新的窄带快速区域水平集C-V模型图像分割方法

Chan-Vese提出了区域水平集图像分割C-V模型,该模型随着水平集函数的演化,演化曲线能自然地改变其拓扑结构,因而在很多研究领域有着广泛的应用,特别是在图像分割、目标跟踪领域取得了显著的效果。基于区域的水平集函数比基于梯度的水平集函数在抗噪声方面也表现得更优秀,但是其演化水平集函数也更复杂,主要缺点是演化速度特别慢,限制了在大型高分辨率图像分割中的应用。针对此问题,提出了一种窄带快速区域水平集C-V模型,即先利用C-V水平集在低分辨率的图像上检测出大致的边缘,然后映射到高分辨率的图像上,在其边缘的一个窄带内检测更为精确的边缘,其检测速度有了很大的提高。采用高分辨率的大型合成孔径雷达(SAR)遥感图像进行的实验证明了该方法能够快速而有效地提取出海岸线,满足工程中的实际应用。

基于双水平集的图像分割模型

针对水平集模型对于具有细长拓扑部分的目标和弱边界目标进行分割时存在的问题,提出了双水平集方法·在新的方法中通过两条水平集之间的相互吸引来加速解的收敛,同时提出了一种快速有符号距离函数生成方法,提高了计算效率·传统的水平集通常利用图像边界信息来构造速度函数进行求解,但在待分割目标具有很强噪音或具有弱边界时往往得不到真实解,对此,提出了一种新的基于区域信息的速度构造方法·将双水平集模型应用到合成图像与左心室MR图像的分割实验,结果表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率·

耳蜗长度的无创伤性测量及其横断面的提取

针对耳蜗尺寸小、形状复杂的特点,给出了一种测量人类耳蜗长度的无创伤性测量方法。首先,使用三维窄带水平集算法从颞骨螺旋CT图像中分割出耳蜗。其次,采用自动跟踪算法提取耳蜗底周质心。再次,采用人机交互的方法提取耳蜗中周、顶周部分的质心。最后,提取的耳蜗质心点之间使用Cardinal样条插值,得到光滑的耳蜗中心线,该中心线的长度即为所测耳蜗的长度。借助耳蜗中心线,还可实现沿耳蜗长度方向任一位置的垂直横断面的提取。该方法不仅可测量形状正常的耳蜗,对于耳蜗畸形的情况同样适用。应用颞骨螺旋CT数据测量的耳蜗长度与显微解剖测量结果进行了比较,无显著性差异。

温度、Ge含量和掺杂浓度对Si_(1-x)Ge_x禁带宽度的影响

提出了锗硅材料禁带宽度随锗含量、温度及掺杂浓度变化的经验公式 ,改善了以往经验公式局限性较大的缺点 ,拓宽了公式的使用范围 .分析并计算了不同温度、掺杂浓度以及不同材料的禁带变窄量 ,与实验数据进行了对比 ,两者符合得很好 .

基于窄带多区域水平集方法的遥感图像分割

由于遥感图像存在边缘混叠等问题,经典的C-V模型会产生大量的冗余轮廓,而且无法分割多个同质区域的目标。为此,提出了基于C-V模型的窄带多区域水平集图像分割方法,采用N-1个水平集函数将图像分割成N(N>1)个区域,每个水平集函数表达一个区域。该方法一方面通过建立独立多区域水平集模型可以消除多余的轮廓,避免分割区域的重叠和漏分;另一方面应用窄带技术来减小水平集方法中的计算量。对遥感图像进行了实验,结果表明该方法能快速有效地分割该图像。

基于窄带Mumford-Shah模型的图像分割方法(英文)

在结合Mumford Shah模型和水平集方法中的窄带解法优点的基础上 ,提出了一种新的图像分割模型 .Mumford Shah模型虽然具有良好的图像分割结果 ,但是其每次迭代过程都需要对所有图像数据进行计算 ,因而很费时 ,导致这种方法不适用于大的图像数据 ,特别是三维图像的分割 .本文通过一种新的初始化方法把Mumford Shah模型和水平集中的窄带解法结合在一起 .这种新的初始化方法是通过在特定条件下简化快速行进法得到的 .通过去除快速步进法中费时的排序过程 ,使得初始化的计算时间只有O(N) .窄带Mumford Shad模型把分割计算限制在窄带范围内 ,避免了大量的计算 ,但取得了与原始的Mumford Shah模型相同的分割效果 .实验结果表明基于快速步进法的初始化方法是可行的 ,而窄带M S分割模型一次迭代计算的时间比原M

基于窄带水平集的曲线演化与左心室MRI图像分割

文章研究了基于窄带水平集的曲线演化方法并应用于心脏的MRI图像分割。分析了窄带的生成技术,提出了基于模板的距离函数生成方法;针对MRI图像的特点,给出了一种分割MRI图像的水平集速度函数,以处理图像中出现的区域灰度不一致性以及弱边界现象。MRI图像的分割实验证明了该文算法的有效性。

基于Canny算子的水平集数字虚拟人图像分割算法

组织器官的分割与提取是医学图像三维重建及可视化能准确表达其相应组织器官的前提。考虑数字虚拟人图像数据的特点,将边缘检测canny算子引入到水平集方法中,提出了一种基于Canny算子的Level Set图像分割算法,推导出了基于Canny算子的Level Set方程的解析表达式,并采用窄带法对该算法进行了数值实现。该算法结合了Canny算子精确定位边界的优点和Level Set图像空间连续演化的思想。实验结果表明,该算法可得到很好的目标分割结果。

一种新颖的快速水平集初始化方法

水平集方法是偏微分图像分析的一个重要的数值方法,其最大的问题是计算量大,速度缓慢,特别是需要频繁的初始化。针对这个问题进行深入研究,提出了基于数学形态学的水平集初始化方法。形态学方法分为平滑和重建两个步骤,利用基本的开、闭和膨胀运算来分别平滑数值不精确的距离函数和重建窄带。新的方法不仅具有很高的效率,而且可以适应各种拓扑变化,完全可以替代常规方法,运用于数字图像的实时处理中。