超声多谱勒血流信号的非线性特征分析及应用

通过引入非线性研究方法，对超声多普勒血流信号的特征进行综合分析，利用数学形态方法提取声谱包络，并进行包络特征点的自动识别，采用综合反映声谱包络形态特征的波形分类决策法和超声多普勒音频信号的分形特征表示法提取信号的新特征，其中波形分类决策法采用了非线性 的人工神经网络分类器，这些非线性特征的分析经临床应用，均取得了较为显著的效果，预期为胎儿宫内生长发育状况的判断和疾病的早期诊断提供了更好，更灵敏的指标。     

超声多普勒血流信号的非线性特征分析及应用

通过引入非线性研究方法 ,对超声多普勒血流信号的特征进行综合分析 .利用数学形态学方法提取声谱包络 ,并进行包络特征点的自动识别 .采用综合反映声谱包络形态特征的波形分类决策法和超声多普勒音频信号的分形特征表示法提取信号的新特征 ,其中波形分类决策法采用了非线性的人工神经网络分类器 .这些非线性特征的分析经临床应用 ,均取得了较为显著的效果 ,预期为胎儿宫内生长发育状况的判断和疾病的早期诊断提供更好、更灵敏的指标     

数字式胎儿心率计的设计与实现

提出一种对胎儿心动信号做实时处理的方法。利用快速傅氏变换在频域上直接从多普勒信号中求得胎儿心率、采用该方案的袖珍式胎儿监护仪具有较强的抗干扰能力,硬件简单、适应性强,应用结果表明本方法具有检测成功率高和运算快速的特点。     

基于小波变换的多普勒胎儿心率检测研究

为了解决从超声多普勒胎儿心脏回波信号中提取胎音信号时,去除各种干扰和噪声的问题,分析了超声多普勒回波信号的特点,应用了基于小波变换的阈值去噪方法,并对该方法的去噪阈值和原始噪声方差的估计进行了研究.在实际应用中对该阈值算子的系数作了改进,使得该算法能根据实际信号的强度、噪声的方差以及分解的层数,自适应地得到不同尺度的去噪阈值.通过对实际超声多普勒回波信号的处理,信噪比比传统滤波法提高至少5倍以上,能有效地提取出胎儿心音信号,较准确地计算出胎儿心率值.     

音频数据检索技术的研究

分析并提出基于音频流的多媒体数据检索方法和关键技术，在此基础上提出软件实现的框架：自动从Web中引出各种包含音频流的多媒体数据并为其中的音频流建立索引；通过音频流索引，在Web中实现基于例子和关键词缩放搜索能力的多媒体数据的检索。     

基于带宽估计脉动血流多普勒夹角的方法研究

研究了基于带宽估计多普勒夹角平均时相选择、多普勒带宽的计算、信号频谱的估计方法等问题，提出了一种新方法：先对多普勒信号进行基于主元分析的降噪，然后使用短时傅里叶变换(STFT)进行夹角估计，最后在收缩后期进行平均．通过颈动脉超声多普勒信号的计算机仿真实验，得出：夹角平均应选在收缩后期；STFT估计夹角应用fmean,AR模型估计夹角用fmean和fp均可；STFT和AR模型在估计夹角的性能各有优劣．新方法较大程度地改善了多普勒夹角估计方法的抗噪声性能，可以在信噪比较低的情况下使用。     

水声通信变步长自适应多普勒补偿

针对水声通信中信号收发双方相对运动引起的多普勒效应,对于QPSK调制信号在自适应多普勒补偿的基础上提出一种变步长自适应多普勒补偿算法.该算法根据接收信号的均衡误筹和相位估计,调节多普勒跟踪步长,估计出多普勒效应,通过线性插值法对接收信号进行多普勒补偿.通过计算机仿真,将其与恒定多普勒跟踪步长的自适应多普勒补偿方法进行了性能对比,结果显示该方法能够较好估计出多普勒效应,提高了接收性能.     

脉冲多普勒信号最大最小频率的估计

百分比法是脉冲多普勒信号最大频率、最小频率估计的典型方法。由于这种方法对最大频率和最小频率较难同时有高精度的估计。为此提出了两种新方法：改进的百分比法和三直线拟合法,通过对不同信噪比下模拟脉冲多普勒信号估计的比较实验,发现：改进的百分比和三直线拟合法对最大频率,最小频率同时有高的估计精度,其中三直线拟合法的估计性能最优。     

基于均值量化的音频脆弱水印算法研究

为了达到对音频内容保护的目的，提出一种新颖音频脆弱水印嵌入算法．首先给出了均值量化（mean-quantization）方法嵌入水印比特信息的基本原理，在此基础上提出了数字音频信号的水印嵌入算法．该算法在对数字音频信号作离散余弦变换基础上，充分利用均值量化的优势，将视觉可辨的水印一二值图像嵌入离散余弦变换的交流系数中，实现了脆弱性水印嵌入音频信号中．实验结果表明，提出的音频脆弱水印算法对常见的音频信号处理具有很好的脆弱性．     

超声多普勒回波信号瞬时幅度和瞬时频率估计的新方法

对脉冲超声多普勒回波信号模型进行了改进，并在改进模型的基础上，提出了一种基于非线性能量算子ψ的检测超声多普勒回波信号瞬时幅度和瞬时频率的方法．该方法具有跟踪信号瞬态变化的能力，计算量小，很容易做到实时．仿真结果和对颈动脉超声多普勒回波信号的分析，都证明了该方法的可行性．     

医学超声中音频多普勒信号的零极点分析法

建立了超声多普勒血流信号的驱动点模型，分析音频多普勒信号的零极点随动周期变化的轨迹，并提取相应的特征值，讨论了这些特征值与临床生理状况的联系，通过对临床采集到的病例信息的零极点分析，得到了零极点轨迹和特征值对病例诊断的一些标准，对临床血管疾病的无损诊断具有一定的意义。     

基于平移不变离散小波的多普勒血流信号杂波抑制

针对由血管壁和慢速运动组织产生的杂波会严重影响超声多普勒低速血流成分频谱估计的准确性问题，根据超声多普勒血流信号及杂波的特征，提出基于平移不变离散小波变换的抑制杂波方法，分别对仿真和实际超声颈动脉血流信号进行实验，并与高通滤波和离散小波变换方法进行比较，结果表明：经过平移不变离散小波变换方法抑制杂波后，信号的声谱图质量及性能指标均有明显改善，其中低速血流相对误差仅为4．86％，与高通滤波方法的相对误差10．28％和离散小波方法的相对误差7．26％相比，相对误差分别减小了5．42％和2．4％，低速血流成分频谱估计的准确性得到了提高。     

基于物理模型的多普勒信号模拟方法

提出了一种基于物理模型的超声多普勒信号模拟方法,它可以适用于分层,脉动,非均匀的血流情况,这种方法直接以血流情况,仪器参数等作为输入,产生同时反映正反向血流信息的解析多普勒信号。实验,和这个方法生成的信号能够较好地模拟实际多普勒信号的各种特性,因此这个方法是有效而可行的。     

基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法

双模超声广泛用于医学临床诊断,其中B模式脉冲用于成像,多普勒脉冲则用于血流速度估计。数据采集时间在两种模式之间共享。为了提高B模式图像的更新频率,需要减少多普勒脉冲数量,即发射稀疏多普勒脉冲进行血流速度估计。然而现有的适应稀疏脉冲采样算法,如迭代自适应算法、稀疏贝叶斯法以及基于阵列虚拟拓展的子空间类方法,计算开销巨大,难以满足实时成像的要求,且在稀疏度大的情况下会产生明显的伪影。为此,文中提出了一种基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法。根据超声多普勒回波信号是由血红细胞的散射产生,具有强相干、信源个数时变的特点,文中首先从子空间角度解析了伪影的成因,并验证了包含均匀脉冲的稀疏发射脉冲排布方式可以有效地抑制伪影;然后以均匀脉冲回波构建协方差矩阵,并进行空间平滑获取特征值,以较大特征值的个数和相互的比值作为标准,判断血流不同时刻的频率分布特征;最后以此频率分布特征为标准,自适应采用B-MUSIC算法或TBVAM算法进行血流速度估计,以降低算法的复杂度。Matlab仿真和人体实测数据的实验结果表明,该算法在极大地减小计算复杂度的同时,可以获得较为连续、清晰且伪影抑制效果较佳的血流速度估...     

多普勒声谱图包络主波提取与特征识别

超声多普勒血流信号声谱图包络是声谱参数提取的基础，能为临床心血管疾病的诊断提供重要信息，基于格雷厄姆扫描算法提出声谱图包络主波提取的新方法，并用改进的角度探测方法进行包络特征的识别．临床试用结果表明，该方法能够自动、准确地获取超声多普勒血流声谱参数，从而为血流状态的临床检测提供了一种实用方法。     

超声多普勒方向性血流信息的提取

本文以窄带随机信号理论为基础，对方向性血流信息提取的原理作了有别于文献报导的分析，并指出了时城后处理方法在提取方向信息中存在的问题。此外，本文还就在前置放大器中使用丙类放大器对谱分析结果所造成的失真作了分析。在上述理论分析的基础上介绍了新试制的方向性多普勒血流计原理框图。     

脉冲多普勒信号的模拟方法

脉冲多普勒技术已经成为医学临床无损检测血流的一种有效手段。利用计算机模拟的脉冲多普勒信号。可以为各种脉冲多普勒信号处理方法的研究提供信号源，从而了解各种不同处理方法的性能。文中提出一种脉冲多普勒信号的模拟方法，它可以从信号的平均频率曲线和频谱带宽出发，俣成正常血流和异常血流下的脉冲多普勒信号，为从脉冲多普勒信号研究血流中的滴和涡流提供了便利。     

小波分析在多相流流型识别中的应用

提出了一种利用小波变换进行流型分析的方法。采用小波变换分析水平管流上的压差信号 ,根据段塞流与波状流的小波分析特性 ,可容易地识别流型。与其他流型识别方法相比 ,该方法所需测量参数少 ,便于实时、连续地判断流型。