医学超声成像中的编码激励技术及其应用

本资源探讨了医学影像处理中的图像编码、旋转和配准技术，提供了相关程序和素材资源。

Matlab超声成像波束合成工具箱Beamformation Toolbox。本目录包含用于超声成像的工具箱。当前目录包括：文档目录（PDF、HTML格式）、bft_*.m文件集、示例目录、C文件目录和头文件目录。

聚束SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术在雷达成像领域具有重要应用，其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测，广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。

这份资源探讨了如何利用MATLAB实现三维超声成像和图像处理技术。它涵盖了从数据采集到图像渲染的各个方面，并深入讲解了相关的算法和MATLAB代码实现。

提出了一种基于模式凝聚算法的自然激励技术（NExT-ERA），用于工程结构健康监测。该技术通过引入模式凝聚算法，提高了在受环境噪声激励下的结构模态识别精度。示例文件展示了该技术的应用，通过识别受高斯白噪声激励的2DOF系统的模态参数，并添加了高斯白噪声的不确定性。 代码包含以下函数： NExTTERA_CONDENSED：执行NExT-ERA算法，并进行模式凝聚。 该代码使用说明如下： 输入： data：包含响应数据的数组，维度为(nch,Ndata)，其中nch是通道数，Ndata是数据的总长度。 refch：参考通道的向量，维度(numref,1)。 maxlags：最大滞后时间，以采样点为单位。 fs：采样频率，单位为Hz。 ncols：子空间维数。 nrows：参考通道数。 initialcut：初始截断频率，单位为Hz。 maxcut：最大截断频率，单位为Hz。 shift：步长，单位为Hz。 EMAC_option：是否使用EMAC方法，0表示不使用，1表示使用。 LimCMI：CMI阈值。 LimMAC：MAC阈值。 LimFreq：频率阈值，单位为Hz。 Plot_option：是否绘制结果，0表示不绘制，1表示绘制。 输出： [results]：一个结构体，包含NExT-ERA算法的识别结果。

MATLAB中的模式识别技术是一项重要的信息处理工具，广泛应用于各种领域。康叶在其相关研究中详细探讨了这一技术的应用前景。

利用字符串编码方法对状态树进行编码，但未包含解码过程。

紫外-可见光偏振成像融合技术在大气探测中的应用 基于蒙特卡罗方法的仿真分析表明，水云下大气在紫外波段（360-400nm）的偏振度响应最为显著。紫外-可见光偏振成像实验验证了这一结果，并通过霍夫变换分割方法对不同区域的偏振特性进行了统计分析。结果显示，云区和无云区的偏振角均值相对差异仅为1.6%，而偏振度均值相对差异则达到-14%，这表明大气偏振角比偏振度更加稳定。 紫外光和可见光在云目标偏振观测方面存在互补性。采用拉普拉斯金字塔图像融合技术可以有效提高对大气目标的探测能力。实验结果证实了大视场高分辨紫外-可见光偏振成像技术在大气探测中的可行性和有效性。

在数据挖掘中，计算对象间距离的标准化处理至关重要。常见的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离（又称绝对距离）以及明科夫斯基距离等。这些方法帮助分析师有效地衡量数据点之间的差异和相似度。