简介:核磁共振陀螺作为目前世界上体积最小的导航级陀螺,受到了国内外的广泛重视。核磁共振陀螺通过检测磁场中原子核自旋进动频率的改变确定载体角速度,核磁共振陀螺的陀螺精度与静磁场的均匀性、稳定性密切相关。然而核磁共振陀螺静磁系统往往存在端口漏磁,形成杂散磁场,在长期工作过程中会磁化磁屏蔽罩,最终干扰陀螺精度。从核磁共振陀螺静磁场分布的理论分析出发,通过数学计算和计算机仿真,分析和研究了静磁系统的端口漏磁,并对静磁系统进行了优化设计。设计的核磁共振陀螺静磁系统端口漏磁在1.5倍螺线管直径范围内较传统方案平均减小45.4%,满足了核磁共振陀螺的使用需求。该工作为核磁共振陀螺仪设计和制造提供了一定的理论依据和参考价值。
简介:以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注,并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率,本文设计了2种改良的深度卷积神经网络,这些改进加快了神经网络的训练速度.有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型,该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验,改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型,这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后,构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”,该系统能够自动检测出CT影像中肺结节,并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用,可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度,提高阀片效率,服务更多患者;减少漏诊和误诊发生的次数,有助于提高肺结节的诊断准确率;从而促进我国肺癌早筛工作的推广。
简介:针对多星座情况下多卫星同时故障时的接收机自主完好性检测的问题,分析了多卫星同时故障的原因及特点,提出基于极大似然比的分层完好性检测方法。通过奇偶向量矩阵的计算,根据极大似然估计,进行故障检测与隔离,利用全量检验统计值与部分检验统计值之间的关系进行故障卫星的确定,并利用接收机的数据进行仿真验证。仿真结果表明,本方法可以快速有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测,检测出并隔离故障卫星。
简介:基于Thevenin原理,建立了一种多级串联磁绝缘感应电压叠加器(magnetically—insulatedinductionvoltageadder,MIVA)等效电路模型。依据磁绝缘限定条件,给出了MI—VA次级磁绝缘传输线(magnetically—insulatedtransmissionline,MITL)最小磁绝缘电流估计方法。仿真分析了12级串联MIVA电压和电流输出特性,结合X射线剂量率计算式,给出了X射线剂量率随次级MITL运行阻抗变化的分布规律。结果表明,多级串联MIVA输出X射线剂量率随次级运行阻抗的增大呈先增大后减小的趋势,MITL存在一个最佳运行阻抗,可使输出的X射线剂量率最大。基于Mendel和Creedon磁绝缘模型,对比给出了次级MITL几何阻抗的两种估计模型,结果表明,除第1级外,其余各级用两种模型估计的几何阻抗偏差系数均小于2%。