9.1 引言 9.2 模拟信号的抽样 9.2.1 低通模拟信号的抽样定理 9.2.2 带通模拟信号的抽样定理 9.3 模拟脉冲调制 9.4 抽样信号的量化 9.4.1 量化原理 9.4.2 均匀量化  【例9.1】设一个均匀量化器的量化电平数为M，其输入信号 9.4.3 非均匀量化 9.5脉冲编码调制 9.5.1脉冲编码调制（PCM）的基本原理 9.5.2 自然二进制码和折叠二进制码 9.5.3 电话信号的编译码器 9.5.4 PCM系统中噪声的影响 9.6 差分脉冲编码调制（DPCM） 9.6.1 预测编码简介 9.6.2差分脉冲编码调制(DPCM)的原理及性能 9.7 增量调制 9.7.1 增量调制原理 9.7.2 增量调制系统中的量化噪声 9.7.3增量调制系统中的量化噪声 9.8 时分复用和复接 9.8.1 基本概念 9.8.2 准同步数字体系(PDH) E - 4 139.264 1920 4路139.264 Mb/s   E-4层：比特率为139.264 Mb/s。 9.8.3 同步数字体系(SDH) 9.9 小结

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础

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