[发明专利]去除信号中干扰的方法和装置、磁共振系统和存储介质在审
申请号: | 201910777699.5 | 申请日: | 2019-08-22 |
公开(公告)号: | CN112415452A | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
发明(设计)人: | 黄艳图;汪坚敏;李志宾 | 申请(专利权)人: | 西门子(深圳)磁共振有限公司 |
主分类号: | G01R33/54 | 分类号: | G01R33/54;A61B5/055 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 去除 信号 干扰 方法 装置 磁共振 系统 存储 介质 | ||
1.去除目标运动信号中干扰的方法,其特征在于,包括:
针对复数个通道接收的每个目标运动信号,利用至少一个抗干扰矩阵进行干扰消除,得到目标运动去干扰信号(107);其中,所述至少一个抗干扰矩阵通过如下方法得到:
针对所述目标运动信号,获取未运行序列脉冲时一设定时间段内复数个通道接收的数据,所述数据构成一参考矩阵(101);
根据当前干扰信号的频率以及所述设定时间段内的数据样本数,得到一频率相关矩阵(102);
利用所述频率相关矩阵和所述参考矩阵,计算得到一干扰系数矩阵(103);
对所述干扰系数矩阵进行特征值和特征向量分解,并将一特征向量的能量在所有特征向量的总能量中的占比大于设定阈值的特征向量或能量最大的特征向量去除,生成一抗干扰矩阵(104)。
2.根据权利要求1所述的去除目标运动信号中干扰的方法,其特征在于,还存在其它未处理的干扰信号;
该方法进一步包括:确定当前干扰信号,利用所述抗干扰矩阵对所述参考矩阵进行干扰消除,得到新的参考矩阵(106);并返回执行所述根据当前干扰信号的频率以及所述设定时间段内的数据样本数得到一频率相关矩阵的步骤。
3.根据权利要求1所述的去除目标运动信号中干扰的方法,其特征在于,所述当前干扰信号为固定频率信号;
所述根据所述当前干扰信号的频率以及所述设定时间段内的数据数量,得到一频率相关矩阵包括:
根据所述当前干扰信号的固定频率的谐波频率范围,选取设定的谐波频率范围,根据所选取的谐波频率范围确定矩阵总行数,根据所述设定时间段内的数据的样本数确定矩阵总列数,根据所述总行数和总列数得到一频率相关矩阵。
4.根据权利要求1所述的去除目标运动信号中干扰的方法,其特征在于,所述当前干扰信号为变化频率信号;
所述根据所述当前干扰信号的频率以及所述设定时间段内的数据数量,得到一频率相关矩阵包括:
根据所述当前干扰信号的频率变化范围,以及根据每秒钟的样本数确定的最小的频率分辨率确定矩阵总行数,根据所述设定时间段内的数据的样本数确定矩阵总列数,根据所述总行数和总列数得到一频率相关矩阵。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的去除目标运动信号中干扰的方法,其特征在于,进一步包括:
根据所述目标运动信号的频率变化范围,以及根据每秒钟的样本数确定的最小的频率分辨率确定矩阵总行数,根据所述设定时间段内的数据的样本数确定矩阵总列数,根据所述总行数和总列数得到一频率相关矩阵;
利用所述频率相关矩阵和所述参考矩阵,计算得到目标系数矩阵;
对所述目标系数矩阵进行特征值和特征向量分解,并将能量最大的特征向量作为目标运动特征向量,所述目标运动特征向量对应的特征值为目标运动特征值;
所述生成一抗干扰矩阵之后,进一步包括:将对所述干扰系数矩阵进行特征值和特征向量分解后能量最大的特征向量作为干扰特征向量,将所述干扰特征向量对应的特征值作为干扰特征值;
判断所述干扰特征值与所述目标运动特征值的比值是否小于一设定的第一阈值,如果是,则认为所述干扰信号远小于所述目标运动信号,所述干扰信号可忽略不计,并舍弃所述抗干扰矩阵;或者,判断所述干扰特征向量的转置与所述目标运动特征向量的乘积是否大于一设定的第二阈值,如果是,则认为所述干扰特征向量与所述目标运动特征向量相似,消除所述干扰信号会影响所述目标运动信号,并舍弃所述抗干扰矩阵。
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