地震层析成像原理， 周华伟教授课程note

MCTomo 使用可逆跳跃McMC方法和3D Voronoi细分的3D蒙特卡洛层析成像软件包。 作者： 张鑫 安德鲁·柯蒂斯（Andrew Curtis） 要求 支持C ++ 11的AC编译器和支持Fortran 2003的Fortran编译器。 CGAL 4.8或更高版本（对于3d delaunay和Voronoi支持）可以从（ ）下载CGAL，并且可以根据[CGAL安装手册]（ ）进行构建和安装 ）。 如果使用的是MAC OS X，则可以通过以下方式安装CGAL： sudo port install cgal 在debian / Ubuntu上， sudo apt-get install libcgal-dev NetCDF4或更高版本（支持以适当的方式存储样本）。 如果没有netcdf4库，则可以通过软件包管理程序来安装它，例如rpm，yum，自制软件，macpo

请参阅自述文件以了解详细的解密过程。

matlab终止以下代码根方法量子断层扫描 使用根方法的离散变量量子状态和量子过程层析成像的MATLAB库。 该库包含一组用于通过互补测量结果重建量子态和量子过程，估计统计适当性和重建保真度的理论分析的工具。 提供完整的产品文档。 所需的工具箱： 统计工具箱 符号数学工具箱（可选） 要安装库，请克隆存储库或下载并解压缩zip归档文件。 使用前，请运行启动脚本。 >> rt_startup 有关实体的定义，算法描述和所需的数据格式，请参见完整产品。 项目的examples目录包含一组示例，这些示例显示了库的基本功能。 下面我们简要回顾一下量子态层析成像的例子。 考虑一个使用互不偏基测量协议的纯四元态重建的例子。 dim = 4; % System dimension r_true = 1; % True state rank dm_true = rt_randstate(dim, 'Rank', r_true); % True state nshots = 1e3; % Total sample size proto = rt_proto_measurement('mub', 'dim'

基于全向电磁超声换能器（EMAT）的Lamb波层析成像（LWT）技术是获取金属板材中缺陷图像的有效方法。但是，由于Lamb波（LW）具有频散和多模态特性，传统全向Lamb波EMAT的检测波形复杂，LW的模态识别、走时提取和层析成像精度较低。本文提出了一种基于新型结构全向EMAT的LWT方法，即利用伪Wigner-Ville分布（PWVD）对该新型EMAT检测波形进行走时提取，并采用跨孔成像技术进行LWT。实验结果表明：相比传统EMAT，所研制的新型EMAT可以收发更纯净的单一A0模态LW；基于PWVD的走

偏振频域光学相干层析成像（OCT）中图像质量受散斑噪声影响较大，散斑噪声会使图像细节变模糊，降低图像清晰度。针对此问题，提出了一种分光谱降低偏振频域OCT散斑噪声的方法。该方法将系统的全光谱信号分为多个光谱信号，对每个分立的光谱信号进行窗函数滤波，单独进行常规数据处理，然后将处理后的各个分光谱进行平均合成，达到降低散斑噪声的目的。利用Matlab进行仿真，同时搭建实验系统对离体生物样品鸡胸肉进行检测。实验结果表明，该方法可有效降低散斑噪声，提高偏振图像质量。

摘要 电阻层析成像（ERT）技术是近年来发展起来的一种基于电阻传感机理的过程层析成像（PT）技术，适用于两相流中以导电性介质为连续相的工业过程，可提供封闭的管道或过程容器设备内部多相组分物质参数的二维/三维可视化信息，具有非侵入、响应速度快、成本低、安全性能好、适应范围广等优点。针对我校对电阻层析成像技术的研究尚处于初步阶段的情况，在总结了电阻层析成像技术的研究现状、技术特点，分析了其数学物理模型的基础上，基于matlab编写了一个电阻层析成像仿真软件包。该软件包完成了通过有限元方法（FEM）对ERT正问题的求解；实现了利用线性反投影算法与修正的牛顿——拉夫逊类算法等ERT反问题算法进行图像重建，同时就反问题中的电极数、正则化因子、迭代初值以及噪声的影响做了深入探讨；并提出了相关系数与方差作为重建图像的质量评价指标，使重建图像的优劣有了在数值上的比较。另外，将遗传算法与粒子群优化算法这两种人工智能优化算法引入到图像重建算法中，极大地提高了两相流重建算法的收敛性和准确性。

音视频-图像处理-实时三维多普勒傅里叶频域光学相干层析成像系统辅助超显微外科血管吻

地震层析成像，稍做改动可以作为物探程序，linux平台

研 制基于 5 1 单片机控制用于组 织高分辨率成像的光学相千层析成像系统 , 详细 阐述 了该系统的工作原理 . 硬件组成和软 件 设计方案。 利 用自建样 品池和生物样品对系统测试 , 证明了系统具有高分辨率 、 高探测灵敏度 、 智能化以及 无损伤 的优点