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低剂量CT（LDCT）扫描是减少人群中X射线辐射的一种潜在方法。 有必要提高低剂量CT图像的质量。 在本文中，我们提出了一种有效的算法，用于利用剪切波变换去除LDCT图像中的量子噪声。 因为可以通过泊松过程来模拟量子噪声，所以我们首先使用安斯科姆方差稳定变换（VST）对量子噪声进行变换，从而产生具有单位方差的近似高斯噪声。 其次，通过在小波域中的自适应硬阈值处理获得无噪声的小波系数。 第三，我们使用逆剪切波变换来重建去噪图像。 最后，将anscombe逆变换应用于降噪后的图像，从而可以产生改进的图像。 主要贡献是将anscombe VST与Slicelet变换相结合。 通过这种方式，可以有效地将边缘系数和噪声系数与高频子带分离。 使用所提出的方法对一些LDCT图像进行了许多实验。 定量和视觉结果均表明，该方法可以有效地减少量子噪声，同时增强细微的细节。 在临床应用中具有一定的价值。

matlab生成维纳过程代码去卷积 一维傅立叶和小波分析工具用于反卷积 要求 八度 用法 小波相关功能： [u, v] = filt(type, p)返回类型为type小波变换中使用的父小波u ， v 。 w = wtrans(z, type, p)使用类型type的父小波返回矢量z的p分辨率小波变换。 z = iwtrans(w, type, p)使用类型type的父小波返回向量w的p分辨率逆小波变换。 如果type和p相同，则iwtrans和wtrans应该彼此iwtrans ，直到出现一些小错误wtrans 。 coeffs(w, p, q)返回第p分辨率小波变换的第q级小波系数。 q可以从1到p+1 。 q = p + 1代表最粗糙的小波电平。 B = getbasismat(type, p, N)生成维度为(p+1)xN的矩阵，其第j行包含基础元素，该元素进行转换以生成用于计算p第j级小波系数的向量长度为N （2的整数次方）的信号的第n分辨率小波变换。 [w, ratiounthres, wnoise] = applythres(w, method, p, thrvec)当提

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提出一种计算机仿真方法,研究血药浓度随吸收速率常数(Ka)和消除速率常数(K10)的变化规律。根据参考文献中的参数估计值,选取具有一级吸收速率的口服给药二房室模型,改变不同的参数值,利用MATLAB软件编程实现中心室血药浓度的仿真,结果以二维或三维图形显示。仿真结果中血药浓度随两个参数的变化规律与实际结果一致。从图中可以很清楚地观察两个参数和血药浓度之间的对应关系。计算机仿真技术可以用来模拟预测个体的血药浓度特性,并能得到大量个体数据,对新药的临床研究具有一定的参考价值。

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预算matlab代码自适应电力线干扰消除器 一种快速健壮的算法的源代码，用于从生物医学信号中消除电力线干扰。 提供的MATLAB .m文件是以下提出的算法的实现： Mohammad Reza Keshtkaran和Zhi Yang，“神经记录中电力线干扰消除的快速，鲁棒算法”，《神经工程杂志》 11 026017，可从以下网站获得： 如果您发现此程序对您的研究有用，请引用以上论文予以赞扬。 如果您对算法或实现有任何疑问，请随时通过以下地址之一写信给作者：keshtkaran AT ieee.org，keshtkaran AT u.nus.edu 您需要MATLAB软件才能使用该程序。 对于用户指南，请参考“ removePLI.m”或在MATLAB命令提示符下键入“ help removePLI”。 MATLAB脚本“ test_removePLI.m”对皮质内，ECoG，EEG和ECG信号样本运行该算法。 请参阅“ removePLI_multichan.m”以获取针对多通道数据的优化实现。 您可以下载完整的软件包。 用法 对于图形用户界面： >> removePLI_gui 从命令