平面波成像matlab代码

在MATLAB中，平面波成像是超声成像领域的一个基本概念，它通常用于计算声场或成像过程中的声压分布。以下是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB创建一个平面波成像的模拟：

% 定义所需变量
c = 1500; % 声速，单位通常是m/s
f = 4;     % 频率，单位Hz
lambda = c/f;   % 波长，单位m
N = 512;    % 方向数 (采样点的数量)
x = linspace(-lambda/2, lambda/2, N);   % 横向空间坐标
y = x;     % 纵向空间坐标对称

% 创建平面波源位置
source_pos = [0, 0];

% 计算声压响应（Hankel函数）
k = 2*pi/lambda;
plane_wave = hankel1(0, k*(sqrt(x.^2 + y.^2) - source_pos(1)));

% 可视化结果
figure;
surf(x, y, plane_wave);
xlabel('X (m)');
ylabel('Y (m)');
zlabel('Amplitude');
title('Plane Wave Image');

相关问题

超声 平面波 延时求和 matlab代码

超声平面波延时求和是医学超声成像中的常用算法。他的实现过程可以用Matlab语言完成。具体步骤如下：

1. 根据待成像区域设置坐标系，并定义待成像区域的大小。

2. 根据超声波频率、传感器距离以及介质声速等参数设置超声波传播速度和传播时间。

3. 读取超声数据，并进行幅度归一化和滤波处理，以提高成像质量。

4. 对每个成像点，按照时间顺序将各点处的超声波信号叠加求和，得到该点的成像结果。

5. 最后将成像结果可视化或存储。

以下是一个基本的Matlab代码实现：

%设置坐标系及待成像区域大小
x_min = -5;
x_max = 5;
y_min = -10;
y_max = 0;
step = 0.02;
[x,y] = meshgrid(x_min:step:x_max,y_min:step:y_max);
[X,Y] = size(x);

%设置超声波参数
f = 10e6;
c = 1480;
r = sqrt((x.^2) + (y.^2));
t = 2 * r / c;
A = 1; %幅度归一化，此处默认为1

%读取超声数据并滤波处理
data = ensamble_data;
data = bandpass_filter(data,f);

%延时求和成像
image = zeros(X,Y);
for i = 1:X
for j = 1:Y
for k = 1:length(data)
image(i,j) = image(i,j) + A * data(k,int16((t(i,j) - t(1,1)) * f) + 1);
end
end
end

%可视化或存储成像结果
imshow(image,[]);
imwrite(image,'delay_sum_image.png');

field ii平面波成像

### Field II 平面波成像技术原理

Field II 是一种用于超声成像模拟和重建的工具，在医学影像处理方面具有广泛应用。对于平面波成像而言，其核心在于采用低角度倾斜入射的方式发射近似平行的超声波束[^1]。

#### 发射机制
在传统脉冲回波模式下，每次仅激发少数几个晶片；而在平面波成像中，则几乎同时激活整个阵列上的所有元件来产生宽广覆盖范围内的均匀声场分布。这种方式能够显著提高帧率并减少运动伪影的影响[^3]。

#### 接收端处理
接收到反射回来的信息后，通过算法实现动态聚焦效果——即所谓的“合成孔径”技术。具体来说就是利用多个不同位置处获得的数据组合起来形成最终高质量图像的过程。此过程同样依赖于精确的时间延迟调整以确保最佳分辨率性能。

% MATLAB 示例代码片段展示如何设置参数进行简单仿真实验
f_sampling = 40e6; % 采样频率 (Hz)
c_sound    = 1540;  % 组织内传播速度(m/s)

field_init('verbose',false); % 初始化 FIELD II 库而不显示额外消息
transducer = rect_element([0.1,0.2], [-pi/8, pi/8]); % 定义矩形换能器及其指向角

这种高速采集方式使得实时三维可视化成为可能，并且由于减少了机械扫描部件的需求从而降低了成本与复杂度。此外，相较于传统的扇形或线性扫查路径，平面波提供了更广阔的视域以及更好的横向分辨力。