Mimics17中文培训手册.pdf
这本培训手册是为了帮助用户顺利地开始Mimics软件的使用而编写的，并不能够代替Materialise公司提 供的培训。 这本培训手册在不同的练习中使用了 Mimics 17.0 的模块，如果没有相关模块的使用权无法完成练习。 请注意: 这本培训手册的使用以熟悉Windows系统操作技能为前提Materialise software目录Mmcs培训手册公告BBBB暑 NeAA日品EB园 8NaNANOEN冒品 RaRE曹BB总BBBB即总 98D6NNENnAMms0筒介Mimics模块导入图像5练1.导人如imap图像6练习2:导入DCOM图像…导航&项目管理器,77是BBB品B日BB日B品 0n00EDdD自2B日出BBBB自BBB目B自BBB国BBB即D日BBD国国练习,导航2仟务1.一键导航、放大缩小、平移…12任务2.快捷键的使用…13任务3帮助文档练习2.项日管理器,…14任务1.熟悉项目管理器的使用.14任务2.视窗操作.14任务3.体渲染15/测量工具9练习1.测量工只20任务1.距离测量.20任务2.角度测量任务3.测量的导出着国面21任务4.密度测量.21练习2.剖面线练习3.评注22基本阈值分割&三维模型操作,,25练习1.能部的分割.26任务1阈值分割(使用剖面线任务2.计算三维模型27任务3.区城增长28练习2.分离动脉…网值法任务1.阙值分割(使用剖面线)和区域增长30任务3.计算三维模型.…练习3.分离动脉∥33动态区域增长法33任务1.动态区域增长…33练习4.三维导航团道任务1.一键导航、敖大缩小、移、旋转……35任务2.使用快捷方式进行导疽.36练↓5.从骨盆上分离脊推37练习6.三维工具……40练习7.提取膝关#443D性套索功能任务1:使用3D磁性套索提取胫骨导出功能www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software练习1.导出切层50任务1.导出DCOM任务2.导出BMP.50任务3.导出电影.50练习2.导出S752高级分割53练习1.分离脑组织…任务1.修剪感兴趣的区域…….54任务2.形态学操作:消蚀.….55任务3.在三维视下编辑mask.57任务4.形态学操作:膨胀…57仟务5.千动编辑59任务6.多层编辑…60MedcADB即即BB身总BDB即原总自D即国B国即即DBB即 anDOng90且BBBD63练习1.通过多义线拟合球体练习2.通过多义线拟合表面66任务1.拟合股骨主干的表面任务2.拟合大转了的表面67练习3动脉中心线69任务1计算中心线9任务2.中心线测量70仟务3.中心线末端切面∴71任务4.分支分组仟务5.对控制点的操作…72于术模拟…74练习1.使用多义下面切割练习2.植入体评价练习3调整入体的位练习4评价骨量179FEA…,,n,,,n,n82练习1.股骨的网格优化83任务1.打开网格优化器…83任务2.股骨的几何简化83任务3.检查网格.……,85任务4优化三均片质量任冬5.生成体网格……∴88练小2.赋材质……90练3.并流形装配.97任务1.创建非流形装配91仟务2.优化网格93任务3.创建体K格.95仟务4.分离非流型装配以及导出网格文件恭喜您98Mimics nnovation Suite用户俱乐部98www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwareMmis简介Mimics是一个迕接二维图像数据(CT,MRl,工业扫描数据.)和三维工程学应用的图像处理工具。应用领域包括:解剖学测量、三维分析、有限元分析(FEA)、客制化植入体或装置设计、加法制造(也被称为维打印)以及手术计划和模拟通过使用 Mimics的图像分割方法,用户能够从医学数据中选择特点的感兴趣区域,将结果计算成精确的三维模型。Mimics的功能模垬为用户提供了其它应用领域的接口。这意味着 Mimics的功能可以方便的根据用户的需要进行组合。另外, Mimics是 Mimics innovation suite的一部分,这一套装也包括了3mabc0。在套装中, Mimics被用来生成精确的三维模型,之后3-ma加被用来在解剖学模型的基础上进行设计和网格操作。因比3-ma极大稈度的扩展了 Mimics在基于解剖数据的工程学方面的应用的可能性Mimics被广泛的应用在骨科、颌面外科以及心血管行业的学术及商业硏究领域Mimics的主要优势:Mimics界面友好容易掌握。快遮的分割工具(基于阈值和轮廓)和精确的三维计算保证了快捷的取道精细的三维模型Mimics在|sO环境下开发,只有CE和FDA市场认证Mimics基于市场要求持续开发,每年有两个版本的更新。当 Mimics和3- matic被联合应用时,用户可以直接在STL文件的基础上进行设计和网格操作尤需逆向工程。这使用户可以:基于解剖数据改进植入体o设计客制化的植入体和手术导板● Mimics的开发商 Materialise是创新软件和加法制造技术的世界领跑者。www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwarem/模块Mimics包括多个模块。下方的图片给出了基础模块与功能模块之间的链接,以及)要的应用领域。ImportMimics @Innovation SuiteExportMimicsFEAMedCADSurgicalRP-sliceSimulationCAD3- matic②MATLAB BImpartsStatisticestanPoint cloudAnalysisEngineeringPoint cloudManufacturing(RP/CAMywww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software导入图像这一章的练习公帮助您了解如何导入bmp图像以夂对图像尺寸进行修改如何自动导入D|COM数据■确认图像方向注意Mimics不仅支持 Dicom格式数据,而且能够直接导入扫描原始数据。这些数据可以通过硬盈、光盘或磁盘导入。 Mimics也支持BMP,JPEG以及TFF格式文件的导入。源文件可以通过在 importwizard的第一步选择, force manual import"的方式手动导入在开始之前保证您已经安装了培训数据 Training Data2011.eXe、头影测量数据库以及牵引器数据库。您可以在培训光盘中找到这些安装程序。www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software练习1.导入bma图像从主工具栏中选择 new project wizardSelet the media or files tha contain the images x irpotDICOM Input Application (D-AFavoritesDriversIrldyeRuuLaMedDataA.UDotascts山 extra datasetsImportTEST. RTTMAPD DICOM簧 Add : o feveritearget folder: 3: SUpportRobert Atwooda mercer aw inport show Import logCarTEl2.浏览 Training Data文件夹( CMed DataTraining Data),选择 BITMAP文件夹。点击Mex3.在 Image properties窗口标示出扫描分辨率。像素大小为256μm,层距为4mm。然后选择Mexwww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwareNew project w zardMcnary ncad=d (conmprc33cc/uncomprcaacd): 128 Mb/256 Mb Mcrory availzbc: 20E2 Mbv7023277sia+S vL_/62341/b_akIa +000.8(-J00 bmpv70234770ad+00160-00v76234776axi+00200-00.mv76237681+002C00bm画7.8C- 00.hmnv762]4768i5+00360-00.brpv/6234baxa+004-.mpv7624776ai+048C-hrmnvi70234770ad+002C-00uv76234776ai110056C00.bmv7623763x8+0060000mp76)3x776xia+0-0mp画w70234770did+008C-00Jmp烟v762]4768+00720-00mp1A1,∩ nTEr nn LSorting orde- custom-15775sh?informatonK701∞Y7z40mnkmPatent name n/a□ Forcc sotropi: samplingrebate n/o4.在下个窗口 Edit images,您可以涠过调节图像周围的线框的大小来对该项目进行修剪。dit imag esf vol maco/caac #l ixel mappingMin X 30x MaK< X 51Min Y 115MinZ o px Msx Z 511 psInput: 512* 512 x :12 Output 182x 213x 51?100, JUUUOUPlxel sze:1.fUlllt:1Skip mages: JInput: 402? Outut: 402x 21Jx512www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software5.在这个窗口,您也可以编辑像素映射图的属性。完成编辑后,点击Mex6.在方向窗口标示出图像的方向。点击OK打开 Mimics项目,您就可以开始进行图像分割了!Check orientationverify if the proposed or entatior is correctDizor mage orien ation: xXXCurrent orientationR吕T0BA□Risht-dick on an orientation character to chance it.OK Cancel Hepwww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米
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张贤达的《高阶统计量信号处理方法》
高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析方法，在此上传张贤达的这本书，希望对大家的学习有所帮助专题内容概述高阶统计量的定义、性质和估计155()高阶矩、高阶累积量及其谱·*·····“········““··“·(二)高阶累积量与高阶谱的性质三)高阶累积量与高阶谱的估计…......19、非最小相位系统的辨识21(一)基本问题21(二)MA系统的辨识.25(三)ARMA系统的辨识…135四、谐波恢复42()基本问题42()谐波恢复的高阶累积量方法……………·………43五、空间窄带信号源的波达方向估计()基本问题46(二)基于二阶统计量的DOA估计方法及其不足.147(三)基于高阶统计量的DOA估计方法53、概述高阶统计量( (Higher-order Statistics)是指比二阶统计量更高阶的随机变量或随机过程的统计量。二阶统计量有:〉随机变量(矢量):方差、协方差(相关矩)、二阶矩。随机过程:自相关函数、功率谱、互相关函数、互功率谱、自协方差函数等高阶统计量有:随机变量(矢量):高阶矩( Higher-order Moment),高阶累积量(Higher-order Cumulant)随机过程:高阶矩、高阶累积量、高阶谱( Higher- order Spectra,Polyspectra)。从统计学的角度,对正态分布的随机变量(矢量),用一阶和二阶统计量就可以完备地表示其统计特征。如对一个高斯分布的随机矢量,知道了其数学期望和协方差矩阵,就可以知道它的联合概率密度函数。对一个高斯随机过程,知道了均值和自相关函数(或自协方差函数),就可以知道它的概率结构,即知道它的整个统计特征。但是,对不服从髙斯分布的随机变量(矢量)或随机过程,一阶和二阶统计量不能完备地表示其统计特征。或者说,信息没有全部包含在一二阶统计量中,更高阶的统计量中也包含了大量有用的信息。高阶统计量信号处理方法,就是从非高斯信号的高阶统计量中提取信号的有用信息,特别是从一、二阶统计量中无法提取的信息的方法。从这个角度来说,高阶统计量方法不仅是对基于相关函数或功率谱的随机信号处理方法的重要补充,而且可以为二阶统计量方法无法解决的许多信号处理问题提供手段。可以亳不夸张地说,凡是使用功率谱或相关函数进行过分析与处理,而又未得到满意结果的任何问题,都值得重新试用高阶统计量方法。高阶统计量的概念于1889年提出。高阶统计量的研究始于六十年代初,主要是数学家和统计学家们在做基础理论的研究,以及针对光学、流体动力学、地球物理、信号处理等领域特定问题的应用研究。直到八十年代中、后期,在信号处理和系统理论领域才掀起了高阶统计量方法的研究热潮。标志性的事件有:1. K. S. Lii. m. rosenblatt "Deconvolution and Estimation of TransferFunction phase and Coefficients for non-Gaussian Linear processes AnnStatistcs, Vol, 10, pp. 1195-1208, 1982首次用高阶统计量解决了非最小相位系统的盲辩识问题。2.C.L. Nikias,M.R. Raghuveer的综述文章“ Bispectrum Estimation:ADigital Signal Processing Framework”在Proc.正EE发表,1987July3.1989、1991、1993、1995、1997、1999年举办了六届关于高阶统计量的信号处理专题研讨会(海军研究办公室,NSF, IEEE Control SystemSociety, IEEE ASSP Society, IEEE Geoscience and Remote sensingSociety4. IEEE Trans.onAC1990年1月专辑5. IEEE Trans, on AssP1990年7月专辑。6.J.M. Mendel的综述文章 Tutorial on Higher- Order statistics( Spectra)inSignal Processing and System Theory: Theoretical Results and SomeApplications”.Proc,正E,1991(主要是关于非最小相位系统辨识)。7.C.L. Nikias&A.P. Petropula的专著 Higher-order Spectral Analysis:ANonlinear Processing Framework,由 Prentice-Hall I1993出版。8. Signal Processing,19944月专辑。9. Circuits, Systems, and Signal Processing,1994.6月专辑。高阶统计量方法已在雷达、声纳、通信、海洋学、电磁学、等离子体物理、结晶学、地球物理、生物医学、故障诊断、振动分析、流体动力学等领域的信号处理问题中获得应用。典型的信号处理应用包括系统辨识与时间序列分析建模、自适应估计与滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、图像处理、阵列信号处理、盲反卷积与盲均衡等。在信号处理中使用高阶统计量的主要动机可以归纳成四点1、抑制未知功率谱的加性有色噪声的影响。2、辨识非最小相位系统或重构非最小相位信号。自相关函数或功率谱是相盲的,即不包含信号或系统的相位信息。仅当系统或信号是最小相位时,二阶统计量的方法才能获得正确的结果。相反,高阶统计量既包含了幅度信息,又保留了信号的相位信息,因而可以用来解决非最小相位系统的辨识或非最小相位信号的重构问题。3、提取由于高斯性偏离带来的各种信息对于非高斯信号,其高阶统计量中也包含了大量的信息。对模式识别、信号检测、分类等问题,有可能从高阶统计量获得信号的显著分类特征,4、检测和表征信号中的非线性以及辨识非线性系统。如用来解决非线性引起的二次、三次相位耦合问题。参考资料:1、张贤达,《时间序列分析一高阶统计量方法》,清华大学出版社,1996。2、沈凤麟等,《生物医学随机信号处理》(第9章),中国科学技术大学出版社,1999。3 J M. Mendel. "Tutorial on Higher-order Statistics(Spectra) in SignalProcessing and Systems Theory: Theoretical Results and SomeApplications. Proc. IEEE, Vol. 79, pp. 278-305, 19914, C. L. Nikias A. P, Petropulu. Higher-order Spectral Analysis: ANonlinear Processing Framework. Prentice-Hall. 19935 C L. Nikias J. M. Mendel.Signal Processing with Higher-orderSpectra. IEEE Signal Processing Magazine, Vol 10, July, pp 10-37, 19936 C. L Nikias M. R Raghuveer." Bispectrum Estimation: A DigitalSignal Processing Firamewoork". Proc. IEEE, Vol. 75, pp. 869-891, 19877 P. A. Delaney d. O. Walsh. " A Bibliography of Higher-Order Spectraand Cumulants". IEEE Signal Processing Magazine, Vol 11 July, pp. 61-7019948、J.A. Cadzow.“ Blind Deconvolution via Cumulant Extrema”.IEEESignal Processing Magazine, Vol 13, No 3, pp 24-42, 1996www.ant,uni-bremen.edu.de/hoshome二、高阶统计量的定义、性质和估计(一)高阶矩、高阶累积量及其谱从随机变量→随机矢量→随机过程)1、随机变量的特征函数与累积量定义:设随机变量x具有概率密度fx),其特征函数定义为(s)=f()edx=Eel其中s为特征函数的参数。(可看作八x)的拉普拉斯变换)特征函数Φ(s)只是参数s的函数。对Φ)求k次导数,可得Φ^(s)=Exe因此(O)=E}=m也就是说)在原点阶导数等孩x阶筹k。因此,Φ(s)也称作矩生成函数(又叫第一特征函数)。矩生成函数可以唯一地、完全地确定一个概率分布。这可由矩生成函数唯一性定理阐明:定理:设F(x)和G(x)是具有相同矩生成函数的分布函数,即:e dF (x)= esdG(x)则F(x)=G(x)由矩生成函数可以定义随机变量κ的累积量生成函数(又叫第二特征函数)及累积量。定义:设随机变量x的矩生成函数为Φ(s),则函数H(s)=nΦ(s)称为x的累积量生成函数,而v()在原点的k阶导数dky(s)ds k0称为x的k阶累积量如果将s)和v展开成 Taylor级数,根据以上定义,就会有①(s)=1+m1S+m2S2+…+,,mkS+…k!(2+4+x12cmk!k1也就是说,x的k阶矩和累积量分别是其矩生成函数和累积量生成函数的Taylor级数展开中s项的系数。2、随机矢量的特征函数与累积量定义:令x=[x,x2,…,x是一随机矢量,且s=s,s2,…,sr,则随机矢量x的矩生成函数定义为Φ(S1SES11+2x2+…+Skxkl52为Ex的累积量生成函数定义为(S1,S2,…,Sk)=lnΦ(s1,x的(vy2…,w)阶矩和累积量分别定义为矩生成函数和累积量生成函数的Iayr级数展开中S1S2…S项的函数,即0Φ(S1,s2;…,s)ExVIS"Y(1521512skas1Os2…ask其中vko对v=V2=…=认=1的特殊情况,记随机矢量x的矩和累积量分别为mom(,,cum(Y1X我们下面将用它们来定义随机过程的高阶矩和累积量。3、随机过程的高阶矩和高阶累积量定义:设{x(n)}为k阶平稳随机过程,则该过程的k阶矩定义为ma(z1,z2,…,k-)=mom{x(n),x(n+),…,x(n+xk-1)}而k阶累积量定义为cs(1,z2,…,k-)=cum{x(m),x(nt+),…,x(n+tk1)}根据这一定义,平稳随机过程的k阶矩和k阶累积量实质上就是取x1=x(n),x2=x(n+a),…,x=x(n+k)之后的随机矢量[(n),x(n+z),…,
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