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由于传统的降噪处理方法很难干净地去除高强度聚焦超声(HIFU)信号中的噪声,提出利用压缩感知(CS)对 HIFU 回
波信号进行降噪。 在观测矩阵的设计中将传统的高斯随机观测矩阵改进为稀疏循环结构化矩阵,减少了构造观测矩阵和重构
信号的时间。 仿真实验表明,与带通滤波器、小波降噪方法和经验模态分解(EMD)降噪方法相比,该方法得到的信号的重构信
噪比(RSNR)更高,重构均方差(RMSE)和最大误差(ME)更小。 用不同方法对不同温度下获得的 HIFU 回波信号进行去噪并提
取二次谐波激发效率,发现采用该方法得到的二次谐波激发效率曲线方差和波动更小,验证了该降噪方法在实测信号中的优
越性。 相似文献
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ABS树脂由于其优异的性能,在各个领域都具有十分广泛的应用。实验探究了辐照前后抗氧剂168和626对ABS材料的色差、力学性能、断裂形貌和热性能的影响。采用医疗用品辐照灭菌剂量设定传统剂量,在25 k Gy的辐照剂量下,色差结果显示,当抗氧剂168的添加量为0.9份时,抗氧剂626的添加量为0.7份时效果较好,且抗氧剂168对ABS材料的耐辐照变色效果要优于抗氧剂626。力学性能结果表明,辐照后材料的拉伸强度和冲击强度上升,弯曲强度下降,但材料的整体力学性能变化不大。扫描电镜结果显示,ABS材料的缺口冲击断裂面较粗糙,具有明显的韧性断裂。与辐照前相比,材料的玻璃化转变温度变化较小,热稳定性能略有增加。 相似文献
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人体姿态估计是当前的研究热点,可应用在动作识别、人机交互、医疗监护、运动分析、虚拟现实等方面。人体姿态估计主要从输入数据中获取人体的关键节点,比如肩膀、手肘、膝盖。鉴于现有深度学习算法在遮挡情况下存在识别不准确的情况,通过多尺度通道注意力机制对人体姿态估计的任务进行算法优化,核心思想是获取特征图的通道权重,聚合本地和全局特征的上下文信息。通过多个尺度自适应地融合通道维度的权重,实现对通道信息的加强,也就是选择性地增强重要特征和抑制无意义的特征。实验以SimpleBaseline为基准网络,插入多尺度通道注意力模块后,在MPII人体姿态数据集上进行训练和测试,达到88.402%的精度。实验在COCO数据集上进行训练和测试达到72.8的AP结果。 相似文献
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