一种高效的正交扩频调制技术

补码键控扩频调制技术是一种高效的正交扩频调制技术,在克服多径效应、抗频率选择性衰落及抗窄带干扰方面有着优异的性能。补码有着非常好的对称特性和相关特性,其调制和解调简单易实现。介绍了补码的性质,详细地分析其码字结构,进而给出了其高效解调器的详细结构。     

复杂背景下扩展目标双尺度分形分割算法

针对复杂背景的分形尺度不变性,提出了一种扩展目标分割新算法.首先将大、小两种尺度下像素邻域内的灰度信号转化为一维,分别进行离散傅立叶变换(DFT),再利用频域的极大似然估计提取分形维数,选取小尺度的分维数图表征各边缘的精确位置,而大尺度的分维数图表征抑制背景纹理后的目标主要轮廓,然后计算图像边缘的方向性函数,使大尺度边缘在小尺度边缘限定的范围内,选择幅度与方向接近的目标边缘进行连接,最后进行阈值分割,得到闭合的精确边缘结果.实验证明了算法的有效性和可靠性.     

一种强海杂波多目标分形分割算法

提出了一种提取分形尺度误差的电视图像检测分割算法。首先针对强海杂波背景特性,将多目标统归于目标类,分析了归一化的数字图像形态维分形模型,再构建分形尺度误差作为模式分类特征,并设定类间最优阈值进行分割,获得目标区域的精确位置信息,最后选取分割结果中最大局部熵点作为种子,通过区域生长得到较为完整的目标轮廓。通过对实际海景序列图像进行了仿真实验,取得了良好的检测分割效果,并具有较强的抗噪声性能。     

高速无线数据传输中的补码键控扩频调制

补码键控扩频调制在克服多径效应、抗频率选择性衰落及抗窄带干扰方面有着优异的性能.IEEE802.11b标准规定采用补码键控技术以达到11Mbps,5.5Mbps的数据传输速率.介绍了该技术中采用的码字及其结构,并详细地给出了其调制与解调的具体实现.     

基于生成对抗网络的超声图像超分辨率重建

针对医学超声图像的分辨率低而导致视觉效果差的问题,使用基于神经网络的图像超分辨率(SR)重建方法提升医学超声图像的分辨率。采用针对自然图像超分辨率重建的生成对抗网络(SRGAN)作为基本方法,通过减少2个输入通道和删除1个残差块对该网络的结构进行更改,并且改进网络损失函数,新增模糊处理数据集,使该网络适应医学超声图像所具备的灰度图像、散斑纹理单一等特点,从而重建出放大4倍的边缘清晰没有伪影的医学超声图像。将改进SRGAN与原始SRGAN的结果相比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别有1.792 dB和3.907%的提升;与传统双立方插值的结果相比,PSNR和SSIM分别有2.172 dB和8.732%的提升。     

联合深度学习的通用血流向量成像方法

针对传统的超声血流向量成像（VFM）技术需要专有软件来获取原始多普勒和散斑跟踪数据的限制,提出一种联合深度学习的通用VFM方法。首先,使用速度标尺获取彩色多普勒超声心动图提供的沿声束方向的速度作为径向速度分量;然后,使用U-Net模型自动识别左心室壁轮廓,通过重新训练的PWC-Net模型计算左心室壁速度作为连续性方程的边界条件,并通过求解连续性方程获取各血液质点垂直于声束方向的速度分量（即切向速度分量）;最后,合成心脏流场速度矢量图,并实现心脏流场流线图的可视化。实验结果表明,所提方法得到的心脏流场速度矢量图和流线图能准确反映左心室所对应的时相,得到的可视化结果与Aloka提供的VFM工作站的分析结果是一致的,符合左心室流体动力学特征。所提方法作为一种通用、快速的VFM方法,不需要任何供应商的技术支持和专有软件,可以进一步推进VFM在临床工作流程中的应用。