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公开(公告)号:CN106802418A
公开(公告)日:2017-06-06
申请号:CN201710040267.7
申请日:2017-01-19
Applicant: 重庆大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司
Abstract: 本发明公布了一种合成孔径压缩感知超声成像中的高效能稀疏字典的设计方法,属于超声成像技术领域。该方法包括如下步骤:超声阵列接收的连续回波信号进行放大处理和A/D转换,获得超声成像所需要的回波信号x;选取delta矩阵作为合成孔径压缩感知超声成像的测量矩阵,对回波信号x进行非均匀压缩采样,得到测量信号y;利用发射脉冲作为基函数构造高效能稀疏字典Ψ;根据delta矩阵、测量信号y以及高效能稀疏字典Ψ构建合成孔径压缩感知超声成像的数学模型,通过该模型和重构算法得到重建原始回波信号利用重建原始回波信号进行波束合成并最终成像;本发明能让回波信号以更高的压缩率实现相同的恢复效果,进一步减少合成孔径成像所需存储的数据量、降低超声成像系统的复杂度。
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公开(公告)号:CN106510761B
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201611142215.2
申请日:2016-12-12
Applicant: 重庆大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司
Abstract: 本发明涉及一种信噪比后滤波与特征空间融合的最小方差超声成像方法,该方法首先对阵元接收的采样信号进行延时和前后向平滑以及对角加载处理,得到估计样本协方差矩阵;再将估计协方差矩阵进行特征分解,构造信号子空间;在期望信号子空间中,根据最小方差准则,计算得到自适应波束形成权值;再根据信号相干性设计后滤波系数,并根据输入信号信噪比引入噪声加权系数,计算得到信噪比滤波系数;将自适应波束形成权值与信噪比滤波系数融合得到新的加权向量;最后将得到的融合信噪比后滤波与特征空间的最小方差权值对经过前后向平滑处理的多路数据进行加权求和,得到一路自适应波束信号。该方法能够提高超声图像在分辨率、对比度以及对噪声鲁棒性等方面的性能,从而在整体上提高超声成像的质量。
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公开(公告)号:CN106510761A
公开(公告)日:2017-03-22
申请号:CN201611142215.2
申请日:2016-12-12
Applicant: 重庆大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司
CPC classification number: A61B8/5215 , A61B8/5269 , G06T5/001
Abstract: 本发明涉及一种信噪比后滤波与特征空间融合的最小方差超声成像方法,该方法首先对阵元接收的采样信号进行延时和前后向平滑以及对角加载处理,得到估计样本协方差矩阵;再将估计协方差矩阵进行特征分解,构造信号子空间;在期望信号子空间中,根据最小方差准则,计算得到自适应波束形成权值;再根据信号相干性设计后滤波系数,并根据输入信号信噪比引入噪声加权系数,计算得到信噪比滤波系数;将自适应波束形成权值与信噪比滤波系数融合得到新的加权向量;最后将得到的融合信噪比后滤波与特征空间的最小方差权值对经过前后向平滑处理的多路数据进行加权求和,得到一路自适应波束信号。该方法能够提高超声图像在分辨率、对比度以及对噪声鲁棒性等方面的性能,从而在整体上提高超声成像的质量。
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公开(公告)号:CN105827554A
公开(公告)日:2016-08-03
申请号:CN201610136995.3
申请日:2016-03-10
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L25/02
CPC classification number: H04L25/0278
Abstract: 本发明涉及一种FlexRay总线节点匹配电阻的优化方法及装置,属于数据总线通信技术领域;在本发明中,通过该装置对FlexRay总线施加激励信号,通过测量和计算FlexRay总线节点的电压信号,并结合FlexRay总线的分布参数模型,获得关于FlexRay总线的最佳匹配阻抗。本发明可以有效提高FlexRay总线信号通信的质量,降低数据通信过程中的误码率,确保FlexRay总线数据通信的稳定性与可靠性。
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公开(公告)号:CN105203883A
公开(公告)日:2015-12-30
申请号:CN201510610885.1
申请日:2015-09-23
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双密度小波网络的无偏估计光伏逆变器参数辨识方法,包括以下步骤:S1获取光伏逆变器输入输出的电压电流;S2采用双密度小波网络对电压电流进行处理;S3采用无偏自回归算法对电压电流进行修正;S4根据修正后的电压电流值,获得光伏逆变器参数估计模型。本发明通过应用双密度小波网络将光伏逆变器模型分为线性和非线性部分,从而提高了参数辨识模型的精度和实际价值;应用无偏差自回归算法,解决了有色噪声对系统参数辨识产生的影响;采用自适应方法降低了数据偶然性对模型的影响,提高了参数辨识模型对不同工况的适应性。
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