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利用电阻抗成像技术。

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简介:
该极少电阻抗成像技术的理论基础与实际应用有着密切的关联。其核心原理涉及对电磁场与目标物体之间相互作用的精细分析,从而推导出目标的散射特性。具体而言,该技术通过测量电磁波在目标物体中产生的散射信号强度,进而反推出目标物体的介电常数分布。因此,极少电阻抗成像技术的成功实施依赖于对这些物理现象的深刻理解和精确的数值模拟。

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  • EIT:(EIT)
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    电阻抗成像技术(EIT)是一种通过测量人体不同区域的电导率变化来获取体内组织图像的医学成像方法。 电阻抗断层扫描(EIT)是一种成像技术。
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    电阻抗影像技术是一种通过测量人体组织对电流的不同阻抗特性来构建体内器官和结构图像的技术,广泛应用于医疗诊断。 极少电阻抗成像技术的原理与实现涉及利用生物组织对电流的不同阻抗特性来生成图像。该方法通过在人体特定区域施加微弱的交流电场,并测量由此产生的电流分布变化,进而重建出体内不同组织结构的空间分布图。这种方法对于医学诊断具有潜在的应用价值,特别是在肿瘤检测、肺部通气功能评估等方面显示出独特的优势。
  • 关于Matlab在中的应研究
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    本研究探讨了MATLAB在电阻抗成像技术中的应用,通过算法开发和图像重建,旨在提高医学诊断的准确性和效率。 基于Matlab平台研究了电阻抗成像技术(EIT),这是一种新型的医疗成像技术,具有无辐射、无损伤和功能性成像的特点,并可实现实时成像。本段落分析了EIT的工作原理,建立了其控制方程,并根据该控制方程选择合适的图像重建算法进行Matlab编程。通过观察不同参数对图像质量的影响,获得了单个或多个成像目标及实际测量数据的仿真结果。
  • 交流测定蓄池内(2009年)
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    本研究采用交流阻抗技术分析蓄电池性能,精确测量其内阻变化,评估电池状态和寿命预测,为维护策略提供数据支持。 提出了一种基于交流阻抗法的铅酸蓄电池内阻测量方法。该方法使用精密电阻与电池构成串联电路,并采用交流注入技术向电池输入微弱正弦波信号。通过对输出响应进行滤波、峰值检测、放大以及AD转换和采集,根据测得的电压比来计算电池内阻。为了验证此方法的有效性,设计了一套基于C8051F040单片机的铅酸蓄电池内阻测量系统,并以20 Hz正弦交流信号作为激励源,分别检测了电池与精密电阻两端的响应信号,从而推算出电池内阻值。实验结果表明:该方法能够有效地用于测定铅酸电池内阻,且测得的数据稳定可靠。
  • MATLAB中的
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    本研究利用MATLAB软件平台进行电阻抗成像技术的研究与实现,探讨其在生物医学工程领域的应用潜力。 电阻抗成像的仿真软件使用EIDORS辅助进行模拟结构的设计。EIDORS是一款用于电阻抗成像和弥漫性光学层析图像重建的免费软件。
  • 网络的对样本攻击
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    本研究探索了如何运用生成对抗网络(GAN)创建能够有效干扰机器学习模型预测准确性的对抗性样本,以深入理解并提升深度学习系统的鲁棒性和安全性。 基于生成对抗网络的对抗样本攻击方法由田宇和刘建毅提出。随着深度学习技术的广泛应用,其安全问题逐渐引起了人们的关注。在这一领域中,对抗样本攻击成为了一个热点研究方向。如何应对这类威胁成为了深入探讨的问题之一。
  • 双枝节匹配
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    双枝节阻抗匹配技术是一种用于优化电路中信号传输效率的方法,通过调整双枝节的位置和长度来实现特定频率下的阻抗匹配,减少反射损耗。 用Matlab实现微波电路中的单枝节和双枝节阻抗匹配计算。
  • EIDORS 3.9.1断层开源软件
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    EIDORS 3.9.1是一款专为电阻抗断层成像研究设计的开源软件工具。它支持图像重建、模拟及分析,适用于科研与教学领域,助力深入探索人体内部结构。 基于Matlab的电阻抗层析成像及扩散光学层析成像重构软件最新版本为V3.9.1(截至2018年10月16日)。
  • 基于LC的匹配
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    本研究探讨了在基于电感电容(LC)的电源技术中的阻抗匹配问题,设计并优化了一种新型阻抗匹配电路,以提高系统的效率和稳定性。 阻抗匹配电路在电子工程领域非常重要,特别是在电源技术方面用于确保能量高效传输、减少信号损失与反射。这种技术广泛应用于高频放大器、通信设备及射频系统等。 阻抗匹配的主要目标是在源阻抗RS与负载阻抗RL之间实现最佳匹配。图1展示了两种基本的LC阻抗匹配电路:一种适用于当RS小于RL的情况(即输出端低阻,输入端高阻),另一种则用于相反情况。在RS<RL的情况下,使用LC网络可以提高输出电压,并且由于其能够变换负载上的阻抗,使得能量能更有效地传递到高电阻的负载上。 图1中给出了一具体实例:工作频率fo=30kHz、Q因子为10以及负载阻抗RL=5KΩ。在这里计算电感L时会用到以下公式: \[ L = \frac{1}{(2 * π * fo * \sqrt{RL*C})} \] 假设C值已知,可以由此算出相应的L值。 当线圈和电容的自感与漏电容影响Q因子的实际计算结果时,可能会出现理论值与实际操作中的差异。照片1展示了在特定条件下(即L=2.98mH、C=0.0μF),随着负载电阻RL的变化,输入阻抗ZIN会如何变化,并且当没有连接到任何负载电阻时,输入阻抗达到最小。 另一张图则显示了不同RL值下电路增益的频率特性。从该图中可以看出,在更高的负载电阻条件下工作可以提高Q因子并提供更大的电压增益。 照片3呈现了在不同的RL值下的信号响应情况,这有助于我们观察到负载电阻对整个系统性能的具体影响,并据此调整设计以优化整体表现。 LC阻抗匹配电路通过调谐电感L和电容C来实现特定频率下理想的阻抗匹配。它不仅能改变电压增益,还可以提高功率传输效率。在进行设计时需要综合考虑工作频率、Q因子、负载电阻以及实际物理元件等因素的影响,以确保最佳的性能表现,并且要注意到非理想因素如自感和漏电容对电路的实际影响。 通过以上分析可以看出,合理运用LC阻抗匹配技术不仅能够提升电子设备的工作效率,还能进一步优化其信号处理能力。
  • PyEIT:一个层析的Python工具包
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    简介:PyEIT是一款专为电阻抗层析成像技术设计的Python工具包,提供了一套完整的数值模拟和图像重建解决方案。它支持研究人员进行高效的算法开发、仿真测试及临床应用探索。 感谢您对pyEIT的关注! pyEIT是一个用于电阻抗层析成像(EIT)的基于Python的开源框架。 该框架的设计理念是模块化、极简主义、可扩展性和面向对象编程。 1. 简介 1.1 依赖关系 必备 - numpy (已测试至版本:numpy-1.19.1) - scipy (已测试至版本:scipy-1.5.0) - matplotlib (已测试至版本:matplotlib-3.3.2) 可选 - pandas (已测试至版本:pandas-1.1.3,用于数据分析和处理) - vispy(在Python 3.8中因vispy失败) - 注意: pyEIT使用vispy进行三维网格的可视化。如果仅需二维EIT,则不需要此模块。 问题1:为什么选择vispy进行3D可视化? 答:PyEIT采用vispy来实现四面体结构的三维展示,若只需处理二维数据则无需该库的支持。Vispy具有最小化的系统依赖性,并且完全使用Python编写。用户仅需具备支持OpenGL的图形卡即可享受快速渲染体验。