多普勒流量測(cè)量概述-信號(hào)解調(diào)方法等（二）

1.2.4頻譜估計(jì)方法

　　傳統(tǒng)超聲多普勒信號(hào)的頻率估計(jì)常采用零交叉計(jì)數(shù)法和快速傅立葉變換法（FFT）等經(jīng)典譜估計(jì)算法，這些方法存在頻率分辨率低，旁瓣泄漏嚴(yán)重等缺點(diǎn)。為克服這些問題，以參數(shù)模型為基礎(chǔ)的現(xiàn)代譜估計(jì)方法得到了很大的發(fā)展，并在超聲多普勒血流測(cè)量中得到很好的應(yīng)用。參數(shù)模型法的思路是假定需分析的多普勒信號(hào) x（n）（n= 1，2，。..，N ）是一個(gè)輸入序列u（n）激勵(lì)一個(gè)線性系統(tǒng)H（z）的輸出，由已知的x（n）估計(jì)H（z）的參數(shù)，再由H（z）的參數(shù)來估計(jì)x（n）的功率譜。x（n）和 u（n）之間有如下的輸入輸出關(guān)系：

　　式中b0 =1，若b1，b2，。..， bq全為零，則為AR（Autoregressive）模型；若a1，a2，。..，ap 全為零，則為MA（Moving Average）模型；若a1，a2，。..，ap， b1，b2，。..，bq 不全為零，則ARMA（Autoregressive Moving Average）模型。當(dāng)參數(shù)模型為AR模型時(shí)，H（z）和功率譜Px（ejω）分別表述如下

　　式中σ2為u （n）的方差。AR模型的系數(shù)求解算法有自相關(guān)法、Burg算法和改進(jìn)的協(xié)方差（MCOV）算法等。采用MCOV算法時(shí)，AR模型的參數(shù)可以通過求解改進(jìn)的協(xié)方差方程組進(jìn)行估計(jì)：

　　式中fs是采樣率。采用這種方法時(shí)，計(jì)算復(fù)雜性會(huì)隨著階次p的增加而增大。確定階次p的常用方法有最終預(yù)測(cè)誤差準(zhǔn)則和信息論準(zhǔn)則等。血流分析中，根據(jù)多普勒信號(hào)的特點(diǎn)，一般取階次p=4。

1.2.5數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)

　　DSP器件采用并行的總線結(jié)構(gòu)，運(yùn)算速度快、集成度高，于20世紀(jì)80年代初出現(xiàn)，到20世紀(jì)90年代中后期開始高速發(fā)展，近年來在超聲多普勒血流測(cè)量領(lǐng)域受到高度重視，被廣泛用來分析多普勒信號(hào)的頻譜。另外，在數(shù)字信號(hào)處理中也有人用FPGA（Field Programmable Gate Array）來實(shí)現(xiàn)一些比較固定的算法，如FFT、FIR（Finite Impulse Response）濾波等。

　　采用高速DSP以及FPGA等器件的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法使得傳統(tǒng)基于硬件的設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)移到基于軟件設(shè)計(jì)，信號(hào)處理研究的重點(diǎn)在很大程度上可以放到軟件算法上來，從而在抗干擾、提高檢測(cè)精度、實(shí)現(xiàn)儀器的智能化等方面具有傳統(tǒng)基于硬件設(shè)計(jì)方法所沒有的若干優(yōu)點(diǎn)。另外，由于器件的高速性，測(cè)量方法也由最初的非實(shí)時(shí)應(yīng)用轉(zhuǎn)向高速實(shí)時(shí)應(yīng)用。

　　1.2.6多普勒譜峰搜索方法

　　CW Doppler流量測(cè)量的多普勒信號(hào)具有以下特點(diǎn)：

　?。?）由于換能器具有指向性，在流場(chǎng)中發(fā)射換能器和接收換能器的兩個(gè)指向性波束重疊區(qū)域（取樣域）

　　內(nèi)粒子所反射的信號(hào)將以不同的幅度和相位在接收換能器上進(jìn)行疊加，由于這些粒子的速度有差異，反射角度不同，產(chǎn)生的多普勒頻移也不一樣，疊加的結(jié)果使得多普勒信號(hào)頻帶加寬，形成以對(duì)應(yīng)管道中心軸線上最大流速的多普勒頻率為譜峰的左右兩個(gè)邊帶；