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  • 简介:摘要文章主要针对本厂尾气转化变换装置开车遇到的问题进行技术改造,通过技术改造确保装置一次性投料成功,同时防止变换炉因为过氧造成飞温及爆炸事故,对装置长周期运行起到较好的效果。

  • 标签: 变换气 变换炉 转化炉
  • 简介:本文首先分析了新的时频分析理论——小波变换理论的优良时频特性,并与窗口傅里叶变换的时频特性作了比较;又对小波变换理论在生物医学信号处理中的应用进行了评述;最后对小波变换理论及在生物医学信号处理中的应用作了简要展望。

  • 标签: 时频分析 小波变换 生物医学信号 信号处理
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  • 简介:介绍了3种基于小波变换的医学图像增强方法和其原理,分别应用这3种增强方法对一幅磁共振医学图像进行了增强处理,对实验结果数据进行对比分析,说明它们在医学图像增强效果上的差异.

  • 标签: 医学图像 小波变换 图像增强 峰值信噪比 自适应增强
  • 简介:摘要目的探讨变换体位对灌肠治疗溃疡性结肠炎的影响。方法使用随机抽取病人,将病人分为两组,一组灌肠后嘱患者左侧卧位卧床休息,一组灌肠结束后注意改变体位,依次为左、右侧卧位和胸膝位,以增加药液覆盖面,每日1次。结果实验组患者的大便次数、住院天数及治疗费用方面均低于对照组;在患者满意度方面高于对照组。实验组治愈率明显高于对照组。结论通过对灌肠后患者体位的改变,使药液充分渗透入肠壁,明显提高灌肠效果,对疾病的恢复起到积极的促进作用,有效缓解病人的痛苦,减轻患者经济负担。

  • 标签: 变换体位 灌肠 治疗 溃疡性结肠炎 影响
  • 简介:针对CCD光电序列探测图像中的弱小运动目标检测问题,提出了一种运动星空背景下的基于变换域特征的弱小目标检测算法。在变换域中以星点到参考恒星的变化距离为特征信息,根据恒星和目标的运动特性构建的相似性度量函数进行潜在目标点划分,通过轨迹关联最终完成弱小目标的检测。实验结果表明,该算法充分考虑了恒星、目标和噪声的灰度和运动特性,能有效的实现运动星空背景下的弱小目标检测。

  • 标签: 弱小目标检测 距离变换域特征 轨迹关联
  • 简介:为提高中医诊断图像的质量,应用改进的基于小波变换尺度间相关性的去噪方法,对诊断图像进行去噪处理。结果显示,该去噪方法能有效去除中医诊断图像中的噪声。

  • 标签: 中医诊断 医学图像 小波变换 图像去噪
  • 简介:【摘要】目的:探究分析在新生儿肺炎患儿中采取变换体位护理的效果。方法:从2020年4月至2022年4月我院收治的新生儿肺炎患儿中抽选86例作为本次研究对象,采用随机数字表法分为两组,实验组有患儿43例,接受变换体位护理,对照组有患儿43例,接受常规体位护理,对比两组临床护理效果。结果:护理前,两组患儿血氧饱和度、心率、呼吸频率差异无统计学意义(P>0.05);护理后,实验组患儿血氧饱和度明显高于对照组,心率、呼吸频率明显低于对照组,差异具有统计学意义(t=6.540、10.578、6.731,P

  • 标签: 变换体位护理 新生儿肺炎 效果
  • 简介:具有大小,位移,旋转不变性(TRSI)的目标识别是一个三阶问题,如果采用三阶神经网可以使问题得以解决,但最大难点就是互连权矩阵的组合爆炸问题,在本文中,我们将视觉生物物理学的研究成果应用到高阶神经网的研究中,首次提出双向Log-Polar变换与高阶网(HONN)结合的方法,有效地解决了权系数的组合爆炸问题,进一步提高了识别率。取得了突破性进展,使得将高阶网用于自动目标识别成为可能。

  • 标签: 高阶神经网 双向Log-Polar变换 自动目标识别
  • 简介:目的研究医学数字影像的降噪法,提高临床大夫对医学影像细节的诊断能力。方法采用图像的多尺度小波变换局部模最大值进行空域滤波(主要是边缘检测及降噪)的方法。结果此方法得到了满意的边缘检测和降噪结果,克服了传统方法的缺点。结论此方法降噪能力强,定位精度高。

  • 标签: 小波变换 空域滤波 边缘检测
  • 简介:目的研究用小波变换去除心电图信号中呼吸信号的方法.方法采用db4小波对采样频率为200Hz的心电图信号作离散小波变换的多层分解,并与呼吸信号的频率成分比较,发现呼吸信号分布在心电图信号分解后第8、9、10层细节中,去除这些成分和高频干扰,对剩下的分量重构.结果比较成功地纠正了心电信号的基线,去除了低频呼吸信号的干扰.结论小波变换的方法能够去除心电信号中的呼吸信号干扰.

  • 标签: 心电信号 呼吸信号 小波变换 小波重构
  • 简介:当前癫痫自动检测方法,通常采用希尔伯特黄变换结合脑电信号变换规律进行检测,易受到噪声的干扰,检测结果存在一定的误差。据此,深入研究基于子波变换的癫痫脑电信号检测方法,依据子波变换检测癫痫脑电信号的原理,采用子波变换对含噪的脑电信号进行去噪后,考虑到癫痫患者发病时,脑电信号里异常特征波导致信号波动幅度较大,采用TQWT小波分解并重构脑电信号,提取重构后的脑电信号里有效值与峰峰值指标构成特征分量,根据特征分量设定正常与发病两种样本,通过支持向量机(supportvectormachine,SVM)分类对脑电波信号样本分类,实现患者癫痫脑电信号的准确检测。实验结果表明,所提方法可有效检测癫痫脑电信号,检测灵敏度、特异性和准确率均值分别是98.73%、18.84%、98.87%,适用于癫痫脑电信号检测。

  • 标签: 子波变换 癫痫 脑电信号 检测 去噪 支持向量机
  • 简介:编码超声发射技术已在高端超声成像仪中使用,其中线性调频信号是常用的编码信号。由于通过超声系统的回波会有较大衰减,接收信号通常比较微弱,并且带有强噪声,影响成像质量。分数阶Fourier变换应用在编码超声信号处理中,可以有效提高成像质量。本研究提出一种新的成像方法,先对回波信号进行分数阶Fourier变换,再经带通滤波滤除大部分噪声,然后通过匹配滤波处理,最后成像。该方法同时融合了信号在时域和频域的信息,并可以进一步降低发射功率。仿真结果表明,这种方法相对于传统的成像方法可以进一步增强系统的抗干扰能力,提高信噪比,从而改善超声成像质量。

  • 标签: 分数阶傅立叶变换 线性调频信号 匹配滤波器 超声滤波 信噪比
  • 简介:为了研究小波变换分解的尺度和融合策略对图像融合效果的影响。我们选择已配准后的多聚焦医学图像以及MRI/CT灰度图像,在提取图像的低频和高频小波系数时,分别进行单尺度和多尺度分解,融合时采取了基于独立像素点和基于邻域窗口的多种融合策略,深入对比分析各种融合规则对医学图像融合性能的影响。实验结果和性能评价表明:使用局部滤波的操作可以明显改善图像融合的效果,使图像的细节信息更加丰富,而多尺度融合能明显提高融合图像的亮度。

  • 标签: 图像融合 小波变换 融合规则 性能评价 灰度直方图
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  • 简介:摘要目的提出一种基于霍夫变换(HT)的新算法提高射波刀自动质量保证(AQA)测试胶片影像分析的准确性与稳定性,并探讨胶片图像的扫描分辨率对测试结果的影响。方法获取9对胶片对AQA模体进行分析测试,首先利用中值滤波对灰度化后的胶片影像预处理,去除噪声干扰;再使用全局阈值对图像进行二值化分割,对分割后的图像进行边缘检测并利用HT提取胶片边缘直线,将胶片图像变换至正确位置;最后利用边缘检测和HT提取出影像中射野投影圆和钨球投影圆的圆心,通过分析同心度最终得到AQA测试的误差分析结果。结果所有样本分别使用本算法与原软件算法所得等中心误差结果差异无统计学意义(P>0.05),其标准差差异有统计学意义(P=0.027);表明本算法在保证了胶片分析准确性的同时具有更好的稳定性。两种方法均不能通过采用分辨率更高的胶片影像来提高分析结果的准确性和稳定性。结论本算法排除了胶片扫描摆位误差造成的干扰,为射波刀系统AQA工作提供了一种更稳定的途径。

  • 标签: 射波刀 自动质量保证 霍夫变换 图像处理
  • 简介:摘要由于医学图像信号一般具有较强的相关性,如果经过多维坐标系适当的旋转变换后,把散布在各个原坐标轴上的原始图像数据集中到新坐标中的少数坐标轴上了,再经适当的适量量化和编码,就可以实现高效数据压缩。

  • 标签: 小波变换 医学影像 图像压缩
  • 简介:基于梯度的边缘检测方法在处理含有弱边缘的图像时存在问题:选取高梯度阈值会遗漏弱边缘,而选取低梯度阈值将会出现虚假边缘点。本文提出了一种基于非线性灰度变换的弱边缘检测方法。该方法首先对图像作非线性变换,沿边缘方向作平滑后再计算梯度值并进行非最大化抑制,最后参照梯度直方图选取合适的梯度阈值来标识边缘点。实验结果表明本文提出的方法能有效地检测出弱边缘。

  • 标签: 弱边缘 非线性变换 阈值