基于PSO和MLEM混合算法的NDP测量反演算法研究

1

作者 李远辉 杨芮 +4 位作者 张庆贤 肖才锦 陈弘杰 肖鸿飞 程志强 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1152-1159,共8页

中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法... 中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法为最大似然期望最大化(MLEM)算法。针对MLEM算法计算结果易陷入局部最优解的情况,本文提出了粒子群(PSO)与MLEM混合(PSO-MLEM)算法,并通过动态加速因子提高了算法的收敛速度与计算精度。应用PSO-MLEM算法、PSO算法、MLEM算法、奇异值分解求解最小二乘(SVDLS)算法对锂电池中^(6)Li的NDP模拟能谱进行反演,并对反演计算结果进行了评价。结果表明:对比PSO算法,PSO-MLEM算法的收敛效率与计算精度明显提升;对比MLEM算法,PSO-MLEM算法的全局寻优能力有效提升了反演精度,避免了局部最优解的影响;对比SVDLS算法,PSO-MLEM算法的反演精度明显提升。 展开更多

关键词 中子深度剖面分析 粒子群算法 最大似然期望最大化算法 锂电池

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编码成像MLEM互补算法的参数优化 被引量：3

2

作者 侯英伟 宋玉收 +4 位作者 孙世杰 柳若琦 黄丽萍 胡力元 刘辉兰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1799-1804,共6页

为了提高编码近场成像质量,本文对最大似然期望最大化法互补算法的参数进行优化选择。采用最大似然期望最大化互补算法消除近场成像伪像的原理,利用Geant4程序模拟研究了不同位置^(137)Cs单点源通过修正均匀冗余阵列(19×19)嵌套编... 为了提高编码近场成像质量,本文对最大似然期望最大化法互补算法的参数进行优化选择。采用最大似然期望最大化互补算法消除近场成像伪像的原理,利用Geant4程序模拟研究了不同位置^(137)Cs单点源通过修正均匀冗余阵列(19×19)嵌套编码孔的成像结果,并利用参数选取对成像质量的影响。选取合理的修正参数进行理想迭代次数与源项位置关系式的拟合并验证。结果显示:伪像主要由源项在探测器上投影的不均匀性造成的,相关成像性能明显优于传统δ解码成像法,相比于源项所在极角,极径对于迭代参数的选取影响更大。 展开更多

关键词 编码孔成像法 修正均匀冗余阵列 最大似然期望最大化法 互补成像算法 近场伪影 优化参数 信噪比 蒙特卡罗模拟

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基于EM-VB的分布式接收运动目标直接符号检测方法

3

作者 张凯 田瑶 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1422-1430,共9页

相比于传统分布式组阵接收采用的参数差异估计、信号校准合成以及符号检测的逐级处理结构,直接利用多个观测信号进行符号检测能够抑制信号间校准精度不佳带来的性能损失问题,但现有方法主要针对收发均静止或收发理想同步的情形。研究了... 相比于传统分布式组阵接收采用的参数差异估计、信号校准合成以及符号检测的逐级处理结构,直接利用多个观测信号进行符号检测能够抑制信号间校准精度不佳带来的性能损失问题,但现有方法主要针对收发均静止或收发理想同步的情形。研究了一种最大似然准则下的分布式接收运动目标直接符号检测方法,首先给出了直接符号检测求解模型,针对模型中多组未知参数的优化问题,推导分析了各参数近似闭式解,采用基于迭代重估的闭环处理结构,利用多个未知参数和信息符号进行联合寻优。仿真实验结果表明,所提方法性能明显优于传统合成处理方法,与现有联合处理结构相比,在观测站数目较多时具有明显优势。 展开更多

关键词 分布式接收 运动目标 符号检测 最大似然 期望最大化

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基于多距离系统矩阵叠加伽马图像重建方法研究 被引量：2

4

作者 吴远 徐锋 +2 位作者 周义枞 肖宇峰 郑玉来 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2211-2219,共9页

为了使伽马相机准确定位未知辐射场中多个放射源,本文基于最大似然期望最大化(maximum likelihood expectation maximization,MLEM)算法提出一种多距离系统矩阵叠加伽马图像重建算法。首先,通过蒙特卡罗模拟软件分析伽马相机结构,保证... 为了使伽马相机准确定位未知辐射场中多个放射源,本文基于最大似然期望最大化(maximum likelihood expectation maximization,MLEM)算法提出一种多距离系统矩阵叠加伽马图像重建算法。首先,通过蒙特卡罗模拟软件分析伽马相机结构,保证能够快速获取足够伽马光子计数;其次,根据放射源距离对探测器采集效率的影响,计算不同距离系统矩阵;最后,将多个系统矩阵叠加后估计放射源,最终得出放射源的位置信息。实验结果表明:该方法能对放射源快速定位;单源时具有较高的收敛性,多源时能准确定位多个放射源;相较于相关解码算法而言,本文方法具有更远的成像距离和较高的定位精度。 展开更多

关键词 放射源定位 伽马相机成像 最大似然期望最大化 蒙特卡罗模拟 多距离系统矩阵

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基于最大后验估计的编码孔图像重建算法

5

作者 秦玉瑞 朱巴邻 +2 位作者 王忠海 周荣 杨朝文 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期141-152,共12页

图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了... 图像重建算法对编码孔伽马相机的成像性能有重要的影响,然而广泛使用的最大似然期望最大化(MLEM)算法无法在较强干扰背景下有效抑制图像中的噪声,当超过一定迭代次数后,图像信噪比会逐渐降低。针对MLEM算法的这一“病态性”问题开展了研究。首先将最大后验估计(MAP)算法应用于编码孔图像重建,接着分析了算法中Gibbs先验函数的邻域大小和权值系数等关键参数的选取方法。然后使用编码孔相机开展了成像实验,对比了MLEM算法与MAP算法对22Na点源的图像重建结果。结果表明,在300~1 200次迭代下,MLEM重建图像中出现了明显的噪点,且随着迭代深入图像质量逐渐变差;而MAP重建图像没有出现明显噪点,重建图像的平均梯度相较于MLEM降低了26.45%~49.16%,对比度噪声比(CNR)提升了42.32%~351.07%。另外,对比了3×3和5×5邻域大小时的多点源图像重建结果,结果显示,邻域过小会导致重建图像的热点亮度降低,与理论分析结果一致。最后,分别对比了MLEM与MAP算法在较远距离和较强干扰两种场景下的成像结果,MAP算法均表现出更好的信噪比性能。 展开更多

关键词 编码孔成像 最大似然期望最大化算法 最大后验估计 贝叶斯定理 马尔科夫随机场

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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法 被引量：16

6

作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1877-1892,共16页

利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多

关键词 非线性系统辨识 最大似然判据 有色量测噪声 期望最大化算法 量测差分方法 非线性状态估计器

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基于变指数各向异性扩散和非局部的最大似然期望最大低剂量CT重建算法 被引量：3

7

作者 张芳 崔学英 +5 位作者 张权 董婵婵 刘祎 孙未雅 白云蛟 桂志国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3605-3608,3617,共5页

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像发生严重衰退的问题,提出一种基于变指数和非局部的最大似然期望最大(MLEM)低剂量CT重建算法。该算法考虑了传统各向异性扩散中降噪不充分的缺点,把可以有效折中热传导和各向异性扩散(P-M)这两种... 针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像发生严重衰退的问题,提出一种基于变指数和非局部的最大似然期望最大(MLEM)低剂量CT重建算法。该算法考虑了传统各向异性扩散中降噪不充分的缺点,把可以有效折中热传导和各向异性扩散(P-M)这两种模型的变指数,以及代替梯度检测边缘和细节的相似度函数运用到传统各向异性扩散中,从而达到所期望的效果。该算法在每次迭代中首先采用基本的MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建;然后利用基于非局部的相似性测度以及变指数和模糊数学的理论对各向异性扩散的扩散函数进行改进,用改进后的各向异性扩散对重建图像进行降噪;最后使用中值滤波对图像进行处理从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,所提出算法的均方绝对误差、归一化均方距离均比有序子集惩罚最小二乘(OS-PLS)、有序子集惩罚最大似然一步迟疑(OS-PML-OSL)、基于传统P-M、基于方差的算法小,获得了高达10.52的信噪比。该算法重建出的图像可以在有效消除噪声的同时较好地保持图像的边缘和细节信息。 展开更多

关键词 计算机断层扫描 非局部 图像重建 最大似然期望最大 各向异性扩散

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基于深度变化成像模型的图像估计 被引量：6

8

作者 滕奇志 陶青川 +1 位作者 赵佳 何小海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第4期32-34,共3页

该文提出了一种基于EM算法的最大似然图像复原算法,此算法是基于三维显微光学切片中成像随深度变化的模型实现的。实际成像中,由于样本中物质是变化的,故样本不同位置的折射率不一样,并且会导致其点扩展函数也不同。虽然大多数显微镜具... 该文提出了一种基于EM算法的最大似然图像复原算法,此算法是基于三维显微光学切片中成像随深度变化的模型实现的。实际成像中,由于样本中物质是变化的,故样本不同位置的折射率不一样,并且会导致其点扩展函数也不同。虽然大多数显微镜具有像差补偿功能,但由于样本的折射率和物镜的折射率不匹配,导致不同深度其点扩展函数也不一样。该文对二维图像和三维图像序列进行实验,结果表明通过此算法能够补偿由于深度变化所带来的模糊,从而将模糊图像复原。 展开更多

关键词 光学切片 图像复原 深度变化点扩展函数 最大似然估计 最大期望算法

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基于设计参数估计的产品变型设计 被引量：8

9

作者 徐新胜 方水良 顾新建 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期217-223,共7页

针对定制产品变型设计中设计参数不完全的问题,提出了基于已有产品数据资源进行设计参数估计的变型设计方法。在该方法中,每一个产品的设计方案对应一组完全的设计参数,并记为一个向量,定制产品中未知的设计参数可以根据已知设计参数和... 针对定制产品变型设计中设计参数不完全的问题,提出了基于已有产品数据资源进行设计参数估计的变型设计方法。在该方法中,每一个产品的设计方案对应一组完全的设计参数,并记为一个向量,定制产品中未知的设计参数可以根据已知设计参数和已有的产品数据资源,通过极大似然估计得到。通过运用期望最大化算法,简化了设计参数极大似然估计的运算,给出了运用期望最大化算法实现未知设计参数推断的迭代过程。设计了变型设计系统的框架结构,给出了变型设计的过程。最后,用一个实例对该方法进行了验证。 展开更多

关键词 大规模定制 极大似然估计 期望最大化算法 变型设计

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混合高斯参数估计的两种EM算法比较 被引量：6

10

作者 刘旺锁 王平波 顾雪峰 《声学技术》 CSCD 2014年第6期539-543,共5页

混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM... 混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM算法性能受迭代初值设置影响大,且不能对模型阶数做出估计。一种名为贪婪EM的改进算法可以克服这两个缺点,获得更为准确的模型参数估计,但其运算量一般会远大于前者。本文对这两种EM算法进行综合研究,深入挖掘两者之间的关系,并基于相同的数值仿真实例,直观地演示比较两者的性能差异。 展开更多

关键词 混合高斯 最大似然估计 期望最大化 贪婪期望最大化

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基于最大期望算法的列车完整性检测方法 被引量：3

11

作者 李四辉 蔡伯根 +3 位作者 闻映红 王剑 上官伟 刘江 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期74-81,共8页

面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整... 面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整性检测模型,模型包含列车完整状态及断裂状态下的系统时间动态转换过程。基于系统参数先验统计特性未知情况下的模型参数估计,提出基于最大期望算法的离线训练学习方法,得到列车完整性检测系统模型后验参数的极大似然估计。在列车完整性检测过程中,针对当前时刻的观测值,进行列车完整性所有状态的概率推理估计,采用高斯和滤波的方法实现状态的概率推理计算,选取最大概率下的列车完整性状态,实现列车完整性检测。结合现场测试及仿真数据,针对本文提出的列车完整性检测方法进行测试验证,结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 铁路运输 全球卫星导航系统 列车完整性检测 最大期望算法 极大似然估计

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基于改进的期望值最大化自适应光学图像多帧迭代去卷积算法 被引量：4

12

作者 张丽娟 杨进华 +3 位作者 苏伟 姜成昊 王晓坤 谭芳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1765-1773,共9页

为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,... 为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理。应用AO成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型。利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果。实验结果表明,与Wiener迭代盲去卷积、Richardson-Lucy迭代盲去卷积算法相比,文中算法迭代次数减少14.3%,估算精度有了明显提高,辨识出了AO图像的PSF,复原出了清晰的观测目标图像。研究结果对实际AO图像复原有一定的应用价值。 展开更多

关键词 光学 自适应光学图像 大气湍流 最大似然函数 功率谱密度 点扩散函数 期望值最大化

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基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法 被引量：6

13

作者 徐振华 黄建国 张群飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期977-981,共5页

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然... 该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。 展开更多

关键词 水下目标探测 期望极大化(EM)算法 估计融合 极大似然

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缺失数据处理的期望-极大化算法与马尔可夫蒙特卡洛方法 被引量：16

14

作者 沐守宽 周伟 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第7期1083-1090,共8页

缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,... 缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,而且可以适用于复杂情况下的缺失数据处理。结合研究的需要讨论了实现这两类方法的适用软件。 展开更多

关键词 缺失数据 期望-极大化算法 马尔可夫蒙特卡洛方法 极大似然估计 多重借补

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基于EM算法的联合调制识别与参数估计 被引量：3

15

作者 吴迪 葛临东 彭华 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期114-120,共7页

针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能... 针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用4节点同步接收,在信噪比大于-2 dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。 展开更多

关键词 调制识别 混合最大似然 最大似然估计 EM算法

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一种新的用于说话人辨认的PNN分类器的研究(英文) 被引量：2

16

作者 王成儒 王金甲 练秋生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期371-379,共9页

给出了一种新的类条件密度函数估计的σ PNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献.新模型... 给出了一种新的类条件密度函数估计的σ PNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献.新模型的训练采用最大似然准则,并改进了EM算法来调整模型参数.闭集文本自由说话人辨认试验证明了提出的模型及其算法的正确性. 展开更多

关键词 概率神经网络 最大似然 期望最大化 说话人辨认

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基于多分辨率的PET图像优质有序子集最大期望重建算法 被引量：1

17

作者 张权 付学敬 +1 位作者 李晓红 桂志国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期648-650,659,共4页

在正电子发射断层扫描(PET)成像中,最大似然期望(MLEM)算法因不能有效地抑制噪声、收敛速度慢而难以直接应用于临床。有序子集最大期望(OSEM)算法具有较快的收敛速度,但是在迭代一定次数之后重建质量会迅速下降。针对此问题,将多分辨率... 在正电子发射断层扫描(PET)成像中,最大似然期望(MLEM)算法因不能有效地抑制噪声、收敛速度慢而难以直接应用于临床。有序子集最大期望(OSEM)算法具有较快的收敛速度,但是在迭代一定次数之后重建质量会迅速下降。针对此问题,将多分辨率技术引入到有序子集最大期望重建算法的子集中,以此抑制噪声,同时稳定求解过程。实验结果表明,新的重建算法克服了传统算法图像退化的缺点,并具有加快算法收敛速度的优点,能获得较高的信噪比(SNR)和较好的图像视觉效果。 展开更多

关键词 正电子发射断层扫描成像 最大似然期望 有序子集最大期望 多分辨率 小波收缩

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基于厚尾分布的异常信号检测方法 被引量：1

18

作者 王俐莉 刘力维 熊艳晔 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期16-20,共5页

为了检测具有厚尾分布信号的异常值,提出将基于EM算法的统计诊断方法应用于正态逆高斯信号的异常信号检测。为了避免计算贝塞尔函数的困难,考虑将正态逆高斯信号看作缺失变量,通过EM算法求解参数的极大似然估计,简化了计算过程;通过Q函... 为了检测具有厚尾分布信号的异常值,提出将基于EM算法的统计诊断方法应用于正态逆高斯信号的异常信号检测。为了避免计算贝塞尔函数的困难,考虑将正态逆高斯信号看作缺失变量,通过EM算法求解参数的极大似然估计,简化了计算过程;通过Q函数代替对数似然函数,提出了在正态逆高斯分布的信号中基于Q函数的影响度量方法,分别给出了数据删除模型与局部影响分析的诊断统计量,理论和实例计算结果表明:该文所提出的检测方法对于正态逆高斯信号的检测效果明显。 展开更多

关键词 期望最大化算法 极大似然估计 COOK距离 Q函数 异常信号

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采用MRF二次混合多阶先验的PET图像的贝叶斯重建 被引量：1

19

作者 陈阳 陈武凡 +2 位作者 冯衍秋 冯前进 马建华 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期83-88,93,共7页

在正电子发射成像(PET)中,很多方法被用来抑制重建图像中的噪声效果,其中。在所有方法中,贝叶斯重建或者最大化后验估计的方法被证明具有在重建图像质量方面相对于其他方法的优越性。基于贝叶斯重建,本研究提出了一种应用于贝叶斯重建... 在正电子发射成像(PET)中,很多方法被用来抑制重建图像中的噪声效果,其中。在所有方法中,贝叶斯重建或者最大化后验估计的方法被证明具有在重建图像质量方面相对于其他方法的优越性。基于贝叶斯重建,本研究提出了一种应用于贝叶斯重建中新的综合了二次一阶先验和二次二阶先验的马尔可夫随机场混合多阶先验。基于不同阶数的二次平滑先验的自身的不同性质,该新先验的设计的目的是实现自适应的发挥这些算子的作用。该混合先验能够保持其先验能量函数凸性,从而保证整体目标贝叶斯后验能量函数的凹性。模拟实验和实验结果的比较证明了对于PET重建,该先验在抑制背景噪声和保持边缘方面均具有很好的表现。 展开更多

关键词 贝叶斯重建 正电子发射成像 二次混合多阶先验 马尔可夫随机场 最大似然-期望最大法

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改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法 被引量：1

20

作者 赵子健 常发亮 李冰清 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1327-1332,共6页

针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化... 针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。 展开更多

关键词 超声波CT 重建算法 温度场 TOF 最大似然期望最大化方法 非最小最优化

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