提出一种基于小波变换、神经网络和空间滤波测量速度成像的方法.神经网络用来重构管道相关部分的图像.小波变换用于确定每个像素空间滤波信号的带宽,并由此得到速度和它的图像.实验结果表明这种速度成像测量方法是可靠的.

目前，与人体无接触的多通道高温超导量子干涉器能够记录人体心脏表面的磁场强度，在发达国家，相关技术已经被用于临床诊断心肌缺血等疾病。本文利用心脏麟场单磁偶极子模型研究了心脏磁场强度捡测信号的频域空间滤波法。由于心脏磁场呈空间分布，对心脏表面多通道检测信号整体滤波可以参考相关信息。我们用心脏磁场模型的数据分别加5％，10％和20％的高斯白噪声来模拟爱环境噪声影响的检测数据。基于二维频域变换的思想，对心磁信号按行和列进行了空间滤波，并通过数字仿真，计算和比较了滤波前后心磁信号的信噪比（SNR）与拟和优度（GOF），从而验证了这种信号预处理方法的有效性。

在利用空间滤波和电容传感器测量两相流速度时,需要准确测量电容传感器输出信号的带宽。针对此问题提出一种利用经验模态分解算法来测量传感器带宽的方法。文章首先介绍电容传感器的空间滤波效应和经验模态分解的基本原理,并给出固体速度和电容传感器输出信号带宽之间的关系。然后将经验模态分解和平滑滤波器结合对测量信号进行平滑处理,测量处理后的信号带宽,利用带宽计算得到两相流的速度,最后进行了仿真实验,由此方法得到的测量误差都在2%以内,这比利用小波变换方法得到的相对误差要小得多。仿真实验结果表明该方法能够对两相流速度进行比较准确地测量,这也证明了该方法的可行性与有效性。