【摘 要】
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超声波CT是一种新的检测空气温度分布的技术,本文在研究超声波CT成像原理的基础上,引入最大似然期望最大化(Maximum-Likelihood Expectation-Maximization,ML-EM)迭代算
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,济南 250061
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超声波CT是一种新的检测空气温度分布的技术,本文在研究超声波CT成像原理的基础上,引入最大似然期望最大化(Maximum-Likelihood Expectation-Maximization,ML-EM)迭代算法,并利用高斯分布模型取代泊松分布模型,对该算法进行改进,提出了一种超声波CT温度场重建的新方法。该方法利用超声波的一维投影数据,对速度矩阵进行求解,从而得到空气中的温度分布。数值仿真实验表明,利用上述方法能够得到良好的温度场重建图像。
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