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。
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)分类器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。
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,再经带通滤波器滤除大部分噪声,然后通过匹配滤波器处理,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。
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。