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。     

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。     

综合分析脐血流声谱包络特征的方法

采用统计分类法和人工神经网络分类进行分类决策以及采用Ｚ域极点模型进行了极点分布研究，完成了从声谱包络的形态特征和动力学特征两方面综合提取脐血流的信息。研究结果表明，这些方法具有较好的效果。     

超声Doppler血流声谱参数的计算机自动分析方法

报道了一种超声Ｄｏｐｐｌｅｒ血流声谱参数的计算机自动分析方法。通过估计Ｄｏｐｐｌｅｒ信号的最大频率以提取声谱图的包络，然后自动计算声谱参数，从而使自动分析结果的准确性和可重复性明显优于人工分析方法。     

多载波调相雷达的功率放大器非线性效应补偿

针对多载波调相雷达信号因具有较高的包络峰均比而易受功率放大器非线性影响的问题,该文利用Saleh非线性模型分析了功率放大器非线性效应对多载波余码相位调制(MCPC)雷达信号的一维距离像的影响,采用单个MCPC脉冲连续两次发射的信号结构和回波信号自相关的方法提取非线性参数,对MCPC雷达信号的非线性效应进行补偿。理论分析和仿真结果表明该方法可以分离非线性与多普勒效应,不仅使非线性补偿过程免受多普勒和噪声影响,且能保留多普勒信息。     

基于递归量化分析的表面肌电特征提取和分类

利用展拳、握拳和腕屈、腕伸时从前臂分别检测的两路表面肌电（surface electromyography,SEMG）信号,对四种动作进行了分类研究.先采用移动平均法（moving average,MA）和一阶差分法确定SEMG信号中对应的每个动作波形的起止点,再利用递归量化分析（recurrence quantification analysis,RQA）方法提取各种动作波形的非线性特征参量（确定率、递归率等）,由两路SEMG信号的这些特征参量构成特征矢量,输入BP（back propagation）神经网络,完成对不同动作的分类.研究结果表明,将利用递归量化分析得到SEMG信号的几种非线性参量作为特征值,对不同动作进行分类能够获得较高的分类准确率.     

肺动脉压无创伤估测系统及其应用价值研究

肺动脉压是临床诊断、生理研究的一项重要指标,常规采用有创伤的心导管术测量。文章提出了一种基于超声和心电的无创伤估测方法,研制了肺动脉压无创伤估测系统。文中报告了所用的关键技术要点,动物实验和临床试用。所用的关键技术是小波变换降噪;新型百分比法提取声谱包络;小波变换识别定位超声;心电信号特征点。经9条狗的动物实验和60例临床试用,与心导管术相关性在80%以上。     

UHF局部放电信号包络检波电路设计与实现

气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号频率大多分布在300 MHz～1.5 GHz,直接对特高频原始信号进行采样和分析,要求系统必须具备较高的采样率,导致需要处理传输的数据量巨大,成本高昂,工程应用困难.而气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号的包络波形同样携带着大量的放电缺陷特征信息,对提取的包络波形进行采样处理,一方面可以大大降低对系统采样率的要求,另一方面也保留了局部放电缺陷大部分的特征信息.根据气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号特性,设计实现了一种适用于气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号的包络提取检波电路,实测结果表明,该检波电路响应速度快、惰性失真小,提取的包络波形与特高频原始信号的轮廓基本一致,较好地保留了气体绝缘组合电器局部放电所携带的特征信息.     

利用压电换能器电信号检测引线键合质量

以引线键合系统超声波发生器电信号作为检测键合质量的信息载体,研究了超声电信号的特征提取方法以及在键合质量检测方面的应用.针对超声电信号的瞬态特性,提出一种基于包络分段的特征提取方法,该方法以瞬态键合过程的发生、发展和完成为分段依据,将超声电信号包络分成信号上升、稳定和衰减3个阶段,并提取每个阶段能够反映键合质量的波形特征来表征键合过程.为了消除特征中的冗余信息并实现特征降维,采用主分量分析技术进行特征选择,通过实验数据的分析,有效地识别出了正常键合、无引线键合和根部脱落键合的状态,为引线键合质量的检测提供了一条新途径.     

基于Gabor变换的微动目标微多普勒分析与仿真

由于目标微动特征信号具有非线性和非平稳的特点,为有效提取雷达目标的微动特征,为雷达目标的分类与识别提供依据,在单频信号体制下,以旋转散射点目标为例,基于时频分析的方法提取了旋转目标的微多普勒信息,通过仿真验证,得到了微动目标的微多普勒特征,比较了几种常见时频分析工具的变换结果及性能差异.仿真结果表明,Gabor变换方法在微动目标微多普勒提取方面是可行而稳健的,Gabor变换的巨大潜力将为微动目标特征识别提供新的途径.     

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。     

基于时频域特征的场景音频研究

随着人们对于场景音频研究的逐渐深入,现有的分析方式由于存在不能完整反映音频的声学特性等弊端,已经无法满足人们的需求。基于时频域特征的分析方式可以很好地解决这一问题,即通过提取场景音频的语谱图,使待分析信号中包含的声学事件得到完整保留,使其表现得更加直观。语谱图中包含着丰富的纹理信息,选取不同窗长,可分别得到场景音频的宽带语谱图和窄带语谱图。对比实验表明,窄带语谱图可以更好的反映出待分析信号中所包含声学事件的趋势、连续性及分布特征。因此对场景音频进行时频域特征分析更适合使用窄带语谱图。     

脐动脉音频多普勒信号特征分析方法的比较研究

提出了一种利用Teager算法对脐血流音频多普勒信号进行特征分析的方法，并将它同现有的一些脐血流音频多普勒信号分析方法进行比较。这些方法包括：传统的声谱参数法及以前提出的零极点模型法及分形分析法。通过对66例胎儿脐血流音频多普勒信号的分析研究表明：这几种方法对胎儿宫内异常等疾病均具有一定的敏感性，且各有其优缺点。     

时频表达在心音研究中的应用

心音是一种非平稳信号,用时频分析方法可以获得这种信号的一些重要的特征,为此提出了不同时频表达在心音研究中的几个性能指标：频谱的聚集度,时间包络的覆盖率、均方误差和规则性.基于这些指标比较了心音信号的短时傅立叶变换、连续小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等时频表达的性能,并给出了具体应用的例子．     

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。     

基于时频信息提取的两自由度时变模态参数识别方法

通过对非线性结构响应的Gabor小波谱进行重排,从中提取出反映系统频率的时频脊线,由脊线得到非线性结构的瞬时频率和幅值,进而识别出结构响应信号的骨架曲线.对1个两自由度结构的算例分析表明:通过重排谱和脊线能较理想地识别出系统的时变频率和骨架曲线,脊线的方法比常规的优化方法简便.     

超声多普勒血流信号的时间－频率表示法

介绍了维纳分布和复合型核时间－频率分布两种信号的时间－频率表示法，然后将这两种表示法应用于超声多普勒血流信号分析实验，并对结果进行了讨论．     

激光多普勒测速信号的小波包全局阈值消噪研究

针对实际的激光多普勒测速信号中混有大量的噪声信号,难以找到所需要的多普勒频移的问题,提出了一种小波包全局阈值消噪方法,并在MATLAB中运用此方法对多普勒测速信号进行处理。根据多普勒信号的特点,通过对小波包分解尺度的选取、阈值估计方法的对比和对阈值thr的调整,可以快速有效地消除信号中的噪声信号,提高信噪比,得到有用信号。