8、乳腺癌微波成像算法的进展与应用

乳腺癌微波成像算法的进展与应用

1. 乳腺癌检测成像算法基础

在手持微波成像设备中,互补金属氧化物半导体(CMOS)电路被设计用于生成和接收脉冲信号。探测器的主要功能模块包括高斯单周期脉冲(GMP)发生器、开关矩阵和采样电路。

  • 脉冲信号生成 :信号发生器模块产生重复频率为100 MHz、脉冲宽度约为160 ns的GMP脉冲序列。
  • 信号接收与处理 :当脉冲信号遇到具有大介电特性的区域(如肿瘤组织)时,会产生反射。采样电路将模拟信号捕获并数字化,保存到计算机进行后处理。

然而,接收到的信号在不同位置会沿时间轴产生偏移,这是由系统抖动引起的,需要进行相位偏移补偿。具体步骤如下:
1. 选择初始位置的测量信号作为基线信号。
2. 调整其他信号的时间,使其与基线信号对齐,即找到最佳时间偏移因子,以最小化补偿信号与基线信号之间的差异。确定时间偏移因子的范围为ts到te,该范围是接收信号最大峰值tmax和最小峰值tmin之间间隔的三倍。

信号处理过程可以用以下方程表示:
定义所有测量接收到的信号为:
[S = {S_1, \ldots, S_1, \ldots, S_N}]
其中N表示天线对的总数,$S_i$表示从第i个天线对在所有位置测量到的信号。天线对也称为通道。$S_i$可以进一步表示为:
[S_i = {S_{i1}[n], \ldots, S_{ij}[n], \ldots, S_{iM}[n]}]
其中M表示测量期间的总位置数,n表示离散时间。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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