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密度

  • 基于AR模型的HIFU無損測溫方法研究

    自回歸功率譜密度(AR-PSD)方法的基礎是生物組織的離散散射體模型〔超聲體?!忱碚?,該模型認為生物組織為半規則的散射體分布的,這種方法是基于溫度和頻移的相關特性。本文介紹超聲回波信號對HIFU(High Intensity Focused Ultrasound)治療的測溫技術,從測溫模型和算法,實驗儀器的設計和構建,仿真和離體實驗中獲取了一套有效的測溫方法,利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對超聲回波信號進行計算機仿真,并從實驗獲得的超聲回波信號中分析出具體的溫度變化,驗證了算法的可行性。

    標簽: HIFU AR模型 無損測溫 方法研究

    上傳時間: 2013-11-13

    上傳用戶:eastimage

  • 基于計算機視覺水火彎板的三維測量系統

    將激光測量技術和多目視覺照相測量技術相融合,分別發揮激光測量精度高、定位準,照相測量速度快、密度高的特點,研制曲面板三維形狀的自動測量以及劃線定位系統,實現曲面板上的關鍵點的位置精確、快速的測量,該系統可基本實現工業船舶行業對曲面板技術的要求,對造船業的發展具有重要的現實意義。

    標簽: 計算機視覺 三維測量

    上傳時間: 2013-11-07

    上傳用戶:hui626493

  • BTC-V法測量SiO2層中可動離子密度和固定電荷密度

    很好的介紹 大家看看吧

    標簽: BTC-V SiO2 測量 密度

    上傳時間: 2013-10-15

    上傳用戶:ca05991270

  • 基于先驗知識的支持向量機在圖像分割中的應用

    文中在研究現有先驗知識與支持向量機融合的基礎上,針對置信度函數憑經驗給出的不足,提出了一種確定置信度函數方法,更好地進行分類。該方法是建立在模糊系統理論的基礎上:將樣本的緊密度信息作為先驗知識應用于支持向量機的構造中,在確定樣本的置信度時,不僅考慮了樣本到所在類中心之間的距離,還考慮樣本與類中其它樣本之間的關系,通過模糊連接度將支持向量與含噪聲樣本進行區分。文中將基于先驗知識的支持向量機應用于醫學圖像分割,以加拿大麥吉爾大學的brainWeb模擬腦部數據庫提供的不同噪聲的圖像進行實驗,實驗結果表明采用基于先驗知識的支持向量機比傳統支持向量機具有更好的抗噪性能及分類能力。

    標簽: 支持向量機 圖像分割 中的應用

    上傳時間: 2013-10-12

    上傳用戶:cmc_68289287

  • 利用2602型系統數字源表構建IC測試系統

      消費電子產品,如手機、PDA(個人數字助理)、數碼相機以及便攜式娛樂系統,正在變得更小、更快和更便宜,而且這類新產品的面市時間也比以往更短了。為了與時俱進,半導體、無源和有源器件行業正不斷推動其研發工藝向集成度和復雜度更高的水平進步。這種在更小的空間內集成更多電路技術的進步,實現了在系統芯片(SoC)上集成模擬、數字甚至射頻電路。類似地,分立器件制造商也在單一芯片上集成了多個部件,從而實現更高的電路密度

    標簽: 2602 數字源表 IC測試

    上傳時間: 2013-11-19

    上傳用戶:asdkin

  • JKG-8B八通道工控PLC繼電器模組

    一種通用的工控PLC以及集控系統的輸出控制模塊。模組串接供電可擴展至40路常開或常閉輸出。采用高密度安裝結構,可適用于緊湊型車載移動設備或中央集控中心。

    標簽: JKG PLC 八通道 工控

    上傳時間: 2013-11-02

    上傳用戶:toyoad

  • Everspin MRAM選型指南

    MRAM(磁性存儲器)具有高密度、快訪問、極省電、可復用和不易失五大優點,為廣大工程師提供理想的存儲器解決方案。

    標簽: Everspin MRAM 選型指南

    上傳時間: 2013-10-16

    上傳用戶:stewart·

  • 聚類研究

    聚類研究,實現了基于距離,基于密度和改進算法

    標簽: 聚類

    上傳時間: 2015-03-10

    上傳用戶:qiao8960

  • 補零離散傅立葉變換

    補零離散傅立葉變換,高密度譜與高分辨譜的比較。

    標簽: 離散 傅立葉變換

    上傳時間: 2014-01-26

    上傳用戶:372825274

  • 計算ARMA(p

    計算ARMA(p,q)模型的功率譜密度。 形參說明: b——雙精度實型一維數組,長度為(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑動平均系數。 a——雙精度實型一維數組,長度為(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回歸系數。 q——整型變量,ARMA(p,q)模型的滑動平均階數。 p——整型變量,ARMA(p,q)模型的自回歸階數。 sigma2——雙精度實型變量,ARMA(p,q)模型白噪聲激勵的方差。 fs——雙精度實型變量,采樣頻率(Hz)。 x——雙精度實型一維數組,長度為len。當sign=0時,存放功率譜密度;當sign= 1時,存放用分貝表示的功率譜密度。 freq——雙精度實型一維數組,長度為len。存放功率譜密度所對應的頻率。 len——整型變量,功率譜密度的數據點數。 sign——整型變量,當sign=0時,計算功率譜密度;當sign=1時,計算用分貝表 示的功率譜密度

    標簽: ARMA 計算

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:qiao8960

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