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题名基于提升小波变换的功能MRI数据分析
被引量：3
- 1
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作者
支联合
张洁
单保慈
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机构
周口师范学院物理与电子工程系
北京中医药大学东直门医院放射科
中国科学院高能物理研究所核分析技术重点实验室
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出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2009年第7期1286-1288,共3页
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基金
周口师范学院博士科研启动基金
河南省教育厅自然科学研究计划项目(2007310024
2008A180040)
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文摘
目的构建一种快速的fMRI数据小波分析方法。方法用提升小波变换代替平稳小波变换分解fMRI数据,以分离其实验响应信号和干扰信号,再由频谱分析识别实验响应信号所在的小波尺度,并只对实验响应信号所在的小波尺度进行重构,最后对重构信号进行相关分析来检测激活。结果分析视觉实验数据显示,在显著性水平为α<10-6时,本文基于提升小波变换的方法比未去噪的相关分析方法更灵敏,而消耗时间比基于平稳小波变换的方法大幅度减少。同时本文方法只需24个数据点即可进行小波重构,而基于平稳小波变换的方法则需要256个数据点。结论本文为fMRI数据提出了一种既能快速分析又能有效压缩的小波分析方法。
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关键词
磁共振成像
提升小波分析
频谱分析
相关分析
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Keywords
Magnetic resonance imaging
Lifting wavelet analysis
Frequency analysis
Correlation analysis
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分类号
R445.2
[医药卫生—影像医学与核医学]
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题名基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究
被引量：16
- 2
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作者
李明喜
毛罕平
张艳诚
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机构
江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期1109-1111,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(60575020)
湖北省重点学科黄石理工学院机械电子工程学科建设资助
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文摘
针对实际拍摄的背景复杂、目标对比度和信噪比低的图像,在综合考滤图像去噪平滑效果、图像清晰程度和时间复杂度的基础上,提出一种基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法。首先对含噪图像进行提升小波分解,再在图像高频部分进行中值滤波以改善图像的消噪效果,最后采用信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)和图像灰度曲面图作为图像去噪效果的评估,将提升小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法与小波去噪、小波与中值滤波结合消噪等进行对比实验。实验结果表明,该方法既能消除图像噪声又能达到保持其图像边缘要求,且时间度较低。
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关键词
去噪
提升小波分析
中值滤波
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Keywords
denoising
lift-wavelet analysis
median filter
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分类号
TN751
[电子电信—电路与系统]
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题名基于提升小波的框架结构损伤识别研究
被引量：2
- 3
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作者
孙增寿
张波
范科举
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机构
郑州大学土木工程学院
中铁大桥局集团第一工程有限公司
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出处
《世界地震工程》
CSCD
北大核心
2010年第4期25-30,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(50878198)
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文摘
提升小波分析方法可以将信号按任意精度进行分解,具有优越的时、频局部化性能。文中在提升小波分析基础上提出了框架结构的损伤检测和识别方法。首先将结构加速度响应信号进行提升小波变换,然后采用单支重构的方法获取细节信号,通过细节信号的突变特征识别结构损伤情况,并用悬臂梁的数值模拟和三层框架模型结构试验验证了所提出方法的实用性。
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关键词
框架结构
损伤检测
损伤识别
提升小波分析
细节信号
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Keywords
frame structure
damage detection
damage identification
lifting wavelet analysis
detail signal
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分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于提升方案和浮动阈值的含噪图像边缘检测
被引量：3
- 4
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作者
夏平
向学军
吉培荣
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机构
三峡大学电气信息学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第3期680-682,共3页
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基金
湖北省教育厅自然科学研究基金项目(D200513001)
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文摘
分析了传统图像边缘检测算法。在激光探测系统中,微弱的回波图像淹没在强背景噪声中,为更好地检测这类含噪图像的边缘信息,首先应用特征方向非线性中值滤波技术,滤去高斯噪声;其次,选择(3,1)双正交样条小波作为原始小波滤波器,采用提升方案构造最优双正交小波滤波器,应用构造的双正交小波进行多尺度小波边缘检测;同时,通过定义浮动阈值,并应用于图像边缘检测,较准确地定位了边缘位置。仿真结果表明,该算法应用于图像边缘检测,检测速度较快,检测效果较好。
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关键词
提升小波分析
边缘检测
浮动阈值
样条小波
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Keywords
lifting scheme
edge detection
floating threshold
spline wavelet
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于自适应提升方案的图像边缘检测
被引量：2
- 5
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作者
夏平
向学军
万钧力
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机构
三峡大学电气信息学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第8期73-74,103,共3页
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基金
湖北省教育厅自然科研基金项目(D200513001)
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文摘
图像边缘是由于灰度的不连续所致,是图像信息的一个最基本特征,也是图像处理中探讨的热点问题之一。分析传统的图像边缘检测算法及其存在的问题。通过采用自适应提升小波分析,根据处理图像信息的局部特征自适应地调整预测滤波器和更新滤波器,从而实现与处理信息的准确匹配;同时,改进了小波边缘检测算子,实现了一种适用于自适应提升小波分析的图像边缘检测的算法,并将此算法应用于医学图像的边缘检测。仿真结果表明,该算法比传统的图像边缘检测算法效果更优。
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关键词
自适应提升小波分析
边缘检测
算子
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Keywords
Adaptive lifting wavelet analysis Edge detection Operator
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
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