28、波数变换与医学成像技术详解

波数变换与医学成像技术详解

1. 技术发展引发的思考

如今,数字相机、录音机和接收器所使用的处理器取得了显著进步,打破了过去 50 年的传统模式。就像作者小时候,父亲通过调整天线成功接收远方电视台信号,尤其是重要棒球比赛信号时,那是一项了不起的成就。这种对信号接收的探索激发了许多孩子学习电子学和信号处理的兴趣。或许 MPEG 技术的一些特点会吸引下一代年轻的信号处理人员,但当他们的孩子对信号和系统产生好奇时,这些技术可能已经过时。

2. 计算机辅助断层扫描(CAT - 扫描)
2.1 CAT - 扫描概述

计算机辅助断层扫描,即“CAT - 扫描”,在医学诊断中广泛应用,为大众所熟知。它不仅能在不切割人体组织的情况下生成人体的“切片”图像,还在工业领域有诸多用途,如管道、容器、结构的检查,以及高科技材料和化学品的制造。

X 射线由德国物理学家威廉·康拉德·伦琴(Wilhelm Konrad Roentgen,1845 - 1923)于 1895 年发现。当电子在 1 kV - 1 MV 的电位差下加速撞击金属靶时会产生 X 射线,其波长极短(约 10⁻¹⁰ m)。电子在原子内壳层跃迁到外层高能态,再回到原壳层时释放 X 射线;而在最外层电子壳层,较低电压下只会产生可见光。X 射线能穿透许多固体物体,但持续高剂量照射会导致动物辐射中毒和患癌。不过,现代工程已近乎完善低剂量 X 射线系统,供医疗界安全定期使用,尽管所有剂量的 X 射线都属于电离辐射。

2.2 X 射线成像原理

X 射线图像通常通过将高分辨率摄影胶片放置在被 X 射线源照射物体的另一侧来创建。由于 X 射线波长极短,在离源较近的

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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