光学层析技术中常见迭代重建算法的误差分析

为了得到较好的重建结果，对光学层析技术中常见迭代重建算法中的代数重建算法（ART）和同时迭代重建算法（SIRT）的重建参数进行分析，通过选择重建参数和计算机数值模拟达到重建要求。计算机数值模拟证明了松弛因子的选择对迭代重建算法的重建结果有非常重要的影响。在ART算法中，其他重建条件一定，松弛因子太大或太小时重建误差都会增大，松弛因子在0．4～1．5范围内时重建精度基本满足要求，最优松弛因子约为0．8；在SIRT算法中，松弛因子在4～12范围内时重建精度基本满足要求，最优松弛因子约为12。总结出代数重建算法和同时迭代重建算法不同条件下松弛因子选择的规律。在ART算法中，投影方向数增加松弛因子减小，每方向投影数与重建分辨率对松弛因子无影响，松弛因子一定的情况下，投影数太小或太大误差会增大。在SIRT算法中，投影方向数增加松弛因子减小，并且投影方向数增加一倍最优松弛因子约减小为原来的50％；每方向投影数增加最优松弛因子减小，且投影数增加一倍，最优松弛因子约减小原来的50％；重建分辨率增加，最优松弛因子增加。

基于FPGA的迭代层析重建中的小数处理方法

提出一种基于FPGA实现发射光谱层析(EST)同时迭代重建(SIRT)时小数处理方法,该方法的提出既实现了基于FPGA的迭代层析重建的SIRT算法,同时也为FPGA拓宽了应用范围。采用Verilog编程和调用Altera开放的IP核相结合的方法,最后给出了一些仿真结果。

一种基于FPGA实现层析重建的加速方法

提出一种在FPGA上实现发射光谱层析技术SIRT算法时,在原有资源不变的情况下,加速系统运算的方法。该方法把矩阵分块理论的数学原理和FPGA具有并行运算能力的优势有机结合,使运算速度有效提升,不仅使发射光谱层析(EST)技术向实时化迈近了一步,同时也为今后在FPGA上实现其他数据量庞大的数字信号处理时速度的提升和资源的优化给出启示,即在硬件资源不变的情况下,可以充分利用数学理论并结合硬件资源现有的优势实现设计的目标。