基于虚拟仪器技术的血管壁动态信息无创检测与辅助诊断系统

为了在体外无损地实现对血管壁动态信息、心电和心音信号等医学信息多参数的综合同步检测以及分析和处理,利用虚拟仪器技术设计了血管壁动态信息多参数的无创检测辅助诊断系统．该系统硬件平台由信号输入模块、信号调理模块以及采集卡等三大模块组成。软件系统由开发虚拟仪器的流行软件LabVIEW编写,实现了数据的采集、实时显示、分析处理和存储等。初步的临床检测结果证实了本无创检测系统的可行性和临床应用的前景,为功能性无创辅助诊断与血管壁弹性（硬化）程度有关的血管疾病提供了一种新的方法。     

基于Gabor滤波器的皮肤纹理图像增强

在疗效化妆品中,常常需要对护肤品的性能和效果进行分析。皮肤纹理的检测是客观衡量疗效化妆品的有效手段。基于计算机视觉技术的皮肤纹理分析,对拍摄的皮肤图像要进行图像预处理,增强图像,为后续的分析提供有效的数据。采用经过微调的定向的Gabor滤波器进行增强图像,通过实验得出Gabor滤波器不仅抑制噪声的效果好,还保留了皮肤图像的整体和局部特征。     

基于MODIS数据的北京植被叶面积指数的时空变化

利用MODIS产品中分辨率为1 km的LAI数据,结合植被功能型分类,分析了2010—2012年北京植被LAI的月际变化与空间分布特征;并在GIS与Timesat软件的支持下,探讨了各种植被类型LAI的多年变化。结果表明:在2010—2012年的不同月份中,北京的植被LAI较高值均出现在西北山地、东北山地、怀柔北部等林地,并呈现从东北山地至西南向中心城区的递减分布;其次,基于LAI叠加分析的结果显示,各种植被类型LAI年平均值的波动均较小,在2010—2012年,针叶林、阔叶林、草地、作物LAI的年均值波动范围分别在1.45~1.50、1.24~1.27、0.90~0.92和0.48~0.51;此外,Savitzky-Golay平滑滤波结果表明,针叶林、阔叶林、草地、作物LAI的月际变化基本体现了植被的生长轨迹。     

基于改进C-V模型的超声心动图像轮廓的提取方法

目的:通过超声图像预处理和对图像分割方法的改进,完成超声心动图中心腔轮廓的提取。方法:首先,运用基于斑点指数的滤波方法对超声图像进行去噪。其次,对超声图像进行分段非线性灰度变换,提高图像对比度。最后,利用改进的基于C-V模型的水平集算法对超声图像进行分割,得到精确的初始轮廓。结果:1基于斑点指数的图像滤波方法可以在不丢失细节的情况下对超声图像进行噪声滤除。2分段非线性灰度变换可以有效提高超声图像的对比度。3改进的C-V模型可以成功的对含有斑点噪声的超声图像进行分割。结论:本文的超声图像预处理方法和分割算法可以有效提取心腔轮廓,降低斑点噪声对图像分割结果的影响。     

用生理数据和光学方法模拟视觉系统的空间滤波特性

实验采用光学滤波的方法,根据人类视觉系统对比敏感度曲线的生理数据,制作了一种模拟视觉系统空间调制传递特性的“人眼滤波器”.并用该滤波器对视错觉三角进行了分析.     

利用粒子滤波重建位置细胞编码的运动轨迹

粒子滤波解码算法在神经信息解码中已有较多应用,但在海马区位置细胞集群编码的运动轨迹重建中极其少见.针对大鼠海马区位置细胞的神经元响应特性,采用二次指数泊松方程建立了大鼠运动轨迹的位置细胞集群状态空间编码模型,然后利用仿真数据和实测数据研究了粒子滤波在大鼠运动轨迹重建中的性能,并与扩展卡尔曼和无迹卡尔曼重建算法进行了对比.仿真数据重建结果显示,与后两种算法相比,在相同的重建精度下,粒子滤波算法需要的位置细胞个数相对更少.实测数据重建结果显示,粒子滤波算法重建的轨迹与真实轨迹之间的相关系数和均方根误差均优于扩展卡尔曼和无迹卡尔曼重建算法.这些结果表明,粒子滤波算法不仅能够高效地利用位置细胞集群编码信息,而且具有更高精度的轨迹重建性能,将为空间认知神经机制的深入研究提供有力的技术支持.     

基于数据同化的哈佛森林地区水、碳通量模拟

模型模拟和站点观测是陆地生态系统水、碳循环研究最主要的两种手段,但各有优势和不足,若二者相互结合,则能更准确地反映生态系统水、碳通量的动态变化.数据同化为模型与观测结合提供了一条有效的途径.本文采用哈佛森林环境监测站相关数据,利用集合卡曼滤波同化算法,将实测叶面积指数(LAI)和遥感LAI同化进入Biome BGC模型中,对该地区水、碳通量进行模拟.结果表明：与未同化模拟相比,将1998、1999和2006年实测LAI数据同化后,模型模拟碳通量(NEE)与通量观测NEE的决定系数(R²)平均提升8.4%;蒸散发(ET)的R²平均提升10.6%;NEE的绝对误差和(SAE)和均方根误差(RMSE)平均下降17.7%和21.2%,ET的SAE和RMSE平均下降26.8%和28.3%.将2000-2004年MODIS LAI 产品与模型同化后,NEE、ET模拟值与观测值间的R²分别提升7.8%和4.7%;NEE的SAE和 RMSE分别下降21.9%和26.3%,ET的SAE和 RMSE分别下降24.5%和25.5%.无论实测LAI还是遥感观测LAI,同化进入模型都能不同程度地提高水碳通量的模拟精度.     

基于MODIS-EVI数据和Symlet11小波识别东北地区水稻主要物候期

作物物候信号能够反映温度和降水等变化对植被生长的影响,是进行农作物动态分析和田间管理的重要依据。基于2008年EOS-MODIS多时相卫星遥感数据,研究了我国东北地区水稻的主要物候期的识别方法。首先提取研究区24个农业气象观测站所在位置的MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数)指数的时间序列;同时利用小波滤波消除时间序列上的噪音,小波滤波选用函数包含Daubechies(7-20),Coiflet(3-5)和Symlet(7-15)共26种类型。然后根据水稻移栽期、抽穗期和成熟期在EVI时间序列上的表现特征来识别水稻主要物候期。最后与东北地区24个站点水稻物候观测资料对比并分析误差。结果表明,Symlet11小波滤波的效果最好,其移栽期识别结果的误差绝大部分在±16 d,抽穗期和成熟期识别结果的误差在±8 d。表明通过此方法可以较好地识别东北水稻主要物候期,并可进一步应用到整个东北地区水稻的物候空间分布和时间变化特征研究上。     

基于DSP与FPAA的电化学信号滤波器

目的：研究对自主研发的DNA电化学分析仪所采集电化学信号的噪声的滤除方法。方法：根据电化学噪声信号的特征及其频率分布范围,采用由现场可编程模拟阵列（FPAA）实现的有高阶低通滤波器和基于DSP实现的FIR数字滤波器相结合的方式,对混合在电化学信号中的高频噪声信号进行滤除。结果：对滤波结果进行分析,频率在100HZ以上的噪声信号基本滤除。结论：FPAA与DSP芯片的结合构成了一个稳定性高,线性相位特性好,实时性强的高效滤波器。