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医学超声学（FDU研究生班课程）

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简介：
《医学超声学》是为复旦大学研究生量身定制的专业课程，深入探讨超声技术在临床诊断与治疗中的应用，旨在培养学生的科研能力和实践技能。 一、绪论 二、医学超声基础 三、超声换能器及其声场 四、医学超声回波技术 五、超声组织定征 六、超声诊断设备的基本原理 七、超声多普勒技术与临床应用 八、骨组织的超声诊断原理及应用 九、超声诊断新技术概览 十、超声造影成像技术 十一、超声弹性成像方法 十二、治疗性超声的应用 十三、超声生物效应及其安全标准

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  • 医学超声学（FDU研究生班课程）
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    《医学超声学》是为复旦大学研究生量身定制的专业课程，深入探讨超声技术在临床诊断与治疗中的应用，旨在培养学生的科研能力和实践技能。 一、绪论 二、医学超声基础 三、超声换能器及其声场 四、医学超声回波技术 五、超声组织定征 六、超声诊断设备的基本原理 七、超声多普勒技术与临床应用 八、骨组织的超声诊断原理及应用 九、超声诊断新技术概览 十、超声造影成像技术 十一、超声弹性成像方法 十二、治疗性超声的应用 十三、超声生物效应及其安全标准
     
  • 医学超声成像编码发射技术的研究综述.pdf
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    本文为一篇关于医学超声成像领域内编码发射技术的研究综述。文中全面回顾并分析了该领域的最新进展、关键技术及应用前景，旨在促进相关研究和临床实践的发展与创新。 医学超声成像技术在临床诊断领域得到了广泛应用，它通过高频声波扫描人体内部结构，并利用反射与散射现象生成图像。编码发射技术作为一项关键进展，在提高成像质量和增强诊断准确性方面发挥了重要作用。 本段落综述了当前医学超声成像中编码发射技术的最新发展，重点探讨了编码激励的基本原理及其解码过程，同时介绍了几种常用的调频信号编码方法。这些创新性改进有助于提升图像质量，并为临床医生提供更精确的信息支持。 其中，Chirp信号作为一种频率随时间线性或非线性变化的调制脉冲，在超声成像中表现出色。它不仅能够提高信噪比和分辨率，还能增强对微小病变区域的检测能力。此外，Golay编码技术通过使用互补序列实现旁瓣抑制效果，提高了图像对比度；而Barker码则利用特定相位模式优化信号能量分布，在提升成像清晰度方面具有独特优势。 脉冲压缩技术则是基于编码发射信号自相关特性的应用，借助匹配滤波器来缩小时间分辨率并改善目标识别能力。其中Chirp信号和m序列（最大长度序列）是实现这一功能的重要手段：前者通过增加带宽获得更高的距离分辨力；后者则凭借优秀的抗干扰性能保障了成像质量。 文中还对比分析了几种编码技术在不同应用场景下的表现，如Chirp、Golay及Barker码等，并指出了它们各自的特点和适用范围。这为选择合适的超声成像方案提供了重要参考依据。 综上所述，医学超声成像领域中引入的这些先进编码发射方法显著提升了图像质量和诊断精度，在推动临床应用发展方面发挥了重要作用。
     
  • 研究生机器学习课程讲义
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    《研究生机器学习课程讲义》是一份全面介绍机器学习理论与实践的专业资料，适用于高年级本科生和研究生。涵盖监督学习、无监督学习及强化学习等核心内容，并包含大量实际案例研究与编程练习，旨在帮助学生深入理解并掌握现代机器学习技术。 在研究生期间，机器学习课程的授课老师使用的是基于斯坦福大学Andrew教授课程内容制作的教学材料，非常值得学习。
     
  • 东南大学研究生课程-_petri网
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    本课程为东南大学研究生阶段的专业课程，专注于Petri网理论与应用的教学。学生将学习到建模、分析和设计复杂系统的相关知识与技能。 东南大学研究生课程提供了一门关于Petri网的PPT内容。这门课深入探讨了Petri网的相关理论及其应用，并通过详细的幻灯片向学生展示了这一领域的核心概念和技术细节，帮助学生更好地理解和掌握相关知识。
     
  • 浙江大学研究生FPGA课程资料
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    本资料为浙江大学研究生级别的FPGA课程配套材料，涵盖数字系统设计、硬件描述语言及其实现技术等内容。适合深入学习FPGA开发人员参考使用。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，允许用户根据自己的需求自定义硬件逻辑。在浙江大学的研究生课程中，FPGA是集成电路设计、嵌入式系统以及数字信号处理等领域的核心课程之一。通过学习FPGA，学生能够掌握硬件设计基础，了解数字系统的构建方法，并具备实现复杂逻辑电路的能力。 该课件材料可能包含以下知识点： 1. **FPGA基本结构**：介绍FPGA的基本组成，包括查找表（LUT）、可配置逻辑块（CLB）、输入/输出块（IOB）、分布式存储器（RAM）和布线资源等。 2. **VHDL/Verilog编程**：作为两种主要的硬件描述语言，VHDL和Verilog用于编写FPGA设计代码，描述数字逻辑的结构和行为。 3. **设计流程**：包括设计输入、逻辑综合、布局与布线、配置及硬件验证等步骤，是将高级设计转化为FPGA内部硬件的过程。 4. **IP核**：预定义的功能模块，如DSP核、内存接口以及PCIe接口等，可以被复用到不同的设计中，提高开发效率。 5. **时序分析与约束**：理解时钟周期、建立时间、保持时间和时序约束的重要性，确保设计满足速度性能要求。 6. **仿真与调试**：通过软件工具进行功能仿真和时序仿真，并使用硬件描述语言进行边界扫描及在线调试。 7. **FPGA应用**：涵盖通信、图像处理、计算加速以及嵌入式系统等多个领域，展示FPGA在实际工程中的广泛应用。 8. **QuestaSim/ModelSim仿真**：这些是常见的FPGA设计仿真工具，用于验证设计的正确性。 9. **Xilinx/Altera FPGA架构**：介绍两大主流供应商的器件特性及其各自的开发工具链如Vivado和Quartus Prime。 10. **硬件加速**：探讨如何利用FPGA并行处理能力实现传统CPU难以达到的速度，特别是在大数据及人工智能领域的应用。 11. **嵌入式系统集成**：讨论FPGA与微处理器（例如ARM）的协同工作，以优化性能和功耗的方式进行SoC设计。 12. **FPGA设计最佳实践**：包括资源优化、功耗管理和时序收敛等方面的技巧及策略。 通过这门课的学习，学生不仅能掌握FPGA的基础知识，还能了解到当前技术的发展趋势，并为未来在相关领域的工作或研究打下坚实基础。同时鉴于FPGA技术的快速发展，持续学习和更新知识也非常重要。
     
  • 北京交通大学研究生DSP课程课件
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    本课件为北京交通大学研究生课程《数字信号处理》（DSP）的教学资料，涵盖理论讲解、案例分析及实践应用等内容。 北京交通大学的DSP课程课件（研究生级别）是基于28335芯片开发的。
     
  • 基于MATLAB的医学超声图像处理仿真平台的设计与研究
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    本研究致力于开发一个基于MATLAB的医学超声图像处理仿真平台，旨在提升超声成像的质量和效率。通过该平台，研究人员能够对各种超声影像技术进行模拟测试、优化算法，并探索新的应用领域，从而促进医学诊断水平的进步。 本段落介绍了一套基于MATLAB设计的医学超声图像处理仿真平台。该平台具备六个模块共计38项功能，包括对DICOM格式图像进行增强、滤波、分割、形态学处理及边缘检测等操作，并创新性地引入了脉冲耦合神经网络（PCNN）用于图像分割，在此基础上通过最大信息熵准则确定迭代次数。实验采用人体胆囊结石医学超声图像中的两类典型病变图作为测试对象，结合主观和客观评价方式对该平台进行评估，并总结出适用于此类图像的处理流程。 该仿真平台界面友好，适合具备一定MATLAB编程基础的工作年限在0-4年的研发人员使用。通过学习本资源，读者能够了解MATLAB软件在医学超声图像处理中的应用实践、各种图像处理技术的设计与实现方法等知识，并结合需求分析和方案设计进行内容上的深入研究。 建议读者在学习过程中不仅关注代码编写实现，还要注重原理理解及实际操作的调试验证。
     
  • 研究生密码学课程复习资料.pdf
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    本资料为研究生阶段学习密码学课程的学生准备，涵盖主要理论知识点与经典例题解析，旨在帮助学生系统性地复习和巩固所学内容。 中科大的密码学考试复习资料非常有用，多看一些总是有好处的。里面包含了一些经典的题目，对考试有很大帮助，绝对物超所值！
     
  • 研究生深度学习课程实验报告
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    本实验报告为研究生阶段深度学习课程的研究成果汇总，涵盖了神经网络架构设计、模型训练及优化等多个方面，旨在提升学生在人工智能领域的实践能力。 随着全球人口的增长以及气候变化的影响，粮食和农产品的需求日益增加，这给农业生产带来了巨大的压力。然而，植物病害、虫害及环境变化等因素对作物产量与品质构成了严重的威胁。在这种背景下，准确识别和分类植物变得尤为重要，这对于提高农业效率并确保食品安全至关重要。 特别地，在植物生命周期中最为脆弱的幼苗阶段，它们极易受到各种生物危害以及非生物胁迫的影响。因此，实现快速且精确的幼苗分类具有重要的意义。传统上依赖人工进行植物分类的方式不仅耗时耗力，并且受限于个人的专业知识和主观判断能力，难以满足大规模生产的需要。 近年来，随着深度学习技术的发展与应用，在图像识别及分类领域取得了显著的成功。通过在大型数据集上的预训练以及微调过程，这些模型能够针对特定任务展现出卓越的性能表现。因此，将深度学习应用于植物幼苗自动化分类的研究方向具有挑战性但前景广阔。 本研究旨在探讨如何利用深度学习技术实现对植物幼苗自动化的精准分类，并采用了包括Restnet18、VGG16、MobilenetV2以及GoogLeNet在内的多种模型进行实验，以期找到最适合用于构建高效植物分类系统的网络架构。