脉冲多普勒信号的模拟方法

脉冲多普勒技术已经成为医学临床无损检测血流的一种有效手段。利用计算机模拟的脉冲多普勒信号。可以为各种脉冲多普勒信号处理方法的研究提供信号源，从而了解各种不同处理方法的性能。文中提出一种脉冲多普勒信号的模拟方法，它可以从信号的平均频率曲线和频谱带宽出发，俣成正常血流和异常血流下的脉冲多普勒信号，为从脉冲多普勒信号研究血流中的滴和涡流提供了便利。     

利用时变滤波器模拟多普勒信号

计算机模拟的多普勒信号可用于评估各种多普勒信号处理的性能。为了快速而容易实现模拟正交多普勒信号,提出了一种仅利用一个时变波滤器的方法。该方法根据白噪声通过时变滤波器的特性而实现的。实验表明,对以该方法模拟的多普勒信号的短时傅里叶分析结果与理论预测相吻合,故该方法是切实可行的。     

基于小波变换的超声多普勒血流信号的分析

超声多普勒血流信号的时—频分布可以作为诊断血管疾病的重要依据,由于多普勒血流信号是窄带且非平稳的,传统的短时傅立叶变换方法进行分析时容易产生较大的误差,小波变换具有多分辨率的特点,其时间—频率窗可以自动调节,能较精确地实现对非平稳信号的分析,通过对模拟的超声多普勒血流信号的分析表明,小波变换可以为超声多普勒信号的分析提供一个有效的方法·     

利用小波变换提取多普勒信号的最大频率

提出了利用小波奇异点检测提取多普勒信号最大频率的方法,并通过对模拟多普勒信号、实际多普勒信号最大频率的估计比较,表明小波变换法在最大频率估计中有较高的精度。     

利用超声多普勒检测涡流的模拟研究

为了优化利用超声多普勒技术检测速度波形,频谱宽度和涡流的精度,可利用短时傅里叶变换和频谱宽度校正的方法检测涡流的情况。从对各种包含频谱宽度和信号功率随时间变化及涡流信息的模拟多普勒信号的分析发现,当采用一定频响的低通滤波器时,短时傅里叶变换可有效地估计血流速度波形和涡流信息的波形。因此这种方法为分析涡流信息提供了一种快速手段。     

基于平移不变离散小波的多普勒血流信号杂波抑制

针对由血管壁和慢速运动组织产生的杂波会严重影响超声多普勒低速血流成分频谱估计的准确性问题，根据超声多普勒血流信号及杂波的特征，提出基于平移不变离散小波变换的抑制杂波方法，分别对仿真和实际超声颈动脉血流信号进行实验，并与高通滤波和离散小波变换方法进行比较，结果表明：经过平移不变离散小波变换方法抑制杂波后，信号的声谱图质量及性能指标均有明显改善，其中低速血流相对误差仅为4．86％，与高通滤波方法的相对误差10．28％和离散小波方法的相对误差7．26％相比，相对误差分别减小了5．42％和2．4％，低速血流成分频谱估计的准确性得到了提高。     

超声多普勒血流信号的时间—频率表示法

介绍了维纲分布和复合型核时间－频率分布两种信号的时间－频率表示法，然后将这两种表示法应用于超声多普勒血流信号分析实验，并对结果进行了讨论。     

输电线路离散化飞鸟回波多普勒信号的提取

报道一种基于飞鸟散射模型的用于高压输电线路飞鸟回波多普勒信号的提取方法,采用单频连续波来研究飞鸟的回波特性.这种研究方法重点分析了多普勒雷达模块的探测方法,并介绍了多普勒信号放大电路的设计.通过该设计能很好地提取出反应塔杆附近的飞鸟活动情况的多普勒信号,从而达到检测飞鸟、消除鸟害的目的.     

超声多谱勒血流信号的非线性特征分析及应用

通过引入非线性研究方法，对超声多普勒血流信号的特征进行综合分析，利用数学形态方法提取声谱包络，并进行包络特征点的自动识别，采用综合反映声谱包络形态特征的波形分类决策法和超声多普勒音频信号的分形特征表示法提取信号的新特征，其中波形分类决策法采用了非线性 的人工神经网络分类器，这些非线性特征的分析经临床应用，均取得了较为显著的效果，预期为胎儿宫内生长发育状况的判断和疾病的早期诊断提供了更好，更灵敏的指标。     

超声多普勒血流信号的非线性特征分析及应用

通过引入非线性研究方法 ,对超声多普勒血流信号的特征进行综合分析 .利用数学形态学方法提取声谱包络 ,并进行包络特征点的自动识别 .采用综合反映声谱包络形态特征的波形分类决策法和超声多普勒音频信号的分形特征表示法提取信号的新特征 ,其中波形分类决策法采用了非线性的人工神经网络分类器 .这些非线性特征的分析经临床应用 ,均取得了较为显著的效果 ,预期为胎儿宫内生长发育状况的判断和疾病的早期诊断提供更好、更灵敏的指标     

脐动脉音频多普勒信号特征分析方法的比较研究

提出了一种利用Teager算法对脐血流音频多普勒信号进行特征分析的方法，并将它同现有的一些脐血流音频多普勒信号分析方法进行比较。这些方法包括：传统的声谱参数法及以前提出的零极点模型法及分形分析法。通过对66例胎儿脐血流音频多普勒信号的分析研究表明：这几种方法对胎儿宫内异常等疾病均具有一定的敏感性，且各有其优缺点。     

基于m码码型变换提高多普勒血流测速分辨力的新方法

为了提高多普勒血流测速的分辨力,提出了一种基于m码的新的编解码调制方法.通过回波波形、稳恒流、脉动流的仿真实验证实,本算法能较精确地测得指定区域的血流速度,性能明显优于Shiozaki算法和标准m码算法,可以提高多普勒血流测速的精度.     

脉冲多普勒频谱宽度估计的一种校正方法

脉冲多普勒信号的频谱宽度可作为诊断血管疾病的一个重要参数,使用传统的短时快速傅里叶变换进行信号分析时,窗函数和信号非平稳性的展宽效应将导致频谱宽度估计值过大,为准确估计这一参数,提出了一种通过计算展宽函数频谱宽度进行校正的方法。     

基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法

双模超声广泛用于医学临床诊断,其中B模式脉冲用于成像,多普勒脉冲则用于血流速度估计。数据采集时间在两种模式之间共享。为了提高B模式图像的更新频率,需要减少多普勒脉冲数量,即发射稀疏多普勒脉冲进行血流速度估计。然而现有的适应稀疏脉冲采样算法,如迭代自适应算法、稀疏贝叶斯法以及基于阵列虚拟拓展的子空间类方法,计算开销巨大,难以满足实时成像的要求,且在稀疏度大的情况下会产生明显的伪影。为此,文中提出了一种基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法。根据超声多普勒回波信号是由血红细胞的散射产生,具有强相干、信源个数时变的特点,文中首先从子空间角度解析了伪影的成因,并验证了包含均匀脉冲的稀疏发射脉冲排布方式可以有效地抑制伪影;然后以均匀脉冲回波构建协方差矩阵,并进行空间平滑获取特征值,以较大特征值的个数和相互的比值作为标准,判断血流不同时刻的频率分布特征;最后以此频率分布特征为标准,自适应采用B-MUSIC算法或TBVAM算法进行血流速度估计,以降低算法的复杂度。Matlab仿真和人体实测数据的实验结果表明,该算法在极大地减小计算复杂度的同时,可以获得较为连续、清晰且伪影抑制效果较佳的血流速度估...     

多普勒声谱图包络主波提取与特征识别

超声多普勒血流信号声谱图包络是声谱参数提取的基础，能为临床心血管疾病的诊断提供重要信息，基于格雷厄姆扫描算法提出声谱图包络主波提取的新方法，并用改进的角度探测方法进行包络特征的识别．临床试用结果表明，该方法能够自动、准确地获取超声多普勒血流声谱参数，从而为血流状态的临床检测提供了一种实用方法。     

超声多普勒方向性血流信息的提取

本文以窄带随机信号理论为基础，对方向性血流信息提取的原理作了有别于文献报导的分析，并指出了时城后处理方法在提取方向信息中存在的问题。此外，本文还就在前置放大器中使用丙类放大器对谱分析结果所造成的失真作了分析。在上述理论分析的基础上介绍了新试制的方向性多普勒血流计原理框图。