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自适应波束形成算法与基于压缩感知技术的超声成像研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 医学超声成像技术的发展第9-11页
        1.2.2 超声波束形成技术的发展第11-12页
        1.2.3 压缩感知技术发展第12-13页
    1.3 本文的主要研究内容第13-14页
2 超声成像基本理论第14-28页
    2.1 超声成像基本原理第14-17页
        2.1.1 波动方程第14-15页
        2.1.2 超声声场分布计算第15-16页
        2.1.3 超声声场波束仿真第16-17页
    2.2 波束形成控制方法第17-22页
        2.2.1 聚焦与偏转第17-18页
        2.2.2 动态聚焦第18-20页
        2.2.3 动态孔径第20-21页
        2.2.4 幅度变迹第21-22页
    2.3 延时叠加波束形成算法第22-24页
    2.4 质量评价指标第24-26页
    2.5 本章小结第26-28页
3 自适应波束形成算法第28-45页
    3.1 特征空间最小方差算法第28-30页
    3.2 超声成像相干系数算法第30-31页
    3.3 维纳滤波与特征空间融合的最小方差波束形成第31-32页
    3.4 信噪比后滤波与特征空间融合的最小方差波束形成第32-33页
    3.5 数字波束形成的稳健算法第33-37页
        3.5.1 空间平滑法第33-36页
        3.5.2 对角加载法第36-37页
    3.6 仿真对比成像实验第37-44页
        3.6.1 点目标成像实验第38-40页
        3.6.2 吸声斑成像实验第40-41页
        3.6.3 geabr_0实验第41-44页
    3.7 本章小结第44-45页
4 压缩感知超声成像技术第45-62页
    4.1 压缩感知基本理论第45-46页
    4.2 信号的稀疏表示第46-49页
        4.2.1 离散余弦变换第47页
        4.2.2 离散傅里叶变换第47-48页
        4.2.3 离散小波变换第48-49页
    4.3 稀疏字典第49-51页
    4.4 测量矩阵第51-53页
        4.4.1 不相干性第51-52页
        4.4.2 RIP特性第52页
        4.4.3 常见测量矩阵第52-53页
    4.5 压缩感知重构算法第53-55页
        4.5.1 l0、l1范数模型第53-54页
        4.5.2 重构算法第54-55页
    4.6 压缩感知超声成像实验第55-61页
        4.6.1 点目标成像实验第56-58页
        4.6.2 吸声斑目标成像实验第58-60页
        4.6.3 仿体实验第60-61页
    4.7 本章小结第61-62页
5 总结与展望第62-64页
    5.1 总结第62-63页
    5.2 展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
附录第69页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第69页
    B.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第69页

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