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电阻抗成像(EIT)是一种通过测量边界电压来重构内部电导率分布的无创成像技术。在MATLAB中实现EIT的核心流程可分为正问题求解和反问题优化两大模块。
正问题建模 通常采用有限元方法(FEM)离散化被测区域。首先需要: 构建包含电极位置的二维/三维网格模型 定义初始电导率分布作为先验信息 通过泊松方程建立电场与电导率的关系 使用导纳矩阵法或点电极模型计算边界电势
反问题求解 这是EIT最关键的挑战,主流方法包括: 线性反投影算法(快速但分辨率低) 吉洪诺夫正则化(抑制病态性) 基于深度学习的新型重建框架
实现要点 电极建模需考虑接触阻抗影响 雅可比矩阵的高效计算影响重建速度 采用自适应网格可平衡精度与计算量
MATLAB的优势在于其强大的矩阵运算能力和丰富的优化工具箱,特别适合实现基于正则化的迭代重建算法。对于复杂几何模型,可结合COMSOL Multiphysics进行联合仿真。