定向区域生长算法及其在血管分割中的应用

针对医学图像中微细管道结构灰度连续性差,采用常规区域生长法进行分割容易丢失末梢的问题,提出一种定向区域生长算法,可以在生长过程中跨越管道结构中的低灰度 区域。算法向图像中已生长区域外灰度最高的方向进行生长,每次将一个体素加入已生长区域,将图像转变为一颗以种子点为根结点的树,再从叶子结点进行回溯以确定感兴趣区 域。对实现算法的数据结构进行了讨论。算法可以应用于任意维的图像。对2维和3维图像的测试结果表明,相对于常规的区域生长法,算法可以分割出更多的血管分支。算法对3维 图像的运行时间为秒钟量级,可以满足临床应用的要求。     

嵌入式无线家庭网关的设计与实现

智能家居的概念逐渐深入人心,人们越来越渴望更智能、更舒适的数字家居生活.在智能家居系统中,各个智能模块完成一定的功能,并通过家庭网关的控制而形成系统,家庭网关将在很大程度上决定系统的性能.本文就无线家庭网关的工作原理和设计方案作一个详细的介绍.     

基于相位差的同步调相机定子绕组匝间短路故障定位方法EI北大核心CSCD

为了改善同步调相机机组的运维效率,提出一种基于相位差的同步调相机定子绕组匝间短路故障定位方法。首先,在线获取三相电流的相位、零序电压基波分量的幅值及相位。如果零序电压基波分量的幅值超过阈值,则认为定子绕组发生匝间短路。为了进一步实现故障相的定位,将零序电压基波分量相位分别与三相电流相位进行比较,获得3组相位差,则匝间短路故障发生在3组相位差中最小值所属相的定子绕组中,从而实现故障定位。为了验证所提方法的准确性和有效性,分别基于TTS-300-2型同步调相机和小型电励磁同步电机搭建相应的仿真模型和实验平台,进行仿真与实验验证。实验结果表明:利用零序电压基波幅值可以诊断同步调相机是否发生匝间短路故障,利用零序电压基波与各相定子电流基波间的相位差可以实现故障定位。     

基于Nios Ⅱ的ZrO2分析仪的数据采集与处理

基于现场可编程(逻辑)门阵列(FPGA)气体分析仪为在线实时氧含量监测仪,具有结构简单和响应快速的特点,且该ZrO2传感器符合能斯特方程特性.因FPGA浮点计算能力不强,直接用能斯特方程计算氧含量造成系统资源消耗过大,仪表不能实现快速响应.在介绍ZrO2传感器测氧原理的基础上,选择MAX197并采用Nios Ⅱ对测量数据进行非线性化处理,用拟合曲线替代ZrO2传感器特性方程计算氧含量,在保证仪器氧含量计算精度的同时,提高计算效率,减轻CPU的负担,快速准确地进行数据采集与处理,实现实时在线测量.     

最小二乘曲线拟合在DH-6001ZrO2分析仪中的应用

DH-6001 ZrO2 分析仪为在线实时氧含量监测仪,因仪器控制芯片浮点计算能力不强,直接用能斯特方程计算氧含量造成系统资源消耗过大,仪器不能实现快速响应.在介绍最小二乘曲线拟合原理的基础上,采用最小二乘高次多项式对测量数据进行拟合,实现了实时在线测量.     

基于距离变换的肝脏栓塞治疗仿真

栓塞治疗是非手术肿瘤治疗方法的首选方案,血管栓塞后的肝癌大部分瘤体组织因缺血、缺氧而逐步坏死,而正常肝组织的供血受影响不大,且能形成侧支循环,不会导致明显的肝功能障碍。假定肝实质组织由距离其最近的血管供血,提出一种肝脏血管栓塞治疗的计算机仿真方法,选用一种精确的欧氏距离变换算法,在改进算法步骤之后,使得该算法支持多背景点。实验结果表明,该方法可以将血管栓塞的结果,映射到肝实质组织中,达到肝实质的栓塞显示效果,能够帮助医生直观地观察栓塞后肝脏组织的供血状况,评估栓塞效果。     

基于PCI总线的A/D采集卡在铁路红外探测中的应用

在介绍使用PLX9054接口芯片的基础上,给出了一种基于PCI总线的数据采集系统的方案设计,及在Windows操作系统下开发底层驱动程序的方法.该系统使用模数转换器件和PCI总线传输高速数字信号,工作在通用计算机上,同时支持中断和DMA方式实现高速数据传输.     

基于upc1658c的宽频带放大器的设计

本文以upc1658c为核心,通过外加反馈电路过改变凡馈电阻值构成宽频带,高增益,进而实现有线电视信号(UHF/VHF)放大,其中还利用变压器来实现阻抗匹配,解决了频率过高时的电感问题.     

基于在线拉曼光谱仪预测石脑油组成的方法研究

研究石脑油的烃组成预测问题.针对石脑油组分极其复杂和冗余特点,传统的检测方法求解方法复杂、测定时间过长等难题,为了提高准确度,提出一种基于在线拉曼光谱技术结合主成分粒子群算法的预测方法.首先获得石脑油样品的拉曼谱图,利用主成分分析对数据进行降维处理,消除数据间的冗余信息,然后采用粒子群算法对主成分分析后的数据进行预测,得到各个组成成分在石脑油中的质量分数,并将样品预测值与真实值的相关性进行分析.实验结果表明:相对于其他预测方法,该方法准确性高,现场适应性强,测定时间短,是一种高效、实时性好的石脑油组成预测方法.     

基于拉曼光谱CCD信号的谱峰识别技术研究

针对在线拉曼光谱信号存在荧光背景和严重谱峰重叠的情况,提出了一种从含荧光背景信号中提取有用信号并对其进行充分分离的谱峰识别方法。首先采用小波变换扣除原始信号中的荧光背景(即低频成分),然后采用免疫算法对有用信号进行分离。由于免疫算法在组分较多情况下收敛速度慢甚至不收敛,因此,又采用主成分分析(PCA)法得到累计百分比,对免疫算法中的标准信号进行加权,从而完成对重叠拉曼光谱信号正确、快速地识别,并很好的满足了在线拉曼光谱仪在工业现场谱峰识别准确快速的要求。