开敞型角向周期加载金属柱圆波导的注波互作用线性理论研究

提出了一种可应用于毫米波功率放大器中的新型慢波结构——-开敞型角向周期 加载金属柱圆波导结构,并且在互作用通道内,引入了薄环形电子注, 推导出了此时的"热"色散方程,并且对基于该新型慢波结构的行波管的 小信号增益特性进行了深入探讨.通过数值方法 研究了金属柱尺寸和电子注参数 对器件线性特性的影响. 结果表明: 通过对金属柱尺寸的适当设计, 可以获得更高的增益值. 与封闭型结构的比较结果表明, 开敞型角向周期加载金属柱圆波导结构能够 有效地提高小信号增益, 并且对带宽的影响不大. 研究结果为研制基于此新型慢波系统的毫米波行波管奠定了理论基础.     

一种光电容积脉搏信号的峰值点自动识别方法

光电容积脉搏信号的峰值点自动识别直接关系到无创血氧饱和度测量与脉搏波峰-峰间期提取的准确率。提出一种小波联合识别方法：基于小波多分辨率分析原理校正影响脉搏波峰值点幅值的基线干扰,再利用二次样条小波模极大算法自动识别峰值点。将该方法应用到自行研制的光电容积脉搏波测量系统中,对采集的信号进行了校正与峰值点识别,通过在信号中增加随机噪声以评价方法的稳定性与可靠性,然后利用10组实测数据,对比本方法与传统差分阈值法的峰值点识别准确率,进一步评价方法的有效性。结果表明：本方法在较好地消除了基线干扰的基础上,在染噪的信号中仍然会较精确地检测出脉搏波主波峰,具有较好的抗干扰能力,有利于提高血氧饱和度检测及峰-峰间期提取的准确性,从而有助于后期人体呼吸功能评价与心率变异性分析。     

基于红外反射光容积脉搏波的血管阻力研究

近红外光谱技术在血氧饱和度和血糖浓度的无损伤在体测量中得到了应用。本文利用基于反射式原理的红外光容积脉搏波对指尖和桡动脉进行了血管阻力等血流参数检测的研究。通过将提取到的光电容积脉搏波中峰峰值和特征K值参数与超声多普勒所测收缩期峰值血流速度和血管阻力参数进行相关性分析, 发现两者存在很强的相关性, 研究结果将扩展光电容积脉搏波在血流检测中的应用。     

基于时频域综合分析的无创血糖检测技术研究

无创血糖检测技术是一种间接测量血液中葡萄糖含量的方法,其不损伤人体组织具有安全、快捷、无创的特点,打破了传统血糖检测的局限性,具有重要的研究价值。光电容积脉搏波信号因携带多种生理病理信息,被广泛应用于各种临床研究,也是目前实现无创血糖检测技术的重点关注对象。目前基于光电容积脉搏波信号的无创血糖检测研究,仅考虑了时间域或频率域单独作用时对系统建模的贡献。信号的时域分析虽能描述PPG信号幅值随时间的变化,却无法直观反映PPG信号频率的能量分布,因此单一域的信号分析不能全面表达PPG信号,从而导致信息丢失。采用频域分析方法提取信号频谱时,需要利用信号的全部时域信息,是一种全局的变换,可能会造成特定时间或特定频率段内的信号特性丢失。提出了一种基于光电容积脉搏波(PPG)时频域综合分析的无创血糖检测新方法,采用时域-频域并行法综合考量光电容积脉搏波信号与血糖间的联系。以时域分析为基准,利用聚类分析法在PPG信号时域中提取代表波形,分析波形特征点与血糖相关性,确定波形时域特征参数。在此基础上,利用快速傅里叶变换将脉搏波时域信号转换至频率域,采取主成分分析手段研究频谱信息,确立频域特征量。通过口服葡...     

一种抗血氧波动干扰的肝储备功能测量方法

肝储备功能参数是评估肝脏代谢作用是否正常的关键指标,也是判断切除肝叶手术能否进行的重要依据。当前临床上获取肝储备功能参数是通过脉搏色素分光光度法测量吲哚菁绿色素浓度实现的,但是该方法需要假设血氧值为100%,这将导致肝储备功能参数的计算值存在一定误差。针对这一问题,提出了一种抗血氧波动干扰的肝储备功能参数测量方法,以修正的朗伯-比尔定律为理论基础,实现了对脉搏色素分光光度法测量的吲哚菁绿色素浓度的修正。在人体注入吲哚菁绿后,利用自制的数据采集单元在指端皮肤处同步采集805和940 nm的双波长透射信号,以及730,805和890 nm的三波长反射信号,将收集到的五组数据依次上传至计算机,利用接收到的数据和人体注射色素前的血氧值绘制出吲哚菁绿色素的浓度曲线,并计算其特征参数,根据浓度曲线的特征参数计算出肝储备功能参数。以有效肝脏血流量为例,将所提出的方法和脉搏色素分光光度法的测量结果分别跟目前测量有效肝脏血流量最准确的电磁流量计法的测量结果相比较,测量误差得到了明显的改善。实验结果表明,该方法提高了肝储备功能参数测量的精确度,为临床提供了一种更加准确的肝储备功能参数检测方法。     

一种测量动脉血氧饱和度的新方法

在传统的血氧饱和度测量方法中,首先计算对数光电容积脉搏波交、真流成分的比值(R值),然后通过实验建立血氧饱和度值与R值的线性回归模型,旨在消除光程的影响,将个体差异的影响降至最小化,是一种基于Lambert-Beer定律的降维处理。当考虑散射时,这种以交、直流成分的比值作为自变量的降维处理方式损失了信息量,引入了系统误差,限制了测量的精度。为了减小这种影响,从透射光电脉搏波所含信息量的角度,提出了使用双波长对数光电容积脉搏波的峰值和谷值作为自变量与血氧饱和度值建立线性回归模型的新方法。从23名健康志愿者中获得133例光电脉搏波及血氧饱和度参考值样本,从中随机抽取90例作为建模集,另外43例作为预测集,对比了新方法和R值法的建模和预测结果。随机抽取建模集并预测10次,新方法和R值法的平均预测相关系数分别为0.890 6和0.846 8,平均预测均方根误差分别为0.889 6%和1.037 3%,结果表明新方法的预测效果优于传统R值法,使用四个特征量建立血氧饱和度预测模型,能够提高测量的稳定性和精度,对基于有限波长光谱数据建模测量人体血液生理参数有指导意义。     

多通道相位图像的改进型自适应重建算法

自适应重建(Adaptive Reconstruction,AR)算法被广泛应用于磁共振图像的多通道合并问题上.AR算法不需要直接采集各个线圈的灵敏度信息,而是通过通道间信号及噪声相关矩阵,估算出各个通道的灵敏度,从而保证了合并的幅值图像具有较高的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR).然而,由于AR算法没有针对相位图像的合并问题进行优化,导致重建出的相位图像具有不确定性.另外,受各通道之间相位偏移及低信噪比相位图像的影响,重建结果可能包含伪影.该文提出了一种改进型AR算法,估算并移除了各通道之间的相位偏移,同时对多通道数据的相位进行质量评估及通道重排,用以进行后续自适应重建.仿体及在体实验表明,该方法可以有效提升AR算法稳定性、消除重建图像中存在的伪影,同时保持合并后幅值图像及相位图像的高信噪比.     

基底上覆分层薄膜超声Scholte波特性与薄膜定征

分层薄膜-基底结构广泛应用于微电子器件等诸多领域,但薄膜材料参数超声测量尤其是横波速度的定征是一个困难的问题。本文对液固界面Scholte界面波的频散特性和脉冲激励的声压响应进行了理论分析。结果表明,液固界面Scholte波频散与分层膜-基底结构的速度分布密切相关。薄膜材料各层的厚度和横波速度对界面波频散特性有显著影响。基于Scholte界面波的频散特性,提出了一种多层膜的多参数反演定征方法。首先针对理论信号进行薄膜参数反演,验证了该方法的可行性。后续对不同类型的多层膜材料样品进行了液固界面波激发与采集实验,实验信号的薄膜参数反演结果进一步验证了该方法的可行性和有效性。     

窄频带Lamb波频散特性研究

利用连续小波变换对从铝合金板结构中俘获的Lamb波信号进行分析,获得波信号在时间-尺度域的等高线和等高线脊线.根据Lamb波的频散特征、时间-尺度域等高线脊线的斜率和波在不同尺度下的到达时间,识别了Lamb波信号中各信息包的模式,并匹配出基础阶模式窄频带Lamb波在铝合金板结构中传播的实际频散曲线.对试验的Lamb波信号分析的结果表明该方法对于研究和应用窄频带Lamb波的频散特性是有效的. 关键词： 连续小波变换 Lamb波 频散     

滤波-荧光谱仪的优化设计

滤波-荧光法是一种重要的X射线诊断技术,对于温度为1.4×107—1.6×107K的黑体辐射,设计了包含V-Ti,Co-Fe,Cu-Ni和Zn-Cu四个组合的滤波-荧光谱仪,信号测量通道增加了相应本底测量辅助通道.计算结果表明,采用与信号通道相同设置的辅助通道测量效果不佳,需要对辅助通道后滤片进行重新设置以确保对本底的正确测量.     

带有分数阶热流条件的时间分数阶热波方程及其参数估计问题

研究了Caputo导数定义下带有分数阶热流条件的一维时间分数阶热波方程及其参数估计问题.首先,对正问题给出了解析解;其次,基于参数敏感性分析,利用最小二乘算法同时对分数阶阶数α和热松弛时间τ进行参数估计;最后对不同的热流分布函数所构成的两个初边值问题,分别进行参数估计仿真实验,分析温度真实值和估计值的拟合程度.实验结果表明,最小二乘算法在求解时间分数阶热波方程的两参数估计问题中是有效的.本文为分数阶热波模型的参数估计提供了一种有效的方法.     

人体血氧饱和度检测中消除脉搏波信号高频噪声的方法

基于光电容积脉搏波的方法可以用于人体血氧饱和度的无创检测,基于光电容积脉搏波测量时,由于信号采集过程中随机噪声等干扰,脉搏波信号中存在高频噪声,影响最终的血氧饱和度测量精度。提出采用基于连续均方误差(CMSE)准则的经验模态分解(EMD)法消除脉搏波信号中的高频噪声。利用自行研制的光电容积脉搏波采集装置采集脉搏波信号,应用该方法消除信号中高频噪声,并采用信号的频谱进行效果评价。结果表明：该方法有效消除了高频噪声,这将有利于人体血氧饱和度无创检测精度的提高。     

混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测及恢复

构建了一种在混沌噪声背景下检测并恢复微弱脉冲信号的模型.首先,基于混沌信号的短期可预测性及其对微小扰动的敏感性,对观测信号进行相空间重构、建立局域线性自回归模型进行单步预测,得到预测误差,并利用假设检验方法从预测误差中检测观测信号中是否含有微弱脉冲信号.然后,对微弱脉冲信号建立单点跳跃模型,并融合局域线性自回归模型,构成双局域线性(DLL)模型,以极小化DLL模型的均方预测误差为目标进行优化,采用向后拟合算法估计模型的参数,并最终恢复出混沌噪声背景下的微弱脉冲信号.仿真实验结果表明本文所建的模型能够有效地检测并恢复出混沌噪声背景中的微弱脉冲信号.     

Theoretical and experimental studies of parameter estimation based on chaos feedback synchronization

In this paper, we perform theoretical and experimental studies of parameter estimation based on chaos feedback synchronization. The Chua chaotic system is applied as the original system, and its time series of a single variable is applied as a feedback variable to drive a simulative system. The simplex method is employed to minimize the synchronization error in the simulative system to iteratively approach the original system parameters. Furthermore, the effects of feedback function, feedback weight, and noise are investigated. The parameter estimation method based on feedback synchronization shows its robustness to noise perturbation. Finally, the circuit experiment of parameter estimation is implemented in order to examine its practical applicability. The original Chua circuit parameters can be well approached from its recorded time series of a single variable. The results show the parameter estimation method based on feedback synchronization may be capable of estimating real system parameters from a chaotic time series.     

运动目标激光微多普勒效应平动补偿和微动参数估计

利用激光探测微多普勒效应可以精确估计微动参数,有利于实现目标的准确分类和精细识别.运动目标的微多普勒效应是一种由多项式相位信号模型与正弦调频模型组成的混合信号.对于这类混合信号中的微动参数估计目前还未提出有效的方法.对此,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的平动补偿方法,通过设计对Fr FT参数域的带宽搜索方法,可以从混合信号中精确估计平动参数,实现平动和微动的分离;通过设计静态参数粒子滤波器,从补偿后的信号中准确估计了微动参数;针对静态参数模型,采用马尔可夫-蒙特卡罗方法增加粒子多样性,并利用累积残差定义新的粒子权重计算函数,保证了算法在对多维参数估计时的快速有效收敛,避免了参数分别估计时误差传递的影响.通过仿真分析对比和实验数据,验证了本文所提补偿和参数估计算法的有效性.     

长波红外无线激光通信脉冲宽度调制实验研究

为实现长波红外无线激光通信,建立了基于脉宽调制的长波红外无线激光通信系统模型,对系统性能进行了分析,给出了系统误码率的计算公式.搭建了实验系统,对CO_2激光器的平均输出光功率随占空比的变化情况进行了分析,对不同占空比条件下接收端对应的激光平均脉冲宽度以及脉冲宽度受噪声影响的随机变化情况进行了分析,得到了激光输出平均光功率、平均脉冲宽度与占空比之间的关系,以及脉宽的分布规律,并将实验结果与理论分析结果进行了对比,在此基础上得到了脉宽最佳判决门限和系统各类工作参数同误码率之间的关系.结果表明,基于CO_2激光器的脉冲宽度调制能够实现长波红外无线激光通信.     

基于动态光谱法的多波长脉搏血氧饱和度测量

目前临床上血氧饱和度的无创检测主要基于双波长的脉搏血氧饱和度测量原理,但其检测精度仍然需要进一步的探究和完善。近年来,国内外的很多研究者采用三波长甚至八波长的方法测量血氧饱和度,从某种程度上减小了误差。动态光谱法作为一种新型血液成分无创检测方法,能消除受试者个体差异和测量环境等的影响,在血红蛋白浓度的无创检测研究中取得了很好的效果。基于动态光谱法对多波长下脉搏血氧饱和度检测进行了研究：对60名重症监护患者进行动态光谱采集以及动脉抽血分析血氧饱和度值;采用高灵敏度光纤光谱仪,采集受试者指端透射多波长下的光谱信息;以单拍提取法提取波长范围为606.44~987.55 nm的动态光谱;以动脉血气分析中血氧饱和度值为参考真值,建立血氧饱和度与多波长动态光谱数据的组合间隔偏最小二乘校正模型;得到预测集的相对误差为±0.017 6,而两波长测量装置监护仪上得到的数据相对误差为±0.116 4。结果表明：利用高灵敏度光纤光谱仪采集多波长光谱信息,用动态光谱法进行数据预处理,进行多波长血氧饱和度检测,有效降低了血氧饱和度的测量误差。     

Improving motion estimation by accounting for local image distortion

Cardiac elastography is a useful diagnostic technique for detection of heart function abnormalities, based on analysis of echocardiograms. The analysis of the regional heart motion allows assessing the extent of myocardial ischemia and infarction. In this paper, a new two-stage algorithm for cardiac motion estimation is proposed, where the data is taken from a sequence of 2D echocardiograms. The method combines the advantages of block-matching and optical flow techniques. The first stage employs a standard block-matching algorithm (sum of absolute differences) to provide a displacement estimate with accuracy of up to one pixel. At the second stage, this estimate is corrected by estimating the parameters of a local image transform within a test window. The parameters of the image transform are estimated in the least-square sense. In order to account for typical heart motions, like contraction/expansion, translation and rotation, a local affine model is assumed within the test window. The accuracy of the new algorithm is evaluated using a sequence of 500 grayscale B-mode images, which are generated as distorted, but known copies of an original ROI, taken from a real echocardiogram. The accuracy of the motion estimation is expressed in terms of errors: maximum absolute error, root-mean-square error, average error and standard deviation. The errors of the proposed algorithm are compared with these of the known block-matching technique with cross-correlation and interpolation in the sub-pixel space. Statistical analysis of the errors shows that the proposed algorithm provides more accurate estimates of the heart motion than the cross-correlation technique with interpolation in the sub-pixel space.     

半经验关系与匹配场联合处理的爆炸声源快速定位

爆炸声源位置的快速准确获取对声源级测量和声传播计算具有重要意义.为了解决利用单一水听器进行爆炸声源定位时难以获得较好的定位效率和精度的问题,提出了一种基于半经验关系与匹配场联合处理的爆炸声源快速定位方法.首先通过爆炸声源满足的半经验关系,对爆炸位置进行预估,缩小匹配参数的搜索范围;同时,在基于多途时延差匹配定位理论的基...     

Improving motion estimation by accounting for local image distortion

Cardiac elastography is a useful diagnostic technique for detection of heart function abnormalities, based on analysis of echocardiograms. The analysis of the regional heart motion allows assessing the extent of myocardial ischemia and infarction. In this paper, a new two-stage algorithm for cardiac motion estimation is proposed, where the data is taken from a sequence of 2D echocardiograms. The method combines the advantages of block-matching and optical flow techniques. The first stage employs a standard block-matching algorithm (sum of absolute differences) to provide a displacement estimate with accuracy of up to one pixel. At the second stage, this estimate is corrected by estimating the parameters of a local image transform within a test window. The parameters of the image transform are estimated in the least-square sense. In order to account for typical heart motions, like contraction/expansion, translation and rotation, a local affine model is assumed within the test window. The accuracy of the new algorithm is evaluated using a sequence of 500 grayscale B-mode images, which are generated as distorted, but known copies of an original ROI, taken from a real echocardiogram. The accuracy of the motion estimation is expressed in terms of errors: maximum absolute error, root-mean-square error, average error and standard deviation. The errors of the proposed algorithm are compared with these of the known block-matching technique with cross-correlation and interpolation in the sub-pixel space. Statistical analysis of the errors shows that the proposed algorithm provides more accurate estimates of the heart motion than the cross-correlation technique with interpolation in the sub-pixel space.