多維信號處理與多維系統(tǒng) 肖揚(yáng) ..
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圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱： 多維信號處理與多維系統(tǒng) 作者： 肖揚(yáng) 市場價： 49元 文軒網(wǎng)價： 39.2元【80折】 ISBN號： 9787121149948 出版社： 電子工業(yè)出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2011-11-01 版次：1 頁數(shù)：370 印刷時間：2011-11-01 印次：1 字?jǐn)?shù)：633.00千字
內(nèi)容簡介 本書內(nèi)容涉及多維信號處理與多維系統(tǒng)方面基礎(chǔ)的與新近提出的理論、方法和應(yīng)用實例，包括：二維信號與系統(tǒng)，多維數(shù)字濾波器設(shè)計，二維離散小波變換，二維混合變換，二維方向離散余弦變換，二維方向混合變換，二維拉普拉斯-Z變換與二維連續(xù)-離散系統(tǒng)，時滯系統(tǒng)的二維模型及其應(yīng)用，二維IIR與三維IIR的應(yīng)用，雷達(dá)目標(biāo)三維重建算法，Snake模型及其應(yīng)用，多級水脊線算法及其應(yīng)用，超聲波醫(yī)學(xué)圖像三維重建，智能天線信號處理，雙譜及其應(yīng)用，醫(yī)學(xué)超聲波圖像的各向異性擴(kuò)散方程濾波等。
目錄 第1章 二維信號與系統(tǒng)
1.1 二維離散信號
1.1.1 二維單位抽樣序列
1.1.2 二維單位階躍序列
1.1.3 二維指數(shù)序列
1.1.4 二維正弦序列
1.1.5 單位二維復(fù)指數(shù)序列
1.2 線性移不變二維離散系統(tǒng)
1.3 二維抽樣定理
1.4 二維z變換
1.5 二維離散系統(tǒng)模型
1.5.1 二維離散系統(tǒng)的傳遞函數(shù)
1.5.2 二維離散系統(tǒng)的穩(wěn)定性
1.6 二維離散傅立葉變換(2-d dft)
1.7 二維離散拉普拉斯變換
1.8 線性時不變二維連續(xù)系統(tǒng)
1.9 線性時不變二維連續(xù)系統(tǒng)的穩(wěn)定條件
1.10 二維離散拉普拉斯逆變換
1.10.1 基于的一維fft的一維離散拉普拉斯逆變換
1.10.2 基于一維fft的二維離散拉普拉斯逆變換
1.10.3 基于一維fft的二維離散拉普拉斯逆變換實驗效果
1.10.4 二維拉普拉斯逆變換程序?qū)崿F(xiàn)
參考文獻(xiàn)
第2章 多維數(shù)字濾波器設(shè)計
2.1 多維數(shù)字濾波器工作原理
2.2 多維遞歸數(shù)字濾波器設(shè)計基礎(chǔ)
2.2.1 無失真條件與濾波器衰減特性
2.2.2 從模方函數(shù)求濾波器的傳遞函數(shù)
2.2.3 巴特沃斯（butterworth）低通濾波器的設(shè)計
2.2.4 切比雪夫（chebyshev）低通濾波器
2.3 多維數(shù)字濾波器的程序設(shè)計
2.3.1 無限脈沖響應(yīng)（iir）數(shù)字濾波器基礎(chǔ)
2.3.2 多維iir數(shù)字濾波器設(shè)計方法
2.3.3 利用matlab設(shè)計數(shù)字濾波器
2.4 二維鏡像iir濾波器組設(shè)計
2.5 扇形濾波器設(shè)計
參考文獻(xiàn)
第3章 二維離散小波變換
3.1 一維小波分析
3.2 海森堡測不準(zhǔn)原理
3.3 一維離散信號的窗口傅里葉變換
3.4 一維離散小波變換
3.5 一維信號的多分辨率分析
3.6 一維mallat算法
3.7 二維mallat算法
3.8 二維離散小波變換閾值萎縮法降噪
3.9 智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)壓縮
參考文獻(xiàn)
第4章 二維混合變換
4.1 問題的提出
4.2 2-d dft-dwt定義與性質(zhì)
4.3 2-d dft-dwt的算法
4.4 2-d dft-dwt在超聲波醫(yī)學(xué)圖像去噪中的應(yīng)用
4.5 2-d dct-dwt的定義與性質(zhì)
4.6 2-d dct-dwt混合變換的部分細(xì)節(jié)分解算法
4.7 二維dct-dwt處理sar圖像的應(yīng)用
4.7.1 對整幅sar圖像應(yīng)用二維dct-dwt
4.7.2 對sar圖像分塊應(yīng)用二維dct-dwt
4.8 在sar圖像范圍內(nèi)提取期望目標(biāo)
4.8.1 實驗介紹
4.8.2 實驗結(jié)果
4.8.3 與傳統(tǒng)圖像處理方法在去噪方面的比較
參考文獻(xiàn)
第5章 二維方向離散余弦變換
5.1 一維離散余弦變換
5.1.1 二維離散余弦變換的定義
5.1.2 離散余弦變換的正交性
5.1.3 離散余弦變換的快速運(yùn)算
5.2 方向余弦變換
5.2.1 部分方向余弦變換
5.2.2 二維方向dct變換
5.2.3 二維方向dct變換的性質(zhì)
5.3 方向dct在扇形超聲波圖像中的應(yīng)用
5.3.1 扇形超聲圖像建模
5.3.2 方向dct在扇形超聲波圖像處理中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第6章 二維方向混合變換
6.1 離散余弦變換（dct）和小波變換（wt）的比較
6.2 二維離散信號的小波變換
6.3 部分方向離散小波變換
6.4 方向離散小波變換在超聲波圖像中的應(yīng)用
6.5 二維方向dct-dwt混合變換
6.6 二維方向dft-dwt混合變換
6.7 方向dct－dwt混合變換在扇形超聲波圖像中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第7章 二維拉普拉斯-z變換與二維連續(xù)-離散系統(tǒng)
7.1 引 言
7.2 二維拉普拉斯-z變換的定義與性質(zhì)
7.3 二維拉普拉斯-z反變換算法
7.4 二維連續(xù)-離散系統(tǒng)的二維拉普拉斯-z域模型
7.5 常系數(shù)二維連續(xù)-離散系統(tǒng)的可控性、可達(dá)性與穩(wěn)定性
7.6 poisson隊列系統(tǒng)的二維連續(xù)-離散系統(tǒng)模型
7.7 m/m/1 markov 隊列系統(tǒng)的二維連續(xù)-離散系統(tǒng)模型
7.8 m/m/q markov隊列系統(tǒng)的二維連續(xù)-離散系統(tǒng)模型
7.9 基于二維連續(xù)-離散系統(tǒng)的c-udp協(xié)議模型
7.9.1 現(xiàn)有udp協(xié)議存在的問題
7.9.2 支持c-udp協(xié)議的邊緣路由器
7.9.3 無分級tcp流和udp流并存網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制算法
7.9.4 c-udp協(xié)議邊緣路由器的仿真
參考文獻(xiàn)
第8章 時滯系統(tǒng)的二維模型及其應(yīng)用
8.1 時滯系統(tǒng)的二維描述
8.2 擬多項式穩(wěn)定性的代數(shù)檢驗
8.3 瓶頸網(wǎng)絡(luò)中主隊隊列管理(aqm)的二維穩(wěn)定性分析
8.3.1 概述
8.3.2 瓶頸網(wǎng)絡(luò)的線性模型
8.3.3 二維拉普拉斯-z域分析
8.3.4 單瓶頸網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果
8.4 基于pso的時滯系統(tǒng)穩(wěn)定性檢驗算法
8.4.1 粒子群算法（pso）
8.4.2 基于pso的系統(tǒng)穩(wěn)定性判斷算法
8.4.3 實驗與仿真結(jié)果
參考文獻(xiàn)：
第9章 二維iir與三維iir的應(yīng)用
9.1 基于二維iir濾波的sar圖像目標(biāo)提取
9.1.1 引言
9.1.2 sar成像系統(tǒng)
9.1.3 使用二維iir數(shù)字濾波器提取sar圖像目標(biāo)
9.2 帶有噪聲及突變干擾的紫外圖像中導(dǎo)彈目標(biāo)的提取
9.2.1 引言
9.2.2 問題的提出
9.2.3 穩(wěn)定的 3維iir濾波器的設(shè)計
9.2.4 系統(tǒng)仿真
參考文獻(xiàn)：
第10章 雷達(dá)目標(biāo)三維重建算法
10.1 基于未知三維運(yùn)動的雷達(dá)目標(biāo)三維重建方法
10.2 基于雷達(dá)目標(biāo)幾何不變性(gi)的三維重建算法概述
10.3 基于gi的雷達(dá)目標(biāo)三維重建算法原理
10.3.1 雷達(dá)與目標(biāo)的空間幾何模型
10.3.2 遠(yuǎn)場假設(shè)下基于gi的雷達(dá)目標(biāo)三維重建模型
10.3.3 基于gi的雷達(dá)目標(biāo)三維重建流程
10.3.4 算法重建性能分析
10.3.5 重建誤差的量化表示
10.4 降低仿射加性誤差的方法——基于路徑擬合的優(yōu)化重建算法
10.4.1 算法原理
10.4.2 算法流程
10.4.3仿真實驗
10.4.4 量化分析
10.5 降低仿射擾動的方法——基于不完整一維距離數(shù)據(jù)的三維重建算法
10.5.1 算法原理
10.5.2 選取完整子矩陣求解仿射重建的部分初始參數(shù)
10.5.3 采用逐步外推法求解目標(biāo)仿射重建的線性解
10.5.4 歐式重建參數(shù)的捆綁調(diào)整
10.5.5 算法流程
10.5.6 仿真實驗
10.5.7 量化分析
10.6 近場條件下的優(yōu)化重建算法
10.6.1 算法原理
10.6.2 優(yōu)化參數(shù)設(shè)置
10.6.3 非線性優(yōu)化
10.6.4 算法流程
10.6.5 仿真實驗
參考文獻(xiàn)
第11章 snake模型及其應(yīng)用
11.1 超聲圖像邊緣提取的難點(diǎn)問題
11.2 主動輪廓模型法
11.3 snake模型原型
11.3.1 數(shù)學(xué)原型
11.3.2 模型的改進(jìn)
11.4 改進(jìn)的snake模型：gvf
11.4.1 gvf作為外力場
11.4.2 gvf實現(xiàn)過程
11.5 snake模型在膽結(jié)石超聲圖像中的應(yīng)用
11.5.1 圖像的采集與預(yù)處理
11.5.2 gvf模型的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第12章 多級水脊線算法及其應(yīng)用
12.1 超聲波醫(yī)學(xué)圖像分割原理
12.2 基于gvf的活動輪廓模型
12.3 蛇形算法存在的問題
12.4 水脊線（watershed）算法及其應(yīng)用
12.4.1 經(jīng)典水脊線算法
12.4.2 有標(biāo)記的水脊線算法
12.4.3 多級水脊線分割算法原理
12.4.4 圖像預(yù)處理
12.4.5 多級水脊線分割算法
12.4.6 圖像邊緣提取
參考文獻(xiàn)
第13章 超聲波醫(yī)學(xué)圖像三維重建
13.1 引言
13.2 三維體繪制
13.2.1 基于輪廓線的表面重建
13.2.2 基于體素的表面重建
13.3 基于距離域的插值算法
13.3.1 chamfer編碼
13.3.2 基于距離域的插值算法
13.3.3 最大圓盤集算法
13.3.4 圓盤集的選擇
13.3.5 局部質(zhì)心的求解
13.3.6 質(zhì)心法插值
13.4 marching cubes算法
13.5 三維重建實驗結(jié)果
參考文獻(xiàn)
第14章 智能天線信號處理
14.1 簡介
14.2 基于線性陣列的智能天線信號處理
14.2.1 上行鏈路的空間濾波
14.2.2 下行鏈路的空間波束賦形
14.2.3 線性天線陣列的空分復(fù)用條件
14.3 基于圓陣列天線的小區(qū)扇區(qū)化通信系統(tǒng)
14.3.1 問題背景
14.3.2 均勻圓陣列天線（uca）模型
14.3.3 連續(xù)圓陣列天線模型
14.3.4 均勻圓陣列天線（uca）模型
14.3.5 uca方向圖關(guān)于方位角平移性質(zhì)
14.3.6 uca全向方向圖分析
14.4 uca扇形波束形成分析
14.4.1 uca方位向一維方向圖綜合算法
14.4.2 一維方向圖綜合算法仿真分析
14.4.3 方向圖關(guān)于方位角平移的仿真分析
14.4.4 基于一維方向圖綜合算法的二維方向圖分析
14.5 uca扇區(qū)化波束形成設(shè)計
14.5.1 小俯角區(qū)域扇區(qū)化波束形成設(shè)計
14.5.2 大俯角區(qū)域全向方向圖設(shè)計
14.5.3 uca扇區(qū)化波束形成設(shè)計實例
參考文獻(xiàn)
第15章 雙譜及其應(yīng)用
15.1 引言
15.2 利用三階累積量進(jìn)行雙譜計算方法
15.3 利用雙譜的信號相位重建算法
15.4 利用雙譜的信號幅值重建算法
15.5 圖像的雙譜去噪程序?qū)崿F(xiàn)
15.6 利用雙譜對超聲波圖像去噪
參考文獻(xiàn)
第16章 醫(yī)學(xué)超聲波圖像的各向異性擴(kuò)散方程濾波
16.1 概述
16.2 幾種常用的非線性濾波器
16.2.1 多視平均處理技術(shù)
16.2.2 空間域自適應(yīng)濾波
16.3 各向異性擴(kuò)散原理與lee濾波器
16.4 基于偏微分方程的各向異性擴(kuò)散方程
16.5 擴(kuò)散系數(shù)的修改
參考文獻(xiàn)
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn) | |
| 商品名稱： | 多維信號處理與多維系統(tǒng) |
| 作者： | 肖揚(yáng) |
| 市場價： | 49元 |
| 文軒網(wǎng)價： | 39.2元【80折】 |
| ISBN號： | 9787121149948 |
| 出版社： | 電子工業(yè)出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準(zhǔn)） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2011-11-01 | 版次：1 | 頁數(shù)：370 |
| 印刷時間：2011-11-01 | 印次：1 | 字?jǐn)?shù)：633.00千字 |
| 內(nèi)容簡介 | |
| 本書內(nèi)容涉及多維信號處理與多維系統(tǒng)方面基礎(chǔ)的與新近提出的理論、方法和應(yīng)用實例，包括：二維信號與系統(tǒng)，多維數(shù)字濾波器設(shè)計，二維離散小波變換，二維混合變換，二維方向離散余弦變換，二維方向混合變換，二維拉普拉斯-Z變換與二維連續(xù)-離散系統(tǒng)，時滯系統(tǒng)的二維模型及其應(yīng)用，二維IIR與三維IIR的應(yīng)用，雷達(dá)目標(biāo)三維重建算法，Snake模型及其應(yīng)用，多級水脊線算法及其應(yīng)用，超聲波醫(yī)學(xué)圖像三維重建，智能天線信號處理，雙譜及其應(yīng)用，醫(yī)學(xué)超聲波圖像的各向異性擴(kuò)散方程濾波等。 |
| 目錄 | |
| 第1章 二維信號與系統(tǒng) 1.1 二維離散信號 1.1.1 二維單位抽樣序列 1.1.2 二維單位階躍序列 1.1.3 二維指數(shù)序列 1.1.4 二維正弦序列 1.1.5 單位二維復(fù)指數(shù)序列 1.2 線性移不變二維離散系統(tǒng) 1.3 二維抽樣定理 1.4 二維z變換 1.5 二維離散系統(tǒng)模型 1.5.1 二維離散系統(tǒng)的傳遞函數(shù) 1.5.2 二維離散系統(tǒng)的穩(wěn)定性 1.6 二維離散傅立葉變換(2-d dft) 1.7 二維離散拉普拉斯變換 1.8 線性時不變二維連續(xù)系統(tǒng) 1.9 線性時不變二維連續(xù)系統(tǒng)的穩(wěn)定條件 1.10 二維離散拉普拉斯逆變換 1.10.1 基于的一維fft的一維離散拉普拉斯逆變換 1.10.2 基于一維fft的二維離散拉普拉斯逆變換 1.10.3 基于一維fft的二維離散拉普拉斯逆變換實驗效果 1.10.4 二維拉普拉斯逆變換程序?qū)崿F(xiàn) 參考文獻(xiàn) 第2章 多維數(shù)字濾波器設(shè)計 2.1 多維數(shù)字濾波器工作原理 2.2 多維遞歸數(shù)字濾波器設(shè)計基礎(chǔ) 2.2.1 無失真條件與濾波器衰減特性 2.2.2 從模方函數(shù)求濾波器的傳遞函數(shù) 2.2.3 巴特沃斯（butterworth）低通濾波器的設(shè)計 2.2.4 切比雪夫（chebyshev）低通濾波器 2.3 多維數(shù)字濾波器的程序設(shè)計 2.3.1 無限脈沖響應(yīng)（iir）數(shù)字濾波器基礎(chǔ) 2.3.2 多維iir數(shù)字濾波器設(shè)計方法 2.3.3 利用matlab設(shè)計數(shù)字濾波器 2.4 二維鏡像iir濾波器組設(shè)計 2.5 扇形濾波器設(shè)計 參考文獻(xiàn) 第3章 二維離散小波變換 3.1 一維小波分析 3.2 海森堡測不準(zhǔn)原理 3.3 一維離散信號的窗口傅里葉變換 3.4 一維離散小波變換 3.5 一維信號的多分辨率分析 3.6 一維mallat算法 3.7 二維mallat算法 3.8 二維離散小波變換閾值萎縮法降噪 3.9 智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)壓縮 參考文獻(xiàn) 第4章 二維混合變換 4.1 問題的提出 4.2 2-d dft-dwt定義與性質(zhì) 4.3 2-d dft-dwt的算法 4.4 2-d dft-dwt在超聲波醫(yī)學(xué)圖像去噪中的應(yīng)用 4.5 2-d dct-dwt的定義與性質(zhì) 4.6 2-d dct-dwt混合變換的部分細(xì)節(jié)分解算法 4.7 二維dct-dwt處理sar圖像的應(yīng)用 4.7.1 對整幅sar圖像應(yīng)用二維dct-dwt 4.7.2 對sar圖像分塊應(yīng)用二維dct-dwt 4.8 在sar圖像范圍內(nèi)提取期望目標(biāo) 4.8.1 實驗介紹 4.8.2 實驗結(jié)果 4.8.3 與傳統(tǒng)圖像處理方法在去噪方面的比較 參考文獻(xiàn) 第5章 二維方向離散余弦變換 5.1 一維離散余弦變換 5.1.1 二維離散余弦變換的定義 5.1.2 離散余弦變換的正交性 5.1.3 離散余弦變換的快速運(yùn)算 5.2 方向余弦變換 5.2.1 部分方向余弦變換 5.2.2 二維方向dct變換 5.2.3 二維方向dct變換的性質(zhì) 5.3 方向dct在扇形超聲波圖像中的應(yīng)用 5.3.1 扇形超聲圖像建模 5.3.2 方向dct在扇形超聲波圖像處理中的應(yīng)用 參考文獻(xiàn) 第6章 二維方向混合變換 6.1 離散余弦變換（dct）和小波變換（wt）的比較 6.2 二維離散信號的小波變換 6.3 部分方向離散小波變換 6.4 方向離散小波變換在超聲波圖像中的應(yīng)用 6.5 二維方向dct-dwt混合變換 6.6 二維方向dft-dwt混合變換 6.7 方向dct－dwt混合變換在扇形超聲波圖像中的應(yīng)用 參考文獻(xiàn) 第7章 二維拉普拉斯-z變換與二維連續(xù)-離散系統(tǒng) 7.1 引 言 7.2 二維拉普拉斯-z變換的定義與性質(zhì) 7.3 二維拉普拉斯-z反變換算法 7.4 二維連續(xù)-離散系統(tǒng)的二維拉普拉斯-z域模型 7.5 常系數(shù)二維連續(xù)-離散系統(tǒng)的可控性、可達(dá)性與穩(wěn)定性 7.6 poisson隊列系統(tǒng)的二維連續(xù)-離散系統(tǒng)模型 7.7 m/m/1 markov 隊列系統(tǒng)的二維連續(xù)-離散系統(tǒng)模型 7.8 m/m/q markov隊列系統(tǒng)的二維連續(xù)-離散系統(tǒng)模型 7.9 基于二維連續(xù)-離散系統(tǒng)的c-udp協(xié)議模型 7.9.1 現(xiàn)有udp協(xié)議存在的問題 7.9.2 支持c-udp協(xié)議的邊緣路由器 7.9.3 無分級tcp流和udp流并存網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制算法 7.9.4 c-udp協(xié)議邊緣路由器的仿真 參考文獻(xiàn) 第8章 時滯系統(tǒng)的二維模型及其應(yīng)用 8.1 時滯系統(tǒng)的二維描述 8.2 擬多項式穩(wěn)定性的代數(shù)檢驗 8.3 瓶頸網(wǎng)絡(luò)中主隊隊列管理(aqm)的二維穩(wěn)定性分析 8.3.1 概述 8.3.2 瓶頸網(wǎng)絡(luò)的線性模型 8.3.3 二維拉普拉斯-z域分析 8.3.4 單瓶頸網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果 8.4 基于pso的時滯系統(tǒng)穩(wěn)定性檢驗算法 8.4.1 粒子群算法（pso） 8.4.2 基于pso的系統(tǒng)穩(wěn)定性判斷算法 8.4.3 實驗與仿真結(jié)果 參考文獻(xiàn)： 第9章 二維iir與三維iir的應(yīng)用 9.1 基于二維iir濾波的sar圖像目標(biāo)提取 9.1.1 引言 9.1.2 sar成像系統(tǒng) 9.1.3 使用二維iir數(shù)字濾波器提取sar圖像目標(biāo) 9.2 帶有噪聲及突變干擾的紫外圖像中導(dǎo)彈目標(biāo)的提取 9.2.1 引言 9.2.2 問題的提出 9.2.3 穩(wěn)定的 3維iir濾波器的設(shè)計 9.2.4 系統(tǒng)仿真 參考文獻(xiàn)： 第10章 雷達(dá)目標(biāo)三維重建算法 10.1 基于未知三維運(yùn)動的雷達(dá)目標(biāo)三維重建方法 10.2 基于雷達(dá)目標(biāo)幾何不變性(gi)的三維重建算法概述 10.3 基于gi的雷達(dá)目標(biāo)三維重建算法原理 10.3.1 雷達(dá)與目標(biāo)的空間幾何模型 10.3.2 遠(yuǎn)場假設(shè)下基于gi的雷達(dá)目標(biāo)三維重建模型 10.3.3 基于gi的雷達(dá)目標(biāo)三維重建流程 10.3.4 算法重建性能分析 10.3.5 重建誤差的量化表示 10.4 降低仿射加性誤差的方法——基于路徑擬合的優(yōu)化重建算法 10.4.1 算法原理 10.4.2 算法流程 10.4.3仿真實驗 10.4.4 量化分析 10.5 降低仿射擾動的方法——基于不完整一維距離數(shù)據(jù)的三維重建算法 10.5.1 算法原理 10.5.2 選取完整子矩陣求解仿射重建的部分初始參數(shù) 10.5.3 采用逐步外推法求解目標(biāo)仿射重建的線性解 10.5.4 歐式重建參數(shù)的捆綁調(diào)整 10.5.5 算法流程 10.5.6 仿真實驗 10.5.7 量化分析 10.6 近場條件下的優(yōu)化重建算法 10.6.1 算法原理 10.6.2 優(yōu)化參數(shù)設(shè)置 10.6.3 非線性優(yōu)化 10.6.4 算法流程 10.6.5 仿真實驗 參考文獻(xiàn) 第11章 snake模型及其應(yīng)用 11.1 超聲圖像邊緣提取的難點(diǎn)問題 11.2 主動輪廓模型法 11.3 snake模型原型 11.3.1 數(shù)學(xué)原型 11.3.2 模型的改進(jìn) 11.4 改進(jìn)的snake模型：gvf 11.4.1 gvf作為外力場 11.4.2 gvf實現(xiàn)過程 11.5 snake模型在膽結(jié)石超聲圖像中的應(yīng)用 11.5.1 圖像的采集與預(yù)處理 11.5.2 gvf模型的應(yīng)用 參考文獻(xiàn) 第12章 多級水脊線算法及其應(yīng)用 12.1 超聲波醫(yī)學(xué)圖像分割原理 12.2 基于gvf的活動輪廓模型 12.3 蛇形算法存在的問題 12.4 水脊線（watershed）算法及其應(yīng)用 12.4.1 經(jīng)典水脊線算法 12.4.2 有標(biāo)記的水脊線算法 12.4.3 多級水脊線分割算法原理 12.4.4 圖像預(yù)處理 12.4.5 多級水脊線分割算法 12.4.6 圖像邊緣提取 參考文獻(xiàn) 第13章 超聲波醫(yī)學(xué)圖像三維重建 13.1 引言 13.2 三維體繪制 13.2.1 基于輪廓線的表面重建 13.2.2 基于體素的表面重建 13.3 基于距離域的插值算法 13.3.1 chamfer編碼 13.3.2 基于距離域的插值算法 13.3.3 最大圓盤集算法 13.3.4 圓盤集的選擇 13.3.5 局部質(zhì)心的求解 13.3.6 質(zhì)心法插值 13.4 marching cubes算法 13.5 三維重建實驗結(jié)果 參考文獻(xiàn) 第14章 智能天線信號處理 14.1 簡介 14.2 基于線性陣列的智能天線信號處理 14.2.1 上行鏈路的空間濾波 14.2.2 下行鏈路的空間波束賦形 14.2.3 線性天線陣列的空分復(fù)用條件 14.3 基于圓陣列天線的小區(qū)扇區(qū)化通信系統(tǒng) 14.3.1 問題背景 14.3.2 均勻圓陣列天線（uca）模型 14.3.3 連續(xù)圓陣列天線模型 14.3.4 均勻圓陣列天線（uca）模型 14.3.5 uca方向圖關(guān)于方位角平移性質(zhì) 14.3.6 uca全向方向圖分析 14.4 uca扇形波束形成分析 14.4.1 uca方位向一維方向圖綜合算法 14.4.2 一維方向圖綜合算法仿真分析 14.4.3 方向圖關(guān)于方位角平移的仿真分析 14.4.4 基于一維方向圖綜合算法的二維方向圖分析 14.5 uca扇區(qū)化波束形成設(shè)計 14.5.1 小俯角區(qū)域扇區(qū)化波束形成設(shè)計 14.5.2 大俯角區(qū)域全向方向圖設(shè)計 14.5.3 uca扇區(qū)化波束形成設(shè)計實例 參考文獻(xiàn) 第15章 雙譜及其應(yīng)用 15.1 引言 15.2 利用三階累積量進(jìn)行雙譜計算方法 15.3 利用雙譜的信號相位重建算法 15.4 利用雙譜的信號幅值重建算法 15.5 圖像的雙譜去噪程序?qū)崿F(xiàn) 15.6 利用雙譜對超聲波圖像去噪 參考文獻(xiàn) 第16章 醫(yī)學(xué)超聲波圖像的各向異性擴(kuò)散方程濾波 16.1 概述 16.2 幾種常用的非線性濾波器 16.2.1 多視平均處理技術(shù) 16.2.2 空間域自適應(yīng)濾波 16.3 各向異性擴(kuò)散原理與lee濾波器 16.4 基于偏微分方程的各向異性擴(kuò)散方程 16.5 擴(kuò)散系數(shù)的修改 參考文獻(xiàn) |
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