[发明专利]一种基于稀疏数据的超声信号重建方法

摘要

本发明涉及一种基于稀疏数据的超声信号重建方法，属于压缩传感技术领域。首先以Gabor原子库作为超声信号的稀疏变换域，利用测量矩阵对超声信号进行非线性变换得到测量值；根据测量值和传感矩阵，由正交匹配追踪算法重建出原始信号；本发明引入人工鱼群算法对正交匹配追踪算法进行优化，可减少内积计算的次数，提高计算的速度。该方法具有重构精度高，计算速度快的特点，可用于数据压缩、传输、存储及高分辨率成像等领域。

主权项

1.一种基于稀疏数据的超声信号重建方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)超声信号f，测量矩阵Φ，通过测量矩阵Φ对超声信号f进行非线性变换，得到测量值y=Φf；(2)初始化：测量值余量r⁰=y，稀疏信号s⁰=φ，索引集Γ⁰=φ，迭代次数n=1；(3)应用人工鱼群算法优化计算测量值余量r^n-1和传感矩阵每一列的内积Gabor原子的时频参数γ=(s,u,v,w)为待寻优参数，测量值余量rⁿ与传感矩阵列的内积的绝对值为目标函数;并得到gⁿ[i]绝对值最大值对应的传感矩阵的列的位置k；其中，Ψ为Gabor原子库；(4)更新索引集Γⁿ=Γ^n-1∪{k}及原子集合(5)利用最小二乘法求得稀疏信号及测量值余量rn=y-Φ~Γnsn;]]>(6)迭代次数n=n+1，若n=K，输出sⁿ、rⁿ，到步骤(7)；否则，返回步骤(3)；其中，K为稀疏度；(7)由sⁿ和得到重建超声信号f_rec。