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Gaoya dianqi, 2009 基于超高频包络检波的GIS局部放电检测系统采样得到的超高频局部放电包络信号中含有噪声。笔者分析了检测系统测量过程中可能混入的几种噪声,通过截取没有局部放电的采样信号进行频谱计算,理论与实测分析结果均表明,包络检波后信号中的噪声主要是白噪声。基于小波变换的滤波算法对白噪声有很好的抑制效果,文中在对小波变换原理进行简要分析的基础上,提出了改进阈值的小波滤波算法,仿真及实测信号的滤波结果证实了该改进算法的有效性。
李立学 +5 more
doaj
Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2002 目的 通过阴道超声观察卵巢巧克力囊肿声像图特征 ,确定其声像图诊断要点 ,以提高卵巢巧克力囊肿的诊断准确性。方法 采用HPImagePoint多特色超声系统 ,阴道探头频率 75MHZ ,观察 93例卵巢巧克力囊肿的阴道超声声像图直接 /间接征象 ,确定其声像图诊断要点。全部病例经开腹或腹腔镜手术并行病理检查证实。结果 术前阴道超声诊断卵巢巧克力囊肿 98例 ,正确者 93例 ,误诊 5例 ,诊断准确率 94 8%。结论 阴道超声对卵巢巧克力囊肿诊断具有实用价值 ,正确认识其声像图诊断要点 ...
张炜阳, 孙波, 田雪红
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, 2016 本文以高强钢GCr15为例,通过不同的热处理工艺得到拉伸强度分别为2214MPa和1588 MPa的试样,研究加载频率对超高周疲劳行为的影响。通过旋转弯曲疲劳试验机、高频疲劳试验机和超声疲劳试验机分别对试样施加52.5 Hz、130 Hz和20 k Hz的加载频率。两种试样在三种加载频率下的S-N曲线呈现出不同的频率效应。对于1588 MPa试样,20 kHz下的疲劳强度和寿命明显高于52.5 Hz和130Hz的疲劳强度和寿命(I型频率效应);对于2214 MPa试样,20 k ...
胡远培, 洪友士
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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2015 彩色多普勒高频颈动脉超声检查,对临床预测颈动脉狭窄程度、评估斑块成分提供了有效的手段[1]。斑块内有无出血发生、有无溃疡形成及斑块的增长速度是决定斑块稳定性的重要因素。高血压水平与心脑血管事件的风险评估,易损斑块的发生率的预测是预防高血压的关键[2]。本研究采用高频超声评价对老年高血压水平与颈动脉斑块关系,及时发现颈动脉易损斑块 ...
邱文风, 聂颖, 李素英, 景文宝
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Gaoya dianqi, 2016 笔者通过应用基于局部放电的超高频、超声波以及SF6气体分解产物的声—电—化联合检测方法,分析了一起GIS断路器气室内自由金属颗粒放电缺陷,阐述了超高频检测下对自由金属颗粒的判别,超声波对自由金属颗粒缺陷定位的优势,又根据SF6气体分解产物检测到的特征气体对自由金属颗粒来源进行判断,最终通过解体检查以及机械开断试验最终确定断路器弧触头在分合过程中存在机械磨损,是产生自由金属颗粒的根本原因。
李松原 +3 more
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[Treatment of the fifth metacarpal neck fracture with elastic intramedullary nail under the guidance of high frequency ultrasound]. [PDF]
Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za Zhi, 2021 Zhang L +5 more
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血清TSH、sTg表达与甲状腺乳头状癌患者超声引导下射频消融预后的关系研究
Zhongguo shiyan zhenduanxue目的 观察血清刺激性甲状腺球蛋白(sTg)、促甲状腺激素(TSH)表达与甲状腺乳头状癌患者超声引导下射频消融预后的关系。方法 回顾性分析2022年1月至2023年1月在河北省衡水市第二人民医院接受超声引导下射频消融治疗且预后较好的30例甲状腺乳头状癌患者纳入预后良好组，同期经超声引导下射频消融治疗但出现转移、复发的30例甲状腺乳头状癌患者纳入预后不良组，对比2组患者治疗前空腹血清中sTg和TSH水平，分析血清中sTg和TSH水平与超声引导下射频消融治疗预后的关系。结果 ...
孟芳, 沈玉琴
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Gaoya dianqi, 2018 电工设备局部放电（partial discharge,PD）检测主要有脉冲电流法、射频（高频）法、暂态对地电压法、特高频法、化学检测法、光检测法和超声波法。其中,基于光纤传感技术的检测方法具有安全、绝缘和抗电磁干扰等优点,适合设计成预埋式或侵入式传感器安装在电工设备内部或外部壳体上,进行PD在线监测或带电检测,具有发展前景。文中首先对基于光纤传感技术的PD测量方法、原理参数和优缺点进行了概述,主要介绍了PD光纤非本征法珀（extrinsic Fabry-Perot interferometer,EFPI）
司文荣 +6 more
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[Deep learning-driven high-frequency ultrasound method for skin aging assessment]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiZhang X +5 more
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