Detection of brain strokes using microwave tomography

Brain stroke is a major cause of disability and death worldwide. There are two types of stroke, ischemic or cerebral infarction (85% of cases) and hemorrhagic (15%). The diagnosis must be made quickly (within 3 to 4 hours after the onset of symptoms) to determine the nature of the stroke and proceed to treatment. Recent works have shown the modification of the complex permittivity according to the nature of stroke [1] in the microwave domain. We are interested here in the detection of brain strokes using microwave tomography. We present results obtained by electromagnetic simulations coupled to a realistic noise model of measurements. The forward problem is based on a massively parallel computing using domain decomposition method, and an inverse problem based on L-BFGS algorithm with a regularization based on total variation (TV)

Modellazione matematica delle non linearità di sistemi acustici mediante serie di Volterra modificate

In questa tesi si è studiato un metodo per modellare e virtualizzare tramite algoritmi in Matlab le distorsioni armoniche di un dispositivo audio non lineare, ovvero uno “strumento” che, sollecitato da un segnale audio, lo modifichi, introducendovi delle componenti non presenti in precedenza. Il dispositivo che si è scelto per questo studio il pedale BOSS SD-1 Super OverDrive per chitarra elettrica e lo “strumento matematico” che ne fornisce il modello è lo sviluppo in serie di Volterra. Lo sviluppo in serie di Volterra viene diffusamente usato nello studio di sistemi fisici non lineari, nel caso in cui si abbia interesse a modellare un sistema che si presenti come una “black box”. Il metodo della Nonlinear Convolution progettato dall'Ing. Angelo Farina ha applicato con successo tale sviluppo anche all'ambito dell'acustica musicale: servendosi di una tecnica di misurazione facilmente realizzabile e del modello fornito dalla serie di Volterra Diagonale, il metodo permette di caratterizzare un dispositivo audio non lineare mediante le risposte all'impulso non lineari che il dispositivo fornisce a fronte di un opportuno segnale di test (denominato Exponential Sine Sweep). Le risposte all'impulso del dispositivo vengono utilizzate per ricavare i kernel di Volterra della serie. L'utilizzo di tale metodo ha permesso all'Università di Bologna di ottenere un brevetto per un software che virtualizzasse in post-processing le non linearità di un sistema audio. In questa tesi si è ripreso il lavoro che ha portato al conseguimento del brevetto, apportandovi due innovazioni: si è modificata la scelta del segnale utilizzato per testare il dispositivo (si è fatto uso del Synchronized Sine Sweep, in luogo dell'Exponential Sine Sweep); si è messo in atto un primo tentativo di orientare la virtualizzazione verso l'elaborazione in real-time, implementando un procedimento (in post-processing) di creazione dei kernel in dipendenza dal volume dato in input al dispositivo non lineare

Modellazione delle non linearità in acustica musicale ed elettroacustica mediante Kernel di Volterra

La modellazione di apparati elettroacustici e strumenti musicali considera da numerosi anni il comportamento della cassa armonica fondamentale per la determinazione delle caratteristiche sonore di tali apparati. La determinazione delle carattieristiche non lineari della produzione e propagazione del suono consente di definire acusticamente differenze non riproducibili con metodi basati sulla risposta all’impulso lineare. In questo lavoro viene presentato un metodo che consente di modellizzare le distorsioni non lineari degli strumenti musicali mediante approssimazione in serie di Volterra, e di ricreare sinteticamente tali carattestistiche non lineari su un segnale “pulit

Further investigations in the emulation of nonlinear systems with Volterra series

The emulation of nonlinearities of audio devices can be achieved by means of a nonlinear convolution method, which is based on a particular case of the Volterra series called the Diagonal Volterra series. The Volterra kernels characterize the nonlinear audio device being tested, dependent upon the level of the signal that passes through the device. In this paper a method is presented that approximates Volterra kernels in a \u201ccontinuous\u201d range of levels by means of an interpolation procedure of an achieved number of measurements. In order to obtain the best emulation for real signals several parameters were tested. An extension of the previous Diagonal Volterra model is also developed to an arbitrary order of nonlinearities in order to allow better emulation of harmonics of low and medium frequencies. A particular case for the experiments is presented

Further investigations in the emulation of nonlinear systems with Volterra series

The emulation of nonlinearities of audio devices can be achieved by means of a nonlinear convolution method, which is based on a particular case of the Volterra series called the Diagonal Volterra series. The Volterra kernels characterize the nonlinear audio device being tested, dependent upon the level of the signal that passes through the device. In this paper a method is presented that approximates Volterra kernels in a "continuous" range of levels by means of an interpolation procedure of an achieved number of measurements. In order to obtain the best emulation for real signals several parameters were tested. An extension of the previous Diagonal Volterra model is also developed to an arbitrary order of nonlinearities in order to allow better emulation of harmonics of low and medium frequencies. A particular case for the experiments is presented

Scaled first–order methods for a class of large–scale constrained least squares problems

Typical applications in signal and image processing often require the numerical solution of large–scale linear least squares problems with simple constraints, related to an m × n nonnegative matrix A, m « n. When the size of A is such that the matrix is not available in memory and only the operators of the matrix-vector products involving A and A T can be computed, forward–backward methods combined with suitable accelerating techniques are very effective; in particular, the gradient projection methods can be improved by suitable step–length rules or by an extrapolation/inertial step. In this work, we propose a further acceleration technique for both schemes, based on the use of variable metrics tailored for the considered problems. The numerical effectiveness of the proposed approach is evaluated on randomly generated test problems and real data arising from a problem of fibre orientation estimation in diffusion MRI

Modelling nonlinearities on musical instruments by means of Volterra series

The behaviour of the soundboard of electroacoustic tools and musical instruments is being investigated from several years. The modelling of such instruments is fundamental in order to determine their acoustic characterization. The determination of nonlinear features of the sound production and propagation allows the definition of acoustical aspects that can\u2019t be reproduced with methods based on linear impulse response. A method that allows approximating nonlinear distortions of musical instruments by exploiting the Volterra series model is presented. A Matlab code has been developed in order to test the method on real world audio signals. Results of applications are presented on a series of different wind instruments. Some sound examples are provide