CAN总线网络节点的实现及应用

为了安全传送现场采集的数据，选择了CAN总线作为现场总线．利用独立CAN控制器SJA1000及普通的单片机可以组成通用的CAN总线网络节点，其应用范围广泛，可以扩展成现场测控装置(开关量输入输出装置)．该装置和上位机通信可以组成简单的集散控制系统．此网络节点方案已通过调试，可直接应用到其他系统中．     

功能近红外光谱（fNIRS）立体定向实时手术导航与治疗系统开发

1课题简介 立体定向手术导航技术对神经外科脑深部神经核团疾病的手术治疗效果有非常重要的影响,无论是毁损术还是DBS（Deep Brain Stimulation）,靶点的精确定位是手术成功的关键。目前立体定向神经导航系统均存在几个问题：①无法校正因中脑脊液流失、体位改变等引起的脑组织移位;     

主动轮廓模型及其在医学体分割中的应用

利用医学序列切片在灰度值和空间位置上的相关性,对传统主动轮廓模型进行改进,将其应用于医学体数据分割中.以物体轮廓采样到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,同时通过制约轮廓的长度,使其尽可能短来达到;利用图像区域的局部梯度信息,同时利用序列图像之间局部区域的全局信息及其相关性重新构造外部能量函数;并根据内外部能量的比值,动态的调节权值参数.实验结果表明,改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些噪声点或伪边缘点,可达到良好的体分割效果.     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

摘要： 近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出。但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合。基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合。选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息。     

基于正交基函数的广义FIR模型辨识方法

为了解决高阶脉冲响应模型带来的分析和计算上的困难,利用系统的部分已知信息构造正交基函数,并将其引入到传统脉冲响应建模中,提出了一种广义脉冲响应模型辨识方法。该方法通过正交基函数对输入数据进行滤波,使得滤波后的数据蕴涵着系统的部分动态特性,但也使滤波后的数据不再满足时移特性,因而无法直接使用梯度算法对模型参数进行辨识。结合递推最小二乘原理,给出了模型参数的计算公式。最后给出了仿真算例,结果表明,给出的方法具有优良的性能,完全能够满足系统建模要求。     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.     

基于小波分形配比的医学图像插值算法研究

医学图像一般要求边缘细节清晰,而传统的插值方法会导致图像细节信息的丢失.为了满足医学插值放大图像质量和速度的要求,利用小波变换和几何分形的思想,提出了一种改进的几何分形算法和小波变换相结合的图像插值新方法.实验仿真表明,该算法能极大消除细节伪影,同时还保持很好的纹理细节,峰值信噪也得到提高.     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出.但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合.基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合.选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征.实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息.     

改进的基于奇异值分解的抗差容积卡尔曼滤波算法在全球定位导航中的应用

非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响.用奇异值分解代替Cholesky分解,改善滤波稳定性,避免先验协方差非正定而降低滤波性能.最后通过引入抗差因子调节观测协方差矩阵,再次减少观测异常值对于滤波结果的影响.采用仿真实验进行分析,改进的抗差容积卡尔曼滤波算法对于减弱异常观测值影响有良好的效果.