JPS6129770A - ドプラ信号分析装置 - Google Patents
ドプラ信号分析装置Info
- Publication number
- JPS6129770A JPS6129770A JP15088084A JP15088084A JPS6129770A JP S6129770 A JPS6129770 A JP S6129770A JP 15088084 A JP15088084 A JP 15088084A JP 15088084 A JP15088084 A JP 15088084A JP S6129770 A JPS6129770 A JP S6129770A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- analyzed
- frequency
- resolution
- doppler signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
- G01S15/50—Systems of measurement, based on relative movement of the target
- G01S15/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
- G01S15/582—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of interrupted pulse-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
- G01R23/165—Spectrum analysis; Fourier analysis using filters
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
(産業上の利用分野)
本発明は超音波CW若しくはパルスドプラシステムにお
けるドプラ信号分析装置に関し、特に分析結果の周波数
軸及び時間軸の各分解能を使用目的の要求に即してR適
化酸いは改良したものに関する。
けるドプラ信号分析装置に関し、特に分析結果の周波数
軸及び時間軸の各分解能を使用目的の要求に即してR適
化酸いは改良したものに関する。
(従来の技術)
従来のドプラ信号の周波数分析では定幅周波数スロット
に限られている。表示やプリントアウトが電比周波数的
に行われる例はあっl〔が、それは音声用又は音楽用の
ツナグラム装置を流用したからであって、分析そのもの
をはじめから電比周波数帯として行ったものはなかった
。
に限られている。表示やプリントアウトが電比周波数的
に行われる例はあっl〔が、それは音声用又は音楽用の
ツナグラム装置を流用したからであって、分析そのもの
をはじめから電比周波数帯として行ったものはなかった
。
定幅周波数スロット−で、例えば20IIsecという
時間幅のアークを獲得して分析するドプラ分析システム
の出力(20l1lsecの時間遅れ及び時間軸分解能
を有する)を、時間軸遅れのほとんどないM七−ド超音
波像や心電、心音等の生体信号波形と同時に観察し、又
、記録紙上に併記する場合がある。
時間幅のアークを獲得して分析するドプラ分析システム
の出力(20l1lsecの時間遅れ及び時間軸分解能
を有する)を、時間軸遅れのほとんどないM七−ド超音
波像や心電、心音等の生体信号波形と同時に観察し、又
、記録紙上に併記する場合がある。
この場合、時間軸上の出現位置が問題化し易い゛′高速
な血流の変化の激しいパターン″は時間軸分解能を高め
て(その代わり周波数分解能は落す)分析表示し、中速
域乃至低速域では従来と同程度若しくは更に良い周波数
分解能を維持して分析表示することが望まれる。
な血流の変化の激しいパターン″は時間軸分解能を高め
て(その代わり周波数分解能は落す)分析表示し、中速
域乃至低速域では従来と同程度若しくは更に良い周波数
分解能を維持して分析表示することが望まれる。
(発明が解決しようとする問題点)
本発明は、このような要望を満たずためになされたもの
で、電比級数的な関係の、若しくは周波数領域別に異な
るス[1ット幅の分析周波数スロットを適用することに
より高速領域で時間軸分解能を、低速領域で周波数分解
能を各々最適化し/jドプラ信号分析装置を提供するこ
とにある。
で、電比級数的な関係の、若しくは周波数領域別に異な
るス[1ット幅の分析周波数スロットを適用することに
より高速領域で時間軸分解能を、低速領域で周波数分解
能を各々最適化し/jドプラ信号分析装置を提供するこ
とにある。
(問題点を解決するための手段)
上記問題点を解決する第1の発明は、被分析信号をFF
T(又はDFT)処理゛することによりドプラ信号の周
波数分析を行うドプラ信号分析装置において、被分析信
号を所望の領域に分波して取り出すための複数のバンド
パスフィルタと、前記分析領域毎にその中では一定幅の
多数のスロットを設定しつつそれらのス[1ット幅の分
類を領域毎に大略定住級数的にする手段を具備し、被分
析信号の高速領域では時間軸分解能を高め、低速領域で
は周波数軸分解能を高めるようにしたことを特徴とする
ものであり、第2の発明は、被分析信号をFFT (又
はDFT)処理することによりドプラ信号の周波数分析
を行うドプラ信号分析装置において、被分析信号を一定
のタイミングでタンプリングして取り込み、読出しは高
速・可変速に行うようにした波形メモリと、この波形メ
モリより読出されたアナログ信号を所定波形メモリと、
この波形メモリより読出されたアブログ信号を所定の比
帯域幅にてフィルタリングリ゛るフィルタと、所定のタ
イミングでフィルタ出力信号を検波及びレベル測定する
手段とを具備し、分析スロット毎に各々異なるスロツ1
−幅としこれを大略定住級数的とし、被分析信号の高速
領域では時間軸分解能を高め、低速領域では周波数軸分
解能を高めるようにし!、:ことを特徴とするものであ
る。
T(又はDFT)処理゛することによりドプラ信号の周
波数分析を行うドプラ信号分析装置において、被分析信
号を所望の領域に分波して取り出すための複数のバンド
パスフィルタと、前記分析領域毎にその中では一定幅の
多数のスロットを設定しつつそれらのス[1ット幅の分
類を領域毎に大略定住級数的にする手段を具備し、被分
析信号の高速領域では時間軸分解能を高め、低速領域で
は周波数軸分解能を高めるようにしたことを特徴とする
ものであり、第2の発明は、被分析信号をFFT (又
はDFT)処理することによりドプラ信号の周波数分析
を行うドプラ信号分析装置において、被分析信号を一定
のタイミングでタンプリングして取り込み、読出しは高
速・可変速に行うようにした波形メモリと、この波形メ
モリより読出されたアナログ信号を所定波形メモリと、
この波形メモリより読出されたアブログ信号を所定の比
帯域幅にてフィルタリングリ゛るフィルタと、所定のタ
イミングでフィルタ出力信号を検波及びレベル測定する
手段とを具備し、分析スロット毎に各々異なるスロツ1
−幅としこれを大略定住級数的とし、被分析信号の高速
領域では時間軸分解能を高め、低速領域では周波数軸分
解能を高めるようにし!、:ことを特徴とするものであ
る。
(実施例)
以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。
ここでは方向性の問題については触れないで、単一チ1
tンネルのもの即ち通常のサウンドスペクトルグラフと
酷似し!ζものを考え、分析領域毎にその中では一定幅
の多数のスロットを設定し、それらの幅を領域毎に大略
定住級数的になるようにした場合のものを例にとって説
明する。
tンネルのもの即ち通常のサウンドスペクトルグラフと
酷似し!ζものを考え、分析領域毎にその中では一定幅
の多数のスロットを設定し、それらの幅を領域毎に大略
定住級数的になるようにした場合のものを例にとって説
明する。
被分析信号を第1表のように低域、中域、高域の各群に
分ける。
分ける。
第1表
ここで、用いる高速フーリエ変換FFT(又はDFT)
は32点入出力のも辺とづる。各データ長はディジタル
的には同長間精度であり、1秒間分のデータ長は合計6
.25+50+4−00==456.25個である。こ
れを総べて1秒間に処理し終るようなFFT(D F
T )の“寸法″としては32点の入出力が処理できる
ものであればよく、約2 m5ec以下で実行できるも
のであれば目的に叶う。得られた分析結果をスペクトラ
ム像となるように並べるl、:めには第1図に示づよう
にピッ]へマツプを割り付けてイメージ化ずればよい。
は32点入出力のも辺とづる。各データ長はディジタル
的には同長間精度であり、1秒間分のデータ長は合計6
.25+50+4−00==456.25個である。こ
れを総べて1秒間に処理し終るようなFFT(D F
T )の“寸法″としては32点の入出力が処理できる
ものであればよく、約2 m5ec以下で実行できるも
のであれば目的に叶う。得られた分析結果をスペクトラ
ム像となるように並べるl、:めには第1図に示づよう
にピッ]へマツプを割り付けてイメージ化ずればよい。
図からも明らかなように低域で周波数分解能が良く、高
域で時間軸分解能の良いスペクトラム像を得ることがで
きる。心機能や血行動態の解析には、2゜55secと
いう分解能であれば実用上」−分である。
域で時間軸分解能の良いスペクトラム像を得ることがで
きる。心機能や血行動態の解析には、2゜55secと
いう分解能であれば実用上」−分である。
又、この高域群に相当するドプラシフトの由来する人体
中の視線速度は、キレリヤ周波数(この場合超音波周波
数)を3.5MH2とすると約1゜4m /sec 〜
17.5co+/secに相当し、通常の人体動脈血行
を観察するには十分なものである。
中の視線速度は、キレリヤ周波数(この場合超音波周波
数)を3.5MH2とすると約1゜4m /sec 〜
17.5co+/secに相当し、通常の人体動脈血行
を観察するには十分なものである。
中域群(この領域のスロット幅やデータレートが従来か
ら総べてのドプラシフトm h一対して一律に適用され
てきた値である)は、更に遅い静脈やリンパ流を調べる
のに適している。低域群は例えば体動や臓器の動き、呼
吸等を調べるのに適している。
ら総べてのドプラシフトm h一対して一律に適用され
てきた値である)は、更に遅い静脈やリンパ流を調べる
のに適している。低域群は例えば体動や臓器の動き、呼
吸等を調べるのに適している。
第2図はこのような方式を実施するための要部構成図で
ある。同図において、10+〜103はバンドパスフィ
ルタ、11はマルチプレクサ、12はA/D変換器、1
3はデータメモリ、14はFFT(又はDFT’)、1
5はスペク[・ラム像メモリ、16はシーケンサ°であ
る。
ある。同図において、10+〜103はバンドパスフィ
ルタ、11はマルチプレクサ、12はA/D変換器、1
3はデータメモリ、14はFFT(又はDFT’)、1
5はスペク[・ラム像メモリ、16はシーケンサ°であ
る。
バンドパスフィルタ101〜103の通過帯域はそれぞ
れ12.5へ一100Hz(低域)、100〜800H
z (中域)、’800H2〜6.4KHz (高域
)となっており、被分析信号はこれらバンドパスフィル
タに共通に入力される。各バンドパスフィルタの出力は
マルチプレクサ11により択一的に選択され、A/D変
換器12でディジタルデータに変換されてデータメモリ
13に記憶される。このような構成においては、A/D
変換器12でのA/D変換のタイミングをシーケンサ1
6で管理し、マルチプレクサ11での選択と呼応して第
1表に示すサンプリングレートとなるように制御する。
れ12.5へ一100Hz(低域)、100〜800H
z (中域)、’800H2〜6.4KHz (高域
)となっており、被分析信号はこれらバンドパスフィル
タに共通に入力される。各バンドパスフィルタの出力は
マルチプレクサ11により択一的に選択され、A/D変
換器12でディジタルデータに変換されてデータメモリ
13に記憶される。このような構成においては、A/D
変換器12でのA/D変換のタイミングをシーケンサ1
6で管理し、マルチプレクサ11での選択と呼応して第
1表に示すサンプリングレートとなるように制御する。
サンプリングデータはデータメモリ13を経由しつつF
FT14にて処理される。
FT14にて処理される。
このようにして処理されたデータにおいて、被分析信号
の高域群の成分については時間軸分解能が優れ逆に低域
群の成分に対しては周波数分解能に優れたデータとなっ
ている。これらのデータはスペクトラム像メtす15に
格納され、表示等適宜に利用される。
の高域群の成分については時間軸分解能が優れ逆に低域
群の成分に対しては周波数分解能に優れたデータとなっ
ている。これらのデータはスペクトラム像メtす15に
格納され、表示等適宜に利用される。
尚、高域と中域ifでは32点のFFT (又はDFT
)においてよりF方の群と重複する領域の分析出力も得
られるが(の重複部分は利用しない。
)においてよりF方の群と重複する領域の分析出力も得
られるが(の重複部分は利用しない。
ヌ、被分析信〕の分波は3群に限ったことはなく、例え
ば中域と11ili域の2群に分けるようにしてもJ、
い。
ば中域と11ili域の2群に分けるようにしてもJ、
い。
第3図は本発明の他の実施例を示す図で、分析スDツ[
・毎に各々Wt【るス1]ット幅としてそれらを大略電
比級数的にしに場合のものである。第3図の構成のらの
は古典的な時間軸圧縮繰返し読出し方式の場合に好まし
い手法であり、圧縮比(取り込みり[1ツク/続出しク
ロック)を変えつつ1つの分析用フィルタで処I!l!
する手法である。同図において、被分析信号は波形メモ
リ31に一旦取り込まれる。波形メモリ31はA/D変
換器、D/△変換器(何れも図示1!ず)を含み被分析
信号を取り込みクロックに同期して取り込み、その後、
読出しクロックに同期して読出す。読出しクロックの周
波数はコントローラ36によって制御される。
・毎に各々Wt【るス1]ット幅としてそれらを大略電
比級数的にしに場合のものである。第3図の構成のらの
は古典的な時間軸圧縮繰返し読出し方式の場合に好まし
い手法であり、圧縮比(取り込みり[1ツク/続出しク
ロック)を変えつつ1つの分析用フィルタで処I!l!
する手法である。同図において、被分析信号は波形メモ
リ31に一旦取り込まれる。波形メモリ31はA/D変
換器、D/△変換器(何れも図示1!ず)を含み被分析
信号を取り込みクロックに同期して取り込み、その後、
読出しクロックに同期して読出す。読出しクロックの周
波数はコントローラ36によって制御される。
波形メモリ31から読出される(高速且つ可変速にて読
出される)信号はフィルタ32を経由して検波・積分器
33に導かれる。フィルタ32G、を例えば1/2オク
ターブ又は1/3オクタ一ブ程度の比帯域幅となるよう
に構成されている。時間軸圧縮比を変化させると原信号
に対する分析社日周波数が変わるが、この1/2オクタ
ーブ又は1/3オクターブという注目領域の相対幅は変
わらず一定である。それ故に、1/2オクターブの場合
では圧縮比を1000倍、700倍、500倍という如
<1/(7の足枕で変化させてゆくことによりスロット
幅を電比級数的に変化させることかできる。この場合“
継ぎ目″の問題を無視できるものとすれば(又は巧みに
処理Jれば)、続く検波・積分器33及びレベル測定器
34では常に一定のサンプリングレート乃至データレー
トで処理できる。このサンプリングレート乃至データレ
−1〜はコントローラ36の制御による。レベル測定器
34の出力は、マイクロプロセッサコニット等を含むス
ペクトラム像メモリ35に格納される。
出される)信号はフィルタ32を経由して検波・積分器
33に導かれる。フィルタ32G、を例えば1/2オク
ターブ又は1/3オクタ一ブ程度の比帯域幅となるよう
に構成されている。時間軸圧縮比を変化させると原信号
に対する分析社日周波数が変わるが、この1/2オクタ
ーブ又は1/3オクターブという注目領域の相対幅は変
わらず一定である。それ故に、1/2オクターブの場合
では圧縮比を1000倍、700倍、500倍という如
<1/(7の足枕で変化させてゆくことによりスロット
幅を電比級数的に変化させることかできる。この場合“
継ぎ目″の問題を無視できるものとすれば(又は巧みに
処理Jれば)、続く検波・積分器33及びレベル測定器
34では常に一定のサンプリングレート乃至データレー
トで処理できる。このサンプリングレート乃至データレ
−1〜はコントローラ36の制御による。レベル測定器
34の出力は、マイクロプロセッサコニット等を含むス
ペクトラム像メモリ35に格納される。
このJ、うにして帽たデータについては、圧縮比が大き
くなる稈被分析信号の低域に注目していることに注意し
たい。
くなる稈被分析信号の低域に注目していることに注意し
たい。
1秒分の信号を処理することを考え、フィルタの中心周
波数roを約28 K HZとすると大略第2表のよう
な諸数となる。
波数roを約28 K HZとすると大略第2表のよう
な諸数となる。
第2表
第2表からも明らかなように、゛定住可変速繰返し読出
し″を連続的に行っても合計肋間は1秒以下である1、
このことは、この処理が実時間的に追従実行し得ること
を証する。
し″を連続的に行っても合計肋間は1秒以下である1、
このことは、この処理が実時間的に追従実行し得ること
を証する。
データセットとして実用土−まとまりに処理するのに1
秒が長ずざるという場合には、例えば圧縮比を500倍
に始まり4倍に終るものとし、約20 m5ec単位で
処理するようにしてもよい。
秒が長ずざるという場合には、例えば圧縮比を500倍
に始まり4倍に終るものとし、約20 m5ec単位で
処理するようにしてもよい。
このようt1読出しのアルゴリズムは、読出し速度を変
えればよいだけであるから、マイクロプロセッサ等によ
るラフトウ1.ア技法のみならず、ハードウェアによる
、例えば、主とじでROMとプリセットカウンタによっ
て行う如き手法によっても極簡単に実yAツることがで
きる。
えればよいだけであるから、マイクロプロセッサ等によ
るラフトウ1.ア技法のみならず、ハードウェアによる
、例えば、主とじでROMとプリセットカウンタによっ
て行う如き手法によっても極簡単に実yAツることがで
きる。
(発明の効果)
以上述べたように、本発明によれば、被分析信号の高速
領域では時間軸分解能を、又低速領域では周波数軸分解
能をそれぞれ最適化することのできるドプラ信号分析装
置を実現することかできる。
領域では時間軸分解能を、又低速領域では周波数軸分解
能をそれぞれ最適化することのできるドプラ信号分析装
置を実現することかできる。
又、ハードウェアとしては、通常のFFT’(DFT>
81112よりも簡素又は分かり易いものとなり、又、
アブログ技術と結合化しているため、プログラムや論理
)O−としてフレキシビリティに欠けるきらいのある従
来のFFT(DPI”)装置よりも返つ1自由度が高い
という利点がある。
81112よりも簡素又は分かり易いものとなり、又、
アブログ技術と結合化しているため、プログラムや論理
)O−としてフレキシビリティに欠けるきらいのある従
来のFFT(DPI”)装置よりも返つ1自由度が高い
という利点がある。
第1図は本発明における時間軸分解能と周波数軸分解能
との様子を示す図、第2図は本発明の一実施例を示を要
部構成図、第3図は本発明の他の実施例を示す図である
。 101〜103・・・バンドパスフィルタ11・・・マ
ルチプレクサ
との様子を示す図、第2図は本発明の一実施例を示を要
部構成図、第3図は本発明の他の実施例を示す図である
。 101〜103・・・バンドパスフィルタ11・・・マ
ルチプレクサ
Claims (2)
- (1)被分析信号をFFT(又はDFT)処理すること
によりドプラ信号の周波数分析を行うドプラ信号分析装
置において、被分析信号を所望の領域に分波して取り出
すための複数のバンドパスフィルタと、前記分析領域毎
にその中では一定幅の多数のスロットを設定しつつそれ
らのスロット幅の分類を領域毎に大略定比級数的にする
手段を具備し、被分析信号の高速領域では時間軸分解能
を高め、低速領域では周波数軸分解能を高めるようにし
たことを特徴とするドプラ信号分析装置。 - (2)被分析信号をFFT(又はDFT)処理すること
によりドプラ信号の周波数分析を行うドプラ信号分析装
置において、被分析信号を一定のタイミングでサンプリ
ングして取り込み、読出しは高速・可変速に行うように
した波形メモリと、この波形メモリより読出されたアナ
ログ信号を所定の比帯域幅にてフィルタリングするフィ
ルタと、所定のタイミングでフィルタ出力信号を検波及
びレベル測定する手段とを具備し、分析スロット毎に各
々異なるスロット幅としこれを大略定比級数的とし、被
分析信号の高速領域では時間軸分解能を高め、低速領域
では周波数軸分解能を高めるようにしたことを特徴とす
るドプラ信号分析装置。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP15088084A JPS6129770A (ja) | 1984-07-20 | 1984-07-20 | ドプラ信号分析装置 |
DE198585903699T DE217953T1 (de) | 1984-07-20 | 1985-07-19 | Analysevorrichtung fuer dopplersignal. |
PCT/JP1985/000410 WO1986000997A1 (en) | 1984-07-20 | 1985-07-19 | Doppler signal analyzer |
EP19850903699 EP0217953A4 (en) | 1984-07-20 | 1985-07-19 | DOPPLER SIGNAL ANALYZER. |
US06/841,522 US4720674A (en) | 1984-07-20 | 1986-03-10 | Doppler signal analyzing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP15088084A JPS6129770A (ja) | 1984-07-20 | 1984-07-20 | ドプラ信号分析装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6129770A true JPS6129770A (ja) | 1986-02-10 |
Family
ID=15506398
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP15088084A Pending JPS6129770A (ja) | 1984-07-20 | 1984-07-20 | ドプラ信号分析装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP0217953A4 (ja) |
JP (1) | JPS6129770A (ja) |
WO (1) | WO1986000997A1 (ja) |
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JPH01296169A (ja) * | 1988-05-24 | 1989-11-29 | Sony Corp | スペクトラムアナライザ |
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