基于SVM的ECT图像重建算法

电容层析成像（ECT）技术是基于电容敏感机理的过程层析成像技术。ECT的图像重建是一个典型的有限样本非线性映射问题。支持向量机（SVM）作为一种小样本处理方法,具有较强的泛化能力,被认为是目前针对小样本分类问题的最佳理论。提出了一种基于SVM的四层神经网络的图像重建算法,仿真结果表明,该算法用于三相流图像重建具有较强的空间分辨率和泛化能力。     

低通滤波器对电容成像系统实时性影响研究

电容层析成像系统的实时性是一个重要的性能指标，其中用于对解调信号进行滤波的低通滤波器的稳定时间是影响系统实时性的主要因素，而低通滤波器的截止频率决定其稳定时间。为提高系统的实时性，文中给出了低通滤波器截止频率的优化设计方法。     

电容式血压传感器

一、引言 许多类型的可变电容压力传感器已经问世。并且大多数是金属焊接结构。这种结构是用张紧的膜片式隔膜作为挠曲元件。该类型传感器具有高灵敏度,而且具有随处于两个电极中心的膜片差动形式工     

关于电容传感器二室结构分析

图1为二室结构的电容传感器。两侧是固定电容,中间的动膜片电极既是一次变换元件又是二次变换元件。所以该结构简单、对称性好,已被广泛采用。     

γ-CT Technique Used for Industrial Multiphase Flow Detection

A gamma-ray Computed Tomography(CT)technique based on MATLAB has been developed,and its potential for the application of multiphase flow detection has been demonstrated with simulation results.Aiming to improve the real time performance,we design a CT system with fixed sources and limited detectors.By dissecting the imaging region with Delaunay triangulation method,the algebraic reconstruction algorithm and simultaneous multiplicative algebraic reconstruction algorithm are implemented respectively to reconstruct cross-sectional images.The resultant images can be utilized to identify flow regimes or extract characteristic parameters.     

自适应插值算法在图像修复中的应用研究

针对BSCB模型速度慢、整体变分模型易产生阶梯效应的缺点,提出了一种基于扩散率函数的自适应插值算法。该算法利用待修复像素点周围的已知像素点的梯度权函数和距离权函数,对未知像素点进行赋值。实验结果显示: 将该算法应用到灰度图像和彩色图像的修复中,与传统算法相比所需运算时间短,视觉效果较好,定量评价指标(峰值信噪比)也证明了该算法的有效性。     

基于嵌入式Internet家庭智能控制器

文中设计基于嵌入式Internet的家庭智能控制器,利用WWW、UDP和ICMP三种协议,完成身份认证、远程监控、保安报警和链路诊断等功能,为智能住宅提供便捷的监控手段.     

肺部电阻抗成像电极阵列优化方法研究

肺部电阻抗层析成像(EIT)电极阵列的设计是影响系统性能与成像效果的关键因素之一,目前多在规则形状物场、等 间距分布的前提条件下对电极阵列进行优化,却并不适用于肺部不规则边界的情况。 本文提出基于深度学习的肺部电阻抗层 析成像电极阵列优化方法,以电极位置为优化目标,以重建图像相对误差、图像相关系数、敏感场分布的均匀性以及敏感场 Hessian 矩阵的条件数为网络输入,以阵列电极位置为网络输出,基于 DNN 网络构建优化模型。 实验结果表明,在呼气末和吸 气末两种状态下,与传统的电极阵列均匀分布方法相比,基于深度学习的肺部 EIT 电极阵列优化方法将重建图像相关系数 (image correlation coefficient,ICC) 分别提高了 33. 17%、33. 86%,结构相似度( structural similarity,SSIM) 分别提高了 14. 5%、 14. 39%,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高了 26. 3%、28. 27%。 因此可以得出结论,与传统方法相比基于深 度学习的 EIT 电极阵列优化方法更适用于肺部 EIT 成像。     

基于无网格法的电容层析成像正问题的仿真研究

ECT(电容层析成像)技术是自20世纪90年代发展起来的新型检测技术,它包含正问题及逆问题,目前普遍采用有限元法对正问题进行求解。EFGM(无网格伽辽金法)是近20年发展起来的无网格法中最常用的一种,它采用移动最小二乘法构造形状函数,获得问题的弱变分形式,并用拉格朗日乘子法施加边界条件,从而得到数值解。该法只需节点信息,无需网格单元。该文首次利用无网格法对电容层析成像正问题进行求解,仿真研究表明,该方法与有限元法相比具有精度高、处理方便等优点。     

基于轮廓形状的肺部电阻抗成像三维插值方法

肺部三维信息利于医生做出更快更准确的诊断,但肺部三维重建的图像都是源自二维断层图像的叠加.二维图像的数量制约三维成像的效果,增加电极层数可获取更多层的二维图像,但同时也会增加计算量,减缓成像速度.虽然采取层间插值的方法可以解决这个问题,但是由于人体几何结构的特异性,肺部电阻抗图像(electrical impedanc...