便携式B型超声诊断仪具有无创伤、简便易行、相对价廉等优势，在临床中越来越得到广泛的应用。它将超声波技术、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起。开展该课题的研究对提高临床诊断能力和促进我国医疗事业的发展具有重要的意义。 便携式B型超声诊断仪由人机交互系统、探头、成像系统、显示系统构成。其基本工作过程是：首先人机交互系统接收到用户通过键盘或鼠标发出的命令，然后成像系统根据命令控制探头发射超声波，并对回波信号处理、合成图像，最后通过显示系统完成图像的显示。 成像系统作为便携式B型超声诊断仪的核心对图像质量有决定性影响，但以前研制的便携式B型超声诊断仪的成像系统在三个方面存在不足：第一、采用的是单片机控制步进电机，控制精度不高，导致成像系统采样不精确；第二、采用的数字扫描变换算法太粗糙，影响超声图像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列单片机，测量速度太慢，同时也不便于系统升级和扩展。 针对以上不足，提出了基于FPGA的B型超声成像系统解决方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片实现了步进电机步距角的细分，使电机旋转更匀速，提高了采样精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA内实现数字扫描变换，提高了图像分辨率；人机交互系统采用S3C2410-AL作为CPU，改善了测量速度和系统的扩展性。 通过对系统硬件电路的设计、制作，软件的编写、调试，结果表明，本文所设计的便携式B型超声成像系统图像分辨率高、测量速度快、体积小、操作方便。本文所设计的便携式B型超声诊断仪可在野外作业和抢险（诸如地震、抗洪）中发挥作用，同时也可在乡村诊所中完成对相关疾病的诊断工作。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：helmos
B/s结构，采用 asp.net(C#)+ MS SQL 编写。严格按照三层结构，不失为学习 C#的好例子。安泰OA办公系统自动化系统
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上传时间： 2015-03-22
上传用户：yzy6007
将A、B、C、D、E、F这六个变量排成如图所示的三角形，这六个变量分别取[1，6]上的整数，且均不相同。求使三角形三条边上的变量之和相等的全部解。如图就是一个解。
上传时间： 2013-12-16
上传用户：GHF
【问题描述】已知线性方程组AX=B，求解该方程组。参考算法： 消去法：将列向量B加到矩阵A的最后一列，构成增广矩阵AB。对AB进行下列三种初等变换，使原矩阵A的部分的主对角线上的元素均为1，其余元素均为0，则原列向量B的部分即为X的值： 1. 将矩阵的一行乘以一个不为0的数 2. 将矩阵的一行加上另一行的倍数 3. 交换矩阵中两行的位置
上传时间： 2015-06-18
上传用户：stvnash
函数模板T max(T a, T b, T c),使之实现对任何类型数，能从三个数中求出最大数返回。设计各种类型数据(char，short，long，float，double)调用此函数模板。
上传时间： 2015-07-07
上传用户：时代电子小智
变量和相等问题的设计和实现将a、b、c、d、e、f这6个变量排成如图所示的 三角形，这6个变量分别取 1——6的整数，且均不相同。求使三角形三条边上的变量之和相等的全部解，如 3 6 2 1 4 5 为一个解。 程序引入变量a,b,c,d,e,f,并让它们分别取1——6的整数，在它们互不相等的 条件下， 测试由它们排成如图所示的三角形三条边上的变量之和是否相等，如相等即为一种满足要求的排列，把它们输出。当这些变量取尽所有的组合后，程序就可得到全部可能的解。
上传时间： 2015-11-04
上传用户：GavinNeko
第一章 有关数论的算法 1.1最大公约数与最小公倍数 1.2有关素数的算法 1.3方程ax+by=c的整数解及应用 1.4 求a^b mod n 第二章 高精度计算 2.1高精度加法 2.2高精度减法 2.3高精度乘法 2.4 高精度除法 练习 第三章 排列与组合 3.1加法原理与乘法原理 练习 3. 2 排列与组合的概念与计算公式 练习 3.3排列与组合的产生算法 练习 第四章 计算几何 4.1 基础知识 4.2 线段的相交判断 4.3寻找凸包算法 练习 第五章 其它数学知识及算法 5.1 鸽巢原理 5.2 容斥原理及应用 5.3 常见递推关系及应用
上传时间： 2016-01-05
上传用户：frank1234
本书提供用J B u i l d e r开发数据库应用程序、创建分布式应用程序以及编写J a v a B e a n 组件的高级资料。它包括下列几个部分： • 第一部分是“开发数据库应用程序”，它提供关于使用J b u i l d e r的D a t a E x p r e s s数据 库体系结构的信息，并解释原始数据组件和类之间的相互关系，以及怎样使用它 们来创建你的数据库应用程序。它还解释怎样使用Data Modeler(数据模型器)和 Application Generator（应用程序生成器）创建数据驱动的客户机/服务器应用程 序。 • 第二部分是“开发分布式应用程序”，它提供关于使用ORB Explorer、用J B u i l d e r 创建多级的分布应用程序、调试分布式应用程序、用J a v a定义C O R B A接口以及 使用s e r v l e t等的信息。 • 第三部分是“创建J a v a B e a n”，它解释怎样开发新的J a v a B e a n组件，描述在组件 开发中涉及的任务, 怎样使用B e a n s E x p r e s s创建新的J a v a B e a n，以及关于属性、 事件、B e a nIn f o类和其他方面的详细情况。
上传时间： 2014-01-03
上传用户：wpt
小信号放大器的设计 1. 放大器是射频/微波系统的必不可少的部件。 2. 放大器有低噪声、小信号、高增益、中功率、大功率等。 3. 放大器按工作点分有A、AB、B、C、D…等类型。 4. 放大器指标有：频率范围、动态范围、增益、噪声系数、工作效率、1dB压缩点、三阶交调等。
上传时间： 2016-02-10
上传用户：ggwz258
Floyd-Warshall算法描述 1)适用范围： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密图效果最佳 c)边权可正可负 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法结束：dis即为所有点对的最短路径矩阵 3)算法小结：此算法简单有效，由于三重循环结构紧凑，对于稠密图，效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。时间复杂度O(n^3)。 考虑下列变形：如(I,j)∈E则dis[I,j]初始为1,else初始为0，这样的Floyd算法最后的最短路径矩阵即成为一个判断I,j是否有通路的矩阵。更简单的，我们可以把dis设成boolean类型，则每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”来代替算法描述中的蓝色部分，可以更直观地得到I,j的连通情况。
标签： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上传时间： 2013-12-01
上传用户：dyctj
