近年來(lái),超聲多普勒技術(shù)發(fā)展得越來(lái)越迅速,由于能無(wú)損傷地檢測(cè)人體血管中的血流狀況,因此在臨床上被廣泛用來(lái)診斷血管疾病。大量研究表明,血管疾病會(huì)從多普勒信號(hào)最大頻率曲線(xiàn)的變化上體現(xiàn)出來(lái)。因此,能否獲得準(zhǔn)確的超聲多普勒血流信號(hào)的最大頻率曲線(xiàn)（即頻譜的包絡(luò)）對(duì)于血管疾病的診斷起著重要的作用。首先,針對(duì)超聲多普勒血流信號(hào)的最大頻率曲線(xiàn)提取這一實(shí)際科研課題為背景,通過(guò)分別在時(shí)域和頻域進(jìn)行雙活模式下數(shù)據(jù)插補(bǔ)的實(shí)驗(yàn),得知在頻域上采用基于一維線(xiàn)性的數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法能夠較好地將缺失的頻譜補(bǔ)充完整,確定了在時(shí)域上進(jìn)行去噪和在頻域上進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ)的方案,進(jìn)而給出了完整的超聲多普勒血流信號(hào)估計(jì)的新方案。其次,為了降低實(shí)際應(yīng)用中噪聲的影響,提出了在頻譜分析與包絡(luò)提取前進(jìn)行的基于鄰域閾值收縮的多普勒血流信號(hào)降噪方法,通過(guò)分析小波基函數(shù)的選取原則以及多普勒血流信號(hào)的特點(diǎn),選取了適合用于多普勒血流信號(hào)去噪的小波基函數(shù),并利用小波鄰域閾值收縮法與小波閾值去噪法對(duì)多普勒血流信號(hào)進(jìn)行了去噪。在仿真中,分析了分解層數(shù)、小波基函數(shù)以及鄰域窗口的大小等仿真參數(shù)對(duì)去噪結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于鄰域閾值收縮的多普勒血流信號(hào)降噪... 

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 多普勒信號(hào)頻譜分析的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 超聲多普勒血流信號(hào)去噪的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 超聲多普勒血流信號(hào)包絡(luò)提取的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第2章 超聲多普勒血流信號(hào)估計(jì)方案設(shè)計(jì)
    2.1 多普勒血流信號(hào)估計(jì)總體方案設(shè)計(jì)
        2.1.1 信號(hào)去噪
        2.1.2 壁濾波
        2.1.3 交疊加窗
        2.1.4 頻譜分析
        2.1.5 數(shù)據(jù)插補(bǔ)
        2.1.6 包絡(luò)提取
    2.2 數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法
        2.2.1 基于AR 模型的數(shù)據(jù)插補(bǔ)
        2.2.2 基于一維線(xiàn)性的數(shù)據(jù)插補(bǔ)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 超聲多普勒信號(hào)的降噪方法
    3.1 引言
    3.2 小波變換去噪相關(guān)理論
        3.2.1 小波變換去噪原理
        3.2.2 小波閾值去噪
    3.3 基于小波鄰域閾值收縮的多普勒血流信號(hào)去噪算法
        3.3.1 小波鄰域閾值收縮法的步驟
        3.3.2 多普勒血流信號(hào)去噪中小波基函數(shù)的選取
        3.3.3 影響算法性能的因素
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 分解層數(shù)對(duì)去噪結(jié)果的影響
        3.4.2 小波基函數(shù)對(duì)去噪結(jié)果的影響
        3.4.3 小波系數(shù)鄰域窗口長(zhǎng)度對(duì)去噪結(jié)果的影響
        3.4.4 與小波閾值去噪性能的比較
        3.4.5 仿真結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 超聲多普勒頻譜圖包絡(luò)提取
    4.1 引言
    4.2 傳統(tǒng)的頻譜包絡(luò)提取方法
        4.2.1 百分比法
        4.2.2 三直線(xiàn)擬合法
    4.3 基于最大距離的包絡(luò)提取算法
    4.4 包絡(luò)提取方法的性能比較
        4.4.1 包絡(luò)提取算法的性能指標(biāo)要求
        4.4.2 未去噪頻譜包絡(luò)提取算法性能比較分析
        4.4.3 小波閾值去噪的頻譜包絡(luò)提取算法的性能比較分析
        4.4.4 小波鄰域閾值法去噪的頻譜包絡(luò)提取算法的性能比較分析
        4.4.5 兩種包絡(luò)提取算法的性能比較分析結(jié)論
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法研究[D]. 金晶.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008
[3]遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)診斷系統(tǒng)心電信號(hào)處理方法研究[D]. 蘇麗.哈爾濱工程大學(xué) 2006
[4]狹窄血管超聲多普勒血流信息提取方法的研究[D]. 張羽.復(fù)旦大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于小波變換的信號(hào)去噪研究[D]. 翟振興.重慶大學(xué) 2010
[2]基于小波變換的圖像去噪算法研究及其FPGA實(shí)現(xiàn)[D]. 史佳晨.南京理工大學(xué) 2010
[3]基于小波的信號(hào)去噪方法研究[D]. 吳勇.武漢理工大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3677357