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低秩模型文献资料
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基于低秩理论的超声血流壁滤波器
传统的超声血流壁滤波器采用单一的截止频率,对于心跳、呼吸等因素所产生的不同组织运动滤波效果不佳.提出一种基于低秩理论的超声血流壁滤波方法.通过分析超声血流的特点,将其公式化并建立低秩模型,模型包括一个矩阵秩的小化和一个稀疏矩阵问题.松弛后转化为小化核范数与1范数的线性组合,成为凸优化可解问题,从而实现低秩滤波.这种滤波的创新性在于它是自适应的,同时考虑了信号的低秩性与稀疏性两个特点,通过线性组合使得滤波效果达到优.通过低秩滤波,超声血流仿真数据得到更加精确的血流信号.对比传统的FIR滤波,分别采用12阶、56阶和92阶的FIR滤波器,得到血流信号对比实际仿真数据的RMS误差分别约为34％、16％和12％,而低秩滤波的RMS误差则低于0.001％.低秩滤波相比传统FIR滤波,不仅提高了精度,而且滤波后的信号长度不会损失.但是低秩模型计算过于复杂,因此目前还很难应用在实时的超声系统中.
