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电阻抗成像算法的研究

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电阻抗成像算法的研究
论文目录
 
目录第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
符号说明第10-11页
  1. 绪论第11-22页
  1.1 电阻抗成像技术简介第11-12页
  1.2 课题来源第12页
  1.3 电阻抗成像技术的发展历史及研究现状第12-14页
  1.4 电阻抗成像的基本原理第14-18页
    1.4.1 电阻抗成像的生物医学基础第14-18页
    1.4.2 电阻抗成像的数学描述第18页
  1.5 电阻抗成像技术的意义及应用前景第18-21页
  1.6 本文的主要工作及创新点第21-22页
  2. 电阻抗成像中的正问题第22-31页
  2.1 正问题的有限元解第22-24页
    2.1.1 有限元的理论基础第23页
    2.1.2 拉普拉斯方程的变分问题第23-24页
  2.2 剖分单元分析第24-27页
  2.3 区域剖分第27-28页
  2.4 有限元模型的细化第28-30页
  2.5 小结第30-31页
  3. 基于 RBF人工神经网络的电阻抗成像算法研究第31-48页
  3.1 电阻抗成像算法简介第31-35页
  3.2 基于 RBF人工神经网络的图像重建算法第35-38页
    3.2.1 人工神经网络特点第35-36页
    3.2.2 RBF网络的理论基础第36-38页
  3.3 EIT人工神经网络总体设计第38-45页
      3.3.1. 基于 RBF人工神经网络的图像重建算法原理第38页
      3.3.2. 网络结构设计第38-39页
      3.3.3. 目标模型第39-40页
      3.3.4. 样本设计第40-41页
      3.3.4. 网络类型的选择第41页
      3.3.5. 网络的学习第41-43页
      3.3.6. 网络的训练第43-45页
  3.4 电阻抗成像的难点与解决方法第45-47页
    3.4.1 电阻抗成像的难点第46页
    3.4.2 解决方法第46-47页
  3.5 小结第47-48页
  4. 基于人工神经网络的图象重建算法仿真及结果分析第48-56页
  4.1 电阻抗重建的过程及流程图第48-50页
  4.2 重建图像算法仿真第50-53页
    4.2.1 单目标成像的仿真第50-51页
    4.2.2 多目标成像的仿真第51-53页
  4.3 基于人工神经网络的算法于其他重建算法的比较第53-54页
  4.4 小结第54-56页
  5. 小波理论在电阻抗图像重建中的应用第56-64页
  5.1 小波变换及其理论基础第56-58页
    5.1.1 连续小波变换第57页
    5.1.2 离散小波变换第57-58页
  5.2 小波变换的应用第58-63页
    5.2.1 边缘检测第58-60页
    5.2.2 降噪处理第60-62页
    5.2.3 图像增强第62-63页
  5.3 小结第63-64页
  6. 总结与展望第64-67页
  6.1 工作总结第64-65页
  6.2 今后的工作方向第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-72页
学位论文评阅及答辩情况表第72页

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