离体猪肝组织散射元平均间距的小波估计

基于准规则排列散射元,构建了生物组织的超声散射模型,用小波分析方法处理了模拟肝脏和新鲜猪肝组 织的超声回波信号,得到该方法下离体猪肝的散射元平均间距d＝1.619mm．同时,文中就小波分析方法与基于 AR模型的估计方法作了比较．研究表明,小波分析既能较好地估计出生物组织散射元的平均间距,也可以估计出 其空间分布,从而避免利用AR模型估计时,由于AR阶次的不确定而带来的误差．     

下期发表论文摘要预报

离体猪肝组织散射元平均间距的小波估计牛金海 1,　严加勇 1,　王鸿樟 1,　谢志行 1,　刘镇清 2( 1 .上海交通大学生物医学工程系 ,上海 2 0 0 0 30 ;2 .同济大学声学研究所 ,上海 2 0 0 0 92 )摘　要 :基于准规则排列散射元 ,构建了生物组织的超声散射模型 ,用小波分析方法处理了模拟肝脏和新鲜猪肝组织的超声回波信号 ,得到该方法下离体猪肝的散射元平均间距 d=1 .61 9mm.同时 ,文中就小波分析方法与基于AR模型的估计方法作了比较 .研究表明 ,小波分析既能较好地估计出生物组织散射元的平均间距 ,也可以估计出其空间分布 ,从而避免利用 …     

人体软组织微观结构的超声散射分析

分别利用ＡＲ倒谱和小波变换的方法，研究脾脏组织超声散射元的平均间距．结果表明，离体和在体情况下组织散射元的平均间距不同．ＡＲ倒谱和小波变换相结合是确定组织散射元间距的有效方法．     

基于子波分解计算散射子平均间距的倒谱法

提出了一种对超声散射信号分析的方法－－子波分解（ＷＤ）倒谱法,并利用该方法对正常猪肝组织的回波信号进行了分析,对软组织中散射的平均间距进行了估计,与用ＡＲＩ倒谱法所得结果进行了比较,结果表明：ＷＤ倒谱比ＡＲ倒谱更能反映软组织的微观结构特征,说明ＷＤ倒谱是软组织超声散射信号分析与软组织散射子平均间距定特征的一种有效方法。     

采用WD倒谱法分析人体肾组织的超声散射微结构特征

提出了一种对超声散信号分析的新方法－ＷＤ倒谱法。利用该方法对人体正常肾和肾肿瘤组织的回波信号进行分析,与用ＡＲ倒谱法所得结果进行了比较。结果表明,两种肾组织散射子的平均间距明显不同,ＷＤ倒谱比ＡＲ倒谱更能反映软组织的微观结构特征,说明ＷＤ倒谱是软组织超声散射信号分析与软组织散射子平均间距定征的一种有效方法。     

应用Chirp-Z变换频谱细化倒谱分析生物软组织散射微结构特征

从软组织散射元准周期规则分布可导致超声散射信号产生相干峰的机理出发，提出了利用Chirp—Z变换频谱细化倒谱估计散射元平均间距及其变化的新方法，并利用该方法对仿体和生物软组织的回波信号进行了分析．结果表明，该方法是软组织超声散射信号分析与软组织散射子平均间距定征的一种有效方法．     

生物软组织超声背向散射信号的仿真

生物组织超声背向散射信号的建模与仿真在超声散射分析与组织定征和超声成像等方面具有十分重要的意义。在对超声背向散射信号建模的基础上,提出了一种生物组织超声背向散射信号仿真的新方法,这种方法的特点是综合考虑了散射元空间分布与组织中的超声衰减现象这两种不同类型的效应,同时还考虑了肝脏组织不同类型的散射模式,即规则散射与弥漫散射这两种类型的散射。规则散射信号振幅服从Ｋ分布,散射元间距服从Ｇａｍｍａ分布。弥     

猪肝组织肝小叶平均间距的一种估计方法

利用AR倒谱法对猪肝组织的回波信号进行了分析，对猪肝组织中肝小叶的平均间距进行了估计，结果表明：AR倒谱能有效的反映猪肝组织的微观结构特征，说明AR倒谱是软组织中散射信号分析与软组织散射子平均间距估计的一种有效方法。     

自回归过程的小波神经网络逼近算法

将小波变换原理与非线性时间序列逼近问题相结合,利用模型分析方法,对一阶非线性自回归过程（ＮＬＡＲ（１））的小波神经网络逼近问题进行了研究,构造出了逼近函数的具体表达式,并给出ＮＬＡＲ（１）过程所逼近的误差限。     

采用WD倒谱法分析人体肾组织的超声散射微结构特征

提出了一种对超声散射信号分析的新方法———WD倒谱法 .利用该方法对人体正常肾和肾肿瘤组织的回波信号进行分析 ,与用AR倒谱法所得结果进行了比较 .结果表明 ,两种肾组织散射子的平均间距明显不同 ,WD倒谱比AR倒谱更能反映软组织的微观结构特征 ,说明WD倒谱是软组织超声散射信号分析与软组织散射子平均间距定征的一种有效方法     

一个具有分形边界势阱中的粒子

构造了一个具有分形边界的无限深势阱，得到各阶势阱的波函数和相应的能级规律．结果发现，能级在空间尺度变换下具有标度不变性．各阶能级间具有相互嵌套的性质，即自相似性．随边界阶数的增加，粒子几率密度可出现局域化现象．     

Elasticity imaging for regularly spaced structures utilizing WT matched filtering method

Based on wavelet transform of time-scale domain, a new strain estimation method is presented to position the regular scatterers, calculate the local scatterer spacing and its change, and estimate the internal strain distribution of tissue mimicking phantom. Simulation and experiment results for uniform and nonuniform phantoms show the internal strain of regularly spaced structures can be estimated accurately using this method and the influence of global boundary condition on the estimated strain distribution can be eliminated by reconstructing the real elasticity distribution. This approach has the potentials to become a valuable tool for the regularly spaced structures.     

基于贝叶斯估计的空间函数型自回归模型及其应用

目的 为了研究函数型数据中响应变量的空间相关性,根据现有研究方法,对具有空间依赖性的函数型数据进行研究,并提出其模型的贝叶斯估计方法。方法 以典型空间自回归模型为基础,根据函数响应变量的空间依赖性,假设响应变量和解释变量间存在内生关系,生成空间函数型自回归模型,通过主成分分析将模型中函数型部分变为离散型,然后在给定先验情况下计算模型中参数的完全条件后验分布,使用贝叶斯MCMC方法进行估计。结果 使用联合Gibbs采样和随机游动的Metropolis-Hastings算法对模型中参数进行估计,通过模拟研究发现：不同参数下模型的函数型系数以及其他参数的估计偏差和均方误差较小,由此验证了贝叶斯估计方法的有效性,同时将空间函数型模型用于重庆市主城区新房平均价格的实证分析,结果表明所提出模型的贝叶斯估计方法是有效的。结论 使用贝叶斯估计方法对模型中参数进行估计,在不同情况下函数型解释变量的估计效果一直都比较好,并且随着样本量的增大,其估计效果也越来越好,可以认为使用贝叶斯估计方法对空间函数型自回归模型进行估计是有效且可行的,同时通过实证分析说明重庆市主城区新房平均价格具有空间自相关性,而且会受到...     

基于小波分析的铁矿石运价预测

在分析了小波分析对铁矿石海运价格非平稳数据序列预测优势的基础上,介绍了多分辨率分析理论和奇异性检测,借助于MATLAB和EVIEWS软件,建立自回归移动平均（ARMA）和Holt-Winters非季节组合模型,对经过处理的高频和低频数据进行静态和动态预测.预测结果表明,小波分析在非平稳时间序列预测方面具有很大的优势.     

自适应小波阈值与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.基于Dohono提出的小波阈值去噪,使用一种自适应小波阈值函数滤噪法并与平均算法相结合,实现信号与噪音的分离.该方法除噪完全,即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留信号的细节,获取满意的处理结果.     

基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

基于高阶累积量的线性化子波提取方法研究

在地震子波非因果、混合相位的假设下，分别应用滑动平均（MA）和自回归滑动平均（ARMA）模型对地震记录建模，并采用基于高阶累积量的线性方程法对子波提取和模型适应性进行了研究。数值仿真结果表明，ARMA模型比MA模型在描述地震记录时具有参数节俭、模型更为高效的特点；基于高阶累积量的线性方程法对加性高斯色噪声有较好的压制效果，却强烈依赖于累积量样本估计的准确性。如果累积量样本估计的误差和方差适度，结合AR—MA模型描述的累积量线性方程法适用于非因果、混合相位的子波提取，其有效性通过实际地震数据的处理得到了验证。     

周期平稳故障信号分析

针对周期平稳故障信号的特点,给出了时域、频域、时频域分析以及统计理论分析方法.首先,利用周期平稳信号的特点,采用季节性模型,对周期平稳信号进行建模,并作预测预报;其次,采用循环平稳度、循环相关谱等周期平稳信号的特征量有效地获取其他方法难以获得的信息;通过实例给出了进化谱理论及其应用方法,结果表明进化谱在故障诊断中有着较好的分析作用;最后,采用时频域分析较好地分析出非平稳信号的各种尺度信号的特征.     

多传感器观测融合单通道白噪声反卷积滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型应用加权观测融合方法,提出了多传感器加权观测融合白噪声反卷积Wiener滤波器.同集中式和分布式融合方法相比,不仅可得到全局最优白噪声融合估值器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明其有效性.