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us-beamform-linarray: 提供超声波波束成形功能,采用 Python 和 Rust 语言中的线性阵列-源码。

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简介:
本示例展示了在 Python 和 Rust 编程语言中运用线性阵列进行超声波束形成的实践。 Python 脚本的设计侧重于教学目的,而 Rust 脚本则力求简洁实用,后续仍需借助 Rust 信号与图像处理库的不断完善和发展才能进一步提升功能。 仿真数据采用了名为 K-Wave 的第三方 MATLAB 工具箱,用于生成 RF 数据。 具体而言,数据源自 example_us_bmode_linear_transducer.m 文件,该文件模拟了一个线性探头,并生成了脉冲后到达 3D 散射体模的接收信号。 体模的处理包含了非线性效应、多重散射、幂律吸声特性以及仰角方向上的波束宽度限制等因素。 您可以查阅相关资料以了解模拟数据的详细性质和 K 波程序的描述。 前述 m 文件不仅能够模拟实际记录的数据,还具备图像重建的功能。 然而,我仅提取了存储在变量 sensor_data 中的原始 RF 数据,并自行编写了一套图像重建程序,这纯粹是为了实验和娱乐。

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客服
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  • US-Beamforming-LinArray: PythonRust实现线-
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    US-Beamforming-LinArray是一个开源项目,采用Python和Rust语言开发,专注于线性阵列超声波信号处理与波束成形技术的研究与应用。该项目提供了详细的代码示例和文档,旨在促进学术交流和技术共享。 这是关于在 Python 和 Rust 中使用线性阵列进行超声波束形成的示例介绍。Python脚本的编写侧重于教育目的,并且Rust脚本处于功能基础阶段,随着Rust信号与图像处理库的发展需要进一步改进。 数据是由第三方MATLAB工具箱K-Wave仿真生成的射频(RF)数据。具体而言,这些数据是通过名为example_us_bmode_linear_transducer.m的文件生成的,该文件设置了一个线性探头,并在脉冲到三维散射体模型后获取接收到的信号。此体模考虑了非线性、多路径散射、幂律吸收以及角度方向上的有限波束宽度的影响。 example_us_bmode_linear_transducer.m不仅能够模拟记录的数据,还能进行图像重建。然而,在这里我只是提取了存储在变量sensor_data中的原始RF数据,并编写了自己的图像重建程序以供娱乐使用。
  • ycrbeamforming.zip_二维_分布_圆环图_球面_线
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    本项目包含多种波束形成技术的实现,包括二维阵列、分布波束形成及特定结构(如圆环阵和线阵)下的波束图绘制与优化,适用于声纳系统和雷达领域的应用研究。 对线阵、圆环阵、柱阵、球面体进行波束形成仿真。首先绘制阵元分布图,并使用笛卡尔坐标系进行常规波束形成。接着绘制二维和三维的波束图以及方位谱图。
  • BOSU.rar_纳_平面优化
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    本研究探讨了使用BOSU(球体不稳定训练器)算法进行平面阵列声纳系统的波束形成与优化,旨在提高声纳系统在水下环境中的探测能力和信号处理效率。 在IT领域,尤其是在信号处理和通信工程方面,声纳系统是一种关键技术,在海洋探测、水下导航及目标识别等领域有广泛应用。bosu.rar文件包含了关于声纳波束形成技术的相关资料,特别是针对平面阵列的应用。本段落将深入探讨声纳波束形成的原理及其重要性,并详细介绍平面阵在其中的作用。 声纳波束形成是声纳系统的关键组成部分,其主要任务是在特定方向生成精确的信号波束以提高目标检测和定位精度。文档中提到“基于MATLAB的声纳基阵接收波束形成”,表明该压缩包可能包含用于模拟及分析声纳波束形成的MATLAB代码。 MATLAB是一款强大的数值计算与数据可视化工具,广泛应用于信号处理及控制系统仿真领域。通过编写MATLAB代码,可以构建数学模型来实现如最小方差无失真响应(MVDR)、最大似然估计法和匹配滤波等算法的声纳系统模拟实验。 平面阵列是常见的声纳阵列结构之一,由多个传感器按二维布局排列而成,能够形成具有水平方向探测优势的二维信号波束。其波束形成过程主要涉及时间延迟与相位校正以及幅度加权两个步骤:首先通过调整每个传感器接收到信号的时间差和相位来增强特定方向上的目标信号;其次根据应用场景及目标特性为各阵元分配适当的权重值。 压缩包中的bosu.m文件很可能是用于实现声纳波束形成的MATLAB脚本,其中包括了计算时间延迟、确定相位校正值以及执行加权合成等过程的代码。这些资料对于电子工程学、通信工程和海洋科学等相关专业的学生或研究人员来说是非常宝贵的参考资料,并提供了直观理解声纳波束形成原理及其在平面阵列中的应用机会。
  • chuang.zip_Hanning窗_加窗处理_线加窗
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    本资料探讨了Hanning窗在波束形成技术中的应用,特别关注于线列阵信号处理中加窗方法对波束形成的改善效果。 线列阵加窗波束形成包括使用矩形窗、Hamming窗和Hanning窗的方法。
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    圆形阵列波束形成是一种针对圆形麦克风或传感器阵列设计的信号处理技术,用于改善特定方向的声音采集和噪声抑制效果。这种方法能够灵活地调整接收波束的方向性和宽度,特别适用于需要全方位拾音的应用场景中,如智能音箱、视频会议系统及环境监控设备等。 圆阵波束形成是无线通信、雷达探测以及声纳系统中的关键技术,在信号处理与天线阵列设计方面具有广泛应用。其主要目标在于通过调整接收或发射的信号在空间传播的方向,增强特定方向上的信号强度,并抑制其他方向的干扰,从而提升系统的整体性能。 圆阵波束形成的基础概念包括时延和相移。其中,时延是指根据不同位置天线单元接收到信号的时间差来调整信号,使之在同一时刻达到最大值,在特定方向上同步叠加以增强波束的方向性;而相移则是通过改变每个天线单元的信号相位来进行波束形成。当信号到达各个天线具有不同的相对相位时,可以通过引入适当的相位偏移在目标方向抵消这些差异,从而聚焦能量。 频域波束形成是另一种重要的方法,在此过程中对宽带信号进行频率分解和处理。与传统的时域技术相比,这种方法可以更有效地利用带宽资源,并允许独立控制不同频率的波束特性以适应复杂传播环境或应对选择性衰落问题。 CircleBeamforming文件可能包含圆阵波束形成理论介绍、算法实现及仿真案例等资料。这些内容涵盖了天线阵列设计方法(如DFT和FFT)、权值计算技术(例如MVDR与LMS)以及优化策略等方面,为学习者提供了深入了解这一领域的宝贵资源。 总之,通过运用时延、相移及频域处理手段来改进天线阵列性能是圆阵波束形成的核心目标。这项技术在无线通信、雷达和声纳等领域具有广泛应用价值,能够显著提高系统的抗干扰能力并增强信号传输距离与分辨率。掌握这一领域的知识将有助于推动相关领域的发展进步。
  • LinerArray.rar_Matlab 像_叠加__像_像MATLAB
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    该资源为一个Matlab项目文件LinerArray.rar,内容涉及利用Matlab进行线性阵列的超声成像技术研究,包括超声信号的叠加、合成波束形成及阵列成像算法。适合于从事医学影像和超声波领域科研人员参考学习。 四乘四线性阵列超声成像程序采用叠加波束合成技术,并以逐点成像方式进行操作。
  • 平面.zip_matlab实现_plane_array_
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    本资源提供了一种基于Matlab的平面阵列波束形成算法实现。通过优化信号处理技术,该代码能够有效提升多输入输出系统中的信号接收质量与方向性。适用于雷达、声纳及无线通信领域的研究和应用开发。 平面阵波束形成的程序可以正常运行,并且阵列形式可以根据需要进行调节。
  • 窄带线数字MATLAB仿真
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    本项目通过MATLAB软件对窄带线性阵列进行数字波束形成技术的仿真研究。旨在优化信号处理算法,提高阵列天线系统的性能和抗干扰能力。 利用MATLAB软件编写的线性均匀阵列的接收数字波束形成的仿真代码可以用于根据不同入射角绘制相应的方向图。
  • MATLAB十字线仿真
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    本项目通过MATLAB仿真分析十字形天线阵列在不同参数设置下的波束成形效果,研究其方向图特性和优化策略。 利用相移补偿原理完成十字交叉阵的波束仿真过程,代码参数可以根据实际情况进行调整。
  • 线与圆数字MATLAB代.zip
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    本资源包含用于实现直线阵列和圆形阵列上数字波束形成的MATLAB代码。适用于雷达、声纳及无线通信系统中的信号处理研究与教学。 直线阵和圆阵数字波束形成的Matlab程序。