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一种融合特征值分解的低复杂度最小方差超声成像方法

2022/1/21 15:56:17

一种融合特征值分解的低复杂度最小方差超声成像方法

【发明专利】  【发明专利申请】  【事务数据】

授权公告号:CN109187771B

授权公告日:2020.12.04

 请  号:2018112438392

 请  日:2018.10.24

同一申请的已公布的文献号:CN109187771A

申请公布日:2019.01.11

利 权人:国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司重庆大学

     址:028000内蒙古自治区通辽市科尔沁区新建街290

 明  人:罗汉武李猛克李昉陈辉陈师宽屈国民陈文范胜国邵文国李佳琦姜佳昕王平杜婷婷李锡涛孔露石轶哲孔美娅杨飞倪磊

专利代理机构:北京同恒源知识产权代理有限公司11275

 理  人:杨柳岸

孟德明.融合特征空间最小方差波束形成和广义相干系数的超声成像方法.《生物医学工程研究》.2016354),;王平等.超声成像中基于特征空间的前后向最小方差波束形成.《声学学报》.2013381),;Zhiliang Bai,et al.Ultrasonic Phased Array Compressive Imaging in Time and Frequency Domain:Simulation,Experimental Verification and Real Application.Sensors.201818

     要:本发明涉及一种融合特征值分解的低复杂度最小方差超声成像方法,属于超声成像领域。首先,利用离散余弦变换将回波数据转换到维数较少的波束域,然后对样本协方差矩阵进行特征值分解提取信号子空间,并选取最大的特征值和其对应的特征向量,其余特征值在保证样本协方差矩阵迹不变的情况下取相同值,将矩阵的求逆运算简化为向量的乘法运算。本发明提出的算法能够使运行时间明显少于基于特征值分解的最小方差算法,且对噪声具有良好的鲁棒性,成像效果明显优于传统的延时叠加算法、最小方差算法和波束域最小方差算法。