信号处理与MATLAB应用:从化学分析到图像重建
化学核磁共振(NMR)与磁共振成像(MRI)原理
化学核磁共振(NMR)是一种强大的分析技术,它利用原子核的磁性来确定化学物质的结构和组成。当含有可激发原子的化学样品置于静态磁场 $B_0$ 中,并施加持续时间为 $t$ 的射频脉冲 $B_1$ 时,会产生可重复的光谱特征。为了使这些化学特征标准化,通常会将样品与化学标准物(如四甲基硅烷,TMS)混合。化学NMR光谱以“百万分之一”(ppm)为单位,相对于该化学标准物来参考峰的位置。这里的ppm与浓度无关,而是相对于化学标准物峰的赫兹测量值。通过将测量光谱的频率除以射频脉冲的频率(通常在MHz范围内),可以得到以ppm为纵坐标的NMR光谱。归一化的NMR光谱进一步将0 ppm参考到指定的化学标准物(如TMS),大多数化学物质在NMR归一化尺度上的范围为0到12 ppm。
在NMR或MRI机器中,信噪比(SNR)是射频脉冲与感兴趣原子的耦合、存在的NMR激发原子数量以及仪器带宽内电子背景噪声的函数。较大的静态磁场可以提高SNR,因为更多的原子会排列整齐,拉莫尔频率会更高,仪器的整体带宽也会更宽。对于固定的射频脉冲长度和固定的FFT缓冲区大小,仪器的频率分辨率是确定的。较高的拉莫尔频率可以使用更陡的磁梯度,从而实现更精细的像素分辨率,但这会将信号分散到更多的像素上,因此一般来说,较高的像素分辨率意味着较低的SNR。其他影响SNR的因素包括线圈的温度(由于电阻会产生热噪声)、样品填充射频线圈的程度(直接影响激发的原子数量)。虽然NMR不是一种痕量检测方法,需要大量的材料,但通过平均 $N$ 个光谱,可以将SNR提高 $N^{-1/2}$ 倍,从而可以识别少量的材料。
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MATLAB在信号与图像处理中的应用
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