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摘要：本发明涉及融合维纳后置滤波器的子频带分割最小方差超声成像方法，属于超声成像领域；该方法包括：S1：对阵元接收的采样信号进行延时处理，以获得超声回波数据；S2：选取适合超声回波信号的频域分段长度，同时利用短时傅里叶变换将超声回波信号转换为频域的窄带子信号；S3：对子频带的超声回波数据依次进行子阵空间平滑、对角加载等处理，得到子频带下的样本协方差矩阵；S4：计算出各个子频带下的波束形成器输出权值；S5：求取维纳滤波器的权值系数；S6：得到最终的复合权矢量；S7：利得到波束形成器的频域输出；S8：时域输出进行成像；该方法能够显著提高超声图像的分辨率和对比度，有效克服了传统最小方差波束形成算法对比度低的问题，有效改善了超声图像的整体成像质量。

主权项：1.一种融合维纳后置滤波器的子频带分割最小方差超声成像方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：对超声阵元接收的回波信号进行放大、AD转换和延时聚焦处理，以获得超声回波数据；得到延时聚焦处理之后的阵列回波信号记为xk，k表示为对应采样深度的采样时刻；S2：选取适合超声回波信号的频域分段长度，同时利用短时傅里叶变换将超声回波信号转换为频域的窄带子信号；S3：对子频带的超声回波数据依次进行子阵空间平滑和对角加载处理，得到子频带下的样本协方差矩阵；S4：依据最小方差波束形成器原理计算出各个子频带下的波束形成器输出权值；S5：根据子频带下的最小方差波束形成器输出权值设计相应的维纳后置滤波器，求取维纳后置滤波器的权值系数；S6：将各个子频带下的波束形成器输出权值与维纳后置滤波器的权值系数相乘，得到最终的复合权矢量；S7：利用复合权矢量对频域下的回波数据进行加权求和，得到波束形成器的频域输出；S8：利用快速傅里叶逆变换将该波束形成器的频域输出值转换为时域输出值，得出最终时域输出进行成像；在所述S2中，选取适合超声回波信号的频域分段长度，并利用短时傅里叶变换将超声回波信号转换为频域的窄带子信号；具体包括以下步骤：S21：利用短时傅里叶变换对超声回波信号xk进行频域分割，过程如下式所示： 其中，zk表示窗长和短时傅里叶变换点数均为64且无信号重叠的hanning窗，xk表示超声回波时域信号；Sm,ω表示xk信号在时频域中的对应数值；m表示分段序号，ω则表示在分段序号m下的频域序号；k表示采样时刻，K表示采样时刻总数；i表示虚数单位，e表示指数；S22：将每个传感器阵元的超声回波信号依次转换为若干个独立的等间隔窄带子信号，第n个孔径上的第m段窄带的子信号Snm,ω表达式为：Snm,ω＝[Snm,1,...,Snm,W-1,Snm,W]其中，m＝1,2,…,M，M表示该孔径信号一共被划分的段数；ω则表示在分段序号m下的频域序号；ω＝1,2,...,W,W是各个窄子带信号的长度；M×W表示孔径信号在时域中的总长度；Snm,ω表示第n个孔径在时频域中的点m,ω处的信号幅值；在所述S3中，提取每个时频点的阵列信息，对子频带的超声回波数据依次进行子阵空间平滑和对角加载处理，得到子频带下的样本协方差矩阵；具体包括以下步骤：S31：提取每个时频点的阵列信息，时频点m,ω的阵列信号Xm,ω表示为：Xm,ω＝[S1m,ω,S2m,ω…,Snm,ω,…,SNm,ω]其中，n表示超声阵列孔径编号，N表示阵列阵元总个数；S32：对各个时频点阵列信息进行子阵划分，并基于子阵划分之后的阵列信息进行构造频域样本协方差矩阵Rm,ω： 其中Xlm,ω＝[Slm,ω,Sl+1m,ω,...,Sl+L-1m,ω]表示第l个子阵的频域前向平滑向量，并且l＝1,2,...,N-L+1，Xlm,ωH为Xlm,ω的共轭转置；S33：对频域样本协方差矩阵Rm,ω进行对角加载处理，以增强算法的鲁棒性，得到对角加载后的协方差矩阵如下： 其中，β＝traceRm,ω·Δ，traceRm,ω为信号的等效功率，trace·是求矩阵迹的函数，Δ为空间噪声与信号功率之比，R0为单位矩阵；在所述S4中，依据最小方差波束形成器原理计算出各个时频点m,ω下的波束形成器输出权值，如下式所示： 其中，wFDS-MV为频域最小方差波束形成器的权值，a是元素值全为1的方向向量，aH是a的共轭转置，是协方差矩阵的逆矩阵；在所述S5中，将子频带下的最小方差波束形成器输出作为时频点m,ω期望信号的估计值，设计相应的维纳后置滤波器，得到基于频域分段最小方差方法的频域维纳后置滤波器系数HFDSMV-Wiener如下： 其中，wFDS-MV为频域最小方差波束形成器的权值，为wFDS-MV的共轭转置，Snm,ω为时频点m,ω下对应于第n个孔径的超声频域信号，为Snm,ω的共轭转置；N表示阵列阵元总个数。

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