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基于MATLAB的CMUT阵列设计及成像仿真研究*(2014年)

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简介:
本文利用MATLAB软件进行CMUT(电容型微声学变换器)阵列的设计与优化,并开展相关的成像仿真研究,以探究其在医学超声领域的应用潜力。 为了分析阵列设计参数与成像效果之间的关系,并提高微电容超声传感器(CMUT)阵列设计的可靠性,提出了一种用于仿真CMUT阵列水下成像的方法。我们设计了一种CMUT结构:振膜厚度为3μm,振动单元边长1.16mm;通过ANSYS软件进行仿真得出该结构的中心频率为464kHz。此外,还探讨了阵列参数与声束指向性的关系,并基于空间脉冲响应理论提出了一种能够展示CMUT阵列成像效果图的设计方法。利用MATLAB对该方法进行了仿真测试,在不同激励形式下模拟了多种CMUT线阵的水下成像效果。根据仿真实验结果,64个单元且每个单元中心间距为0.5λ的CMUT线阵在单脉冲激励下的性能表现尤为突出。

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  • MATLABCMUT仿*(2014)
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    本文利用MATLAB软件进行CMUT(电容型微声学变换器)阵列的设计与优化,并开展相关的成像仿真研究,以探究其在医学超声领域的应用潜力。 为了分析阵列设计参数与成像效果之间的关系,并提高微电容超声传感器(CMUT)阵列设计的可靠性,提出了一种用于仿真CMUT阵列水下成像的方法。我们设计了一种CMUT结构:振膜厚度为3μm,振动单元边长1.16mm;通过ANSYS软件进行仿真得出该结构的中心频率为464kHz。此外,还探讨了阵列参数与声束指向性的关系,并基于空间脉冲响应理论提出了一种能够展示CMUT阵列成像效果图的设计方法。利用MATLAB对该方法进行了仿真测试,在不同激励形式下模拟了多种CMUT线阵的水下成像效果。根据仿真实验结果,64个单元且每个单元中心间距为0.5λ的CMUT线阵在单脉冲激励下的性能表现尤为突出。
  • Matlab/Simulink光伏仿(2015
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    本研究利用MATLAB/SIMULINK工具对光伏阵列进行建模与仿真分析,探讨了不同环境条件下的光伏性能,并优化了系统设计。发表于2015年。 为了进行光伏发电系统仿真实验,在Matlab/Simulink仿真环境下根据光伏阵列的数学模型建立了该系统的仿真模型。通过调整工作参数,此模型能够模拟在不同环境条件及参数下光伏阵列的I-U特性曲线变化情况。经过实例测试验证了所建立的模型与实际光伏发电系统的一致性,证明其具有较高的准确性。
  • Matlab光伏仿
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    本研究利用MATLAB软件对光伏阵列进行建模与仿真,探讨不同环境条件下的光伏性能,为优化光伏发电系统提供理论依据和技术支持。 本段落探讨了使用Matlab进行光伏阵列仿真的研究方法,并介绍了光伏电池的等效模型以及在Simulink中的建模外观图,旨在为读者提供参考以便于自行搭建与仿真系统。
  • MATLAB信号处理仿技术
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    本研究聚焦于运用MATLAB软件进行阵列信号处理的仿真分析,探索其在通信、雷达及声纳系统中的应用与优化。 有关阵列信号MATLAB仿真的论文适合各种工程人员学习。
  • SaberLLC电路仿 (2014)
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    本研究聚焦于Saber环境下LLC电路的仿真分析,探讨其工作原理及优化设计方法,为高效能电源供应器提供理论支持。 由于LLC电路具备高效性、宽范围性和高电压增益等显著优势,在各种中小功率应用场合得到广泛应用。为了研究LLC电路的多样性,我们使用Saber软件对其进行仿真分析,并在不同频率范围内及多种工作条件下验证了其性能表现。这些仿真结果证实了LLC电压增益曲线的准确性。
  • RD算法仿_RD算法仿
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    本研究专注于RD(逆时序)成像算法的仿真分析,通过构建虚拟环境来评估其在不同条件下的性能表现和优化潜力。 RD成像算法(Range-Doppler, 距离-多普勒)是雷达信号处理中的核心技术之一。通过发射脉冲并接收反射回来的信号,可以获取目标的距离、速度等信息。RD算法利用这些信息进行二维图像重建,帮助我们理解和分析目标特征。 该技术的核心在于处理雷达接收到的回波信号,并包括以下步骤: 1. **数据预处理**:对原始雷达回波数据进行滤波和去噪处理以消除干扰信号和环境噪声,提高信噪比。常用的滤波器有匹配滤波器和维纳滤波器。 2. **距离折叠解决**:由于脉冲重复频率的影响可能导致远距离目标的回波与近距离目标重叠(即距离折叠)。解决方案包括使用高脉冲重复频率或采用脉冲压缩技术来克服这一问题。 3. **转换为距离域表示**:将预处理后的数据通过快速傅里叶变换(FFT)转化为距离域,每个位置对应一个频谱,代表不同距离上的信号强度。 4. **多普勒处理**:利用目标相对雷达的运动引起的多普勒效应进行频率调整。同样使用FFT获取不同的速度信息。 5. **二维FFT成像**:将距离和多普勒数据合并后执行二维快速傅里叶变换,生成RD图像,在该图中横轴表示速度(通过多普勒频谱确定),纵轴代表距离,亮度则反映信号强度。 6. **图像后期处理**:对生成的RD图像进行动态范围压缩、目标检测和识别等操作以提高质量及分辨能力。 在正侧视条件下点目标回波仿真的研究中,特别关注雷达从侧面角度观测单个点状目标的情景。这涉及到信号特性、多普勒效应以及成像效果对视角的依赖性分析,并可能涉及方位模糊等问题解决策略。 通过该仿真技术可以评估不同参数(如雷达波长、天线孔径和脉冲重复频率)对于图像质量的影响,进而优化系统设计及提升探测与识别能力。此外,点目标回波仿真实验有助于验证和完善RD算法以适应更复杂的环境条件。在实际应用中,该算法广泛应用于气象雷达、空间探测雷达以及军事雷达等领域,对目标识别和跟踪具有重要意义。
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    本研究利用MATLAB平台构建了光伏阵列的仿真模型,旨在分析不同环境条件下的光伏性能,优化系统设计。 光伏阵列的MATLAB仿真模拟是一项重要的研究工作。通过对光伏系统的建模与仿真分析,可以深入理解其运行特性,并为实际应用提供理论支持和技术指导。在进行此类仿真的过程中,通常会考虑光照强度、温度等环境因素对系统性能的影响,以优化设计参数和提高发电效率。
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    本课程设计通过MATLAB平台对FDMA(频分多址)系统进行仿真与分析,旨在探究其通信性能和优化策略。 基于MATLAB的频分多址(FDMA)仿真研究课程设计.docx 这段文字实际上是文件名重复了多次,并且没有任何需要去除的具体联系信息或链接。如果这是对某个文档内容的描述,那么根据您的要求,重写后的结果就是简单的标题: 基于MATLAB的频分多址(FDMA)仿真研究课程设计
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    本研究利用MATLAB软件,通过LCMV算法进行天线阵列波束形成仿真,并录制了操作过程的详细视频教程。 1. 版本:MATLAB 2021a,包含仿真操作录像,使用Windows Media Player播放。 2. 领域:LCMV算法 3. 内容:基于LCMV算法的天线阵列波束形成MATLAB仿真实验。 4. 注意事项:请确保在MATLAB左侧查看当前文件夹路径,并将其设置为程序所在文件夹的位置,具体操作可以参考提供的视频录像。