大数据背景下的信号处理

宽带信号、高维信号、高分辨信号以及多传感器组网技术的快速发展，使得信号采集数据增长率高于数据存储增长率和信号处理速度增长率，信号处理进入了大数据时代．本文指出了大数据背景下的信号处理的关键问题．对于多传感器组网具有的多样性和复杂性的海量信号数据，必须进行信息融合．本文介绍了信号融合的主要模型方法，分析了信息融合技术的发展趋势．智能传感网技术能降低对信号处理和通信容量的要求，有效地在大数据中提取有价值数据．本文给出了智能传感器的基本结构，阐述了智能传感器的计算方法．结合大数据容量信号对高速实时处理的要求，介绍了高速数字信号处理芯片以及高性能硬件平台发展现状，展望了高速信号处理核心技术的发展动向．     

基于共形几何代数的3D医学图像配准

随着医学图像处理技术的发展，3D／3D配准益受重视，尤其是在外科手术导航等医学应用中．学者们提出了各种3D／3D配准方法，但大多方法是采用传统代数方法进行配准，配准精度和效率都存在问题．本文利用非经典数学——共形几何代数重建了3D医学图像的位置关系约柬问题，分析了医学图像的共形几何变换，构造了新的3D医学图像配准相似测度，基于此提出了新的3D医学图像配准算法，用于CT和MR图像的3D配准．新算法中，以骨骼轮廓作为配准的基础点集，在骨骼轮廓的基础上采用共形几何代数构造共形几何体，接着采用新的3D医学图像配准相似测度进行三维数据的直接配准．实验表明新算法实现了三维数据的直接对齐，能较好地定位组织器官的三维位置．可以直观地体现配准结果．     

教师科研项目课程化探析

地方高校目前还普遍存在课程资源紧张、课程前沿知识匮乏和学生科研素养有待提高等问题。将高校教师的科研项目转化为本科生课堂教学资源,即科研项目课程化,有利于提升高校课堂教学质量、促进教师与学生的全面发展、完善创新人才的培养体系。