基于Labwindows／CVI和模糊PID算法的流化床温控系统设计

针对流化床加热炉传统控制方法落后,成本高,自动化程度低等问题,基于模糊PID控制算法对流化床加热炉的温度进行控制,实现了PID参数自整定,提高了控制精度、效率及过程的稳定性.同时,利用Labwindows/CVI设计了上位机的人机界面.实际运行表明,加热炉内温度稳定时的误差变化幅度小于0.3℃,满足一般流化床加热炉的要求.     

近红外脑功能DOT成像双网格半三维算法

采用基于光子输运模型的扩散层析成像(DOT)实现在近红外脑功能成像的诸多方案具有良好的定量研究潜力,但由于其逆问题固有的病态性,传统的全三维重建存在精度和分辨率低以及计算量大等缺点,因此根据实际问题约束和简化重建过程对改善成像性能具有重要意义.根据人体头部的解剖结构及近红外光在人脑中的传输特性,提出了改善逆问题病态性的双网格半三维图像重建算法,即在正问题中采用密集网格剖分下的全三维有限元计算提高计算精度,在逆问题中采用稀疏网格剖分且在同一脑组织层进行二维重建方法.模拟结果表明,对于单目标重建,双网格半三维重建算法与全三维重建算法相比,量化度提高30%、重建速度快4~12倍;对于双目标重建在信噪比30,d B以上的情况,半三维重建算法在CCS=12.5,mm的空间分辨能力与全三维重建算法CCS=20,mm的空间分辨能力相当.     

基于并行化逆向追踪技术的浅层组织拉曼蒙特卡罗模型

采用蒙特卡罗方法(Monte-Carlo,MC)建立多波段拉曼光子输运精确模型是发展扩散拉曼层析成像技术(diffuse Raman tomography,DRT)的重要基础步骤.传统拉曼蒙特卡罗(Raman Monte-Carlo,RMC)方法虽模拟精确但耗时严重,在DRT技术中应用受限,为此,设计了基于并行化逆向追踪技术的拉曼光子蒙特卡罗建模方法,根据格林互易性质,调换模型中给定散射光源和探测器的位置,在表面探测点处发射散射光源,对大量光子的输运过程进行基于GPU并行化的逆向追踪并积分求和,该方法可有效简化传统RMC方法中的的逐点模拟过程,从而提高计算效率.模拟结果表明,采用此新方法获取89、178和356个波段下模拟数据的计算耗时分别为50、85和180,min,与传统方法相比有明显提升,因而该方法可作为浅层生物组织DRT技术适用的快速正向建模方法.