【摘 要】
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超声多普勒血流信号是一个非平稳的高斯随机过程,其时频分布与血流的速度及其变化有密切的关系.根据研究,信号在一定较短时间间隔内可以认为是平稳的,实际上难以获得同时具有
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超声多普勒血流信号是一个非平稳的高斯随机过程,其时频分布与血流的速度及其变化有密切的关系.根据研究,信号在一定较短时间间隔内可以认为是平稳的,实际上难以获得同时具有较好的时间、频率分辨率的超声多普勒时频分布.因此用较短的数据准确地估计信号的频谱的方法显得十分重要.一种替代传统短时傅立叶变换方法估计超声多普勒血流信号时频分布的方法是基于Levinson-Durbin算法的AR模型法.但用该算法估计出的参数的误差随时间间隔的缩短而增大.Burg提出一种递推算法,不需要计算自相关,而是用使前向与后向预测误差能量之和最小的方法求出模型的参数,可以改善Levinson-Drubin算法的不足.Burg算法计算处理速度较慢,该文还引入了一种改进的Burg算法,该算法能够提高信号的处理速度.
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