[发明专利]一种噪声估计方法和一键优化方法及其系统

权利要求书

1.一种噪声估计方法，其特征在于，所述方法包括：

估计初始的声谱图噪声平均值，并根据所述噪声平均值确定初始的剔除门限值；

对当前声谱图包络曲线外的噪声估计进行多次迭代野值剔除处理，用以剔除噪声估计曲线中 大于剔除门限值的声谱数据；在每次野值剔除处理后针对野值剔除处理后的噪声估计曲线重 新估计噪声平均值，用以确定下一次野值剔除处理的剔除门限值；

将最后一次估计的噪声平均值设定为噪声估计的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述剔除门限值等于一个与噪声平均值相关 的函数F(N)的值，其中，N为噪声平均值，F()表示求值运算函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述剔除门限值通过查找预存的关系表获 得，该关系表记录有根据经验选择的剔除门限值与各个噪声平均值区域之间的对应关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在每一次重新估计噪声平均值之后，还执行 以下判断步骤：

判断噪声估计是否满足收敛条件；若是，则以最后一次估计的噪声平均值为噪声估计的结 果；否则，以重新估计的噪声平均值确定剔除门限值，进行下一次野值剔除处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述收敛条件是C_i+1趋近于C_i，其中i为野值 剔除处理的次数，C_i为第i次野值剔除处理前估计出的噪声平均值，C_i+1为第i次野值剔除 处理后重新估计所获得的噪声平均值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每次噪声平均值的估计均针对大于或等于一 个心动周期的声谱数据。

7.根据权利要求1至6中任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述野值剔除处理过程 包括：判断噪声估计曲线是否存在幅值大于剔除门限值的声谱数据，若是，则从噪声估计曲 线中剔除相应数据点，否则保留。

8.一种多普勒成像系统的一键优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前声谱图中的待分析数据；

对所述待分析数据进行噪声估计，该噪声估计的过程包括：

估计初始的声谱图噪声平均值，并根据所述噪声平均值确定初始的剔除门限值；

对当前声谱图包络曲线外的噪声估计进行多次迭代野值剔除处理，用以剔除噪声估计曲线中 大于剔除门限值的声谱数据；在每次野值剔除处理后针对野值剔除处理后的噪声估计曲线重 新估计噪声平均值，用以确定下一次野值剔除处理的剔除门限值；

输出最后一次估计的噪声平均值；

根据最后一次估计出的噪声平均值确定噪声阈值，依次进行混迭判决、参数优化。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述混迭判决的过程包括：

比较所述噪声阈值与一平均值的大小，若所述噪声阈值小于所述平均值，则增大脉冲重复频 率后，返回一键优化方法的起始步骤；否则，调整脉冲重复频率及基线进行参数优化；

其中，所述平均值通过统计各频率点强度的最大值谱线和平均值谱线，查找最大值谱线的最 小值，以及所述最小值在所述平均值谱线上对应的平均值而获得。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述剔除门限值等于一个与噪声平均值相关 的函数F(N)的值，其中，N为噪声平均值，F()表示求值运算函数。

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述剔除门限值通过查找预存的关系表获 得，该关系表记录有根据经验选择的剔除门限值与各个噪声平均值区域之间的对应关系。

12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在每一次重新估计噪声平均值之后，还执行 以下判断步骤：

判断噪声估计是否满足收敛条件；若是，则根据最后一次估计的噪声平均值设定噪声阈值； 否则，以重新估计的噪声平均值确定剔除门限值，进行下一次野值剔除处理。