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公开(公告)号：CN105957117A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610264588.0
申请日：2016-04-26
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T11/003 , G06T5/001 , G06T2207/10088
Abstract: 本发明公开了一种并行磁共振的图像重建方法，属于磁共振成像技术领域。该方法将用于单线圈MRI重建的二维k空间数据的相位条件扩展到适用于并行成像重建的三维k空间数据集；通过构造基于多线圈k空间数据的低秩数据矩阵，并利用矩阵填充的方法来重建这个数据矩阵从而实现并行磁共振图像的重建。从而可用较少的采样数据和更短的图像重建时间获得更好的重建图像质量，且重建过程中不需要自校正环节，可以更好地抑制噪声。本发明还公开了一种并行磁共振的图像重建装置及一种并行磁共振成像系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108802683B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810540578.4
申请日：2018-05-30
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于可预测简正波的稀疏贝叶斯学习的源定位方法，属于信号处理技术领域。本发明的方法针对现有基于稀疏贝叶斯学习的匹配场处理方法存在环境失配的问题，利用不同简正波受到环境变化影响的差异，提取出受到环境变化影响较少的简正波来计算拷贝场字典。由于声场由简正波叠加而成，提取其中受到环境影响较小的简正波部分作为可预测简正波计算拷贝场字典，从而减少环境失配带来的定位误差，提升了对环境失配的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106483193A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610853071.5
申请日：2016-09-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01N29/024 , G01S5/22 , G01S15/88
CPC classification number: G01N29/024 , G01N2291/011 , G01N2291/022 , G01S5/22 , G01S15/88
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶累计量的波达快速估计方法，属于信号处理技术领域。本发明针对现有基于高阶累积量的阵列信号处理方法所存在的计算复杂度过高的问题，利用线性时间的奇异值分解方法进行信号子空间的近似，从而大幅缩短算法的执行时间并大幅节约算法的占用内存。本发明还公开了一种基于声线传播时间层析的海洋声层析方法以及一种定位方法。本发明在保证较高分辨能力的同时，可大幅降低现有技术的时间复杂度与空间复杂度，减少硬件资源的消耗并提高信号处理的实时性。
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公开(公告)号：CN106483193B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201610853071.5
申请日：2016-09-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01N29/024 , G01S5/22 , G01S15/88
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶累计量的波达快速估计方法，属于信号处理技术领域。本发明针对现有基于高阶累积量的阵列信号处理方法所存在的计算复杂度过高的问题，利用线性时间的奇异值分解方法进行信号子空间的近似，从而大幅缩短算法的执行时间并大幅节约算法的占用内存。本发明还公开了一种基于声线传播时间层析的海洋声层析方法以及一种定位方法。本发明在保证较高分辨能力的同时，可大幅降低现有技术的时间复杂度与空间复杂度，减少硬件资源的消耗并提高信号处理的实时性。
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公开(公告)号：CN105957117B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201610264588.0
申请日：2016-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种并行磁共振的图像重建方法，属于磁共振成像技术领域。该方法将用于单线圈MRI重建的二维k空间数据的相位条件扩展到适用于并行成像重建的三维k空间数据集；通过构造基于多线圈k空间数据的低秩数据矩阵，并利用矩阵填充的方法来重建这个数据矩阵从而实现并行磁共振图像的重建。从而可用较少的采样数据和更短的图像重建时间获得更好的重建图像质量，且重建过程中不需要自校正环节，可以更好地抑制噪声。本发明还公开了一种并行磁共振的图像重建装置及一种并行磁共振成像系统。
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公开(公告)号：CN108802683A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810540578.4
申请日：2018-05-30
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/18
CPC classification number: G01S5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于可预测简正波的稀疏贝叶斯学习的源定位方法，属于信号处理技术领域。本发明的方法针对现有基于稀疏贝叶斯学习的匹配场处理方法存在环境失配的问题，利用不同简正波受到环境变化影响的差异，提取出受到环境变化影响较少的简正波来计算拷贝场字典。由于声场由简正波叠加而成，提取其中受到环境影响较小的简正波部分作为可预测简正波计算拷贝场字典，从而减少环境失配带来的定位误差，提升了对环境失配的鲁棒性。
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