基于虚拟仪器的无线脉搏检测仪设计

脉搏是人体生理特征的外在反映,对临床诊断有着重要的指导意义.通过压电传感器采集脉搏信号,设计硬件电路对脉搏信号进行调理和无线传输,结合虚拟仪器技术实现了脉搏波波形显示、存储、报警和特征值提取.对临床采集的10例高血压患者和10例正常人脉搏,利用支持向量机(SVM)的方法对提取的脉搏信号特征进行分类,实验表明,该方法可以...     

基于深度学习的运动心率测量系统

针对当前动态心率测量方法中存在心率监测准确度不高的缺点,提出使用深度学习算法提取光电容积脉搏波(photoplethysmograph,PPG)中的心率值。方法采集了15名身体健康的受试者不同运动速度下的PPG信号,并通过有抗干扰能力的心电(electrocardiogram,ECG)设备同步采集他们的ECG信号,将具有较强干扰的PPG信号作为堆栈自编码(stacked autoencoder,SAE)网络的输入信号,并将ECG信号作为网络标签,然后使用深度学习算法对自编码网络进行训练,以将有较强干扰PPG信号拟合为具有准确心率特征的类正弦波信号,从而实现对运动状态下干扰严重的PPG信号进行心率的提取。将SAE网络输出信号与对应ECG信号进行比较,结果显示,运动心率测量的平均误差为1.1658 bpm,表明深度学习算法对于心率测量的有效性,也为运动心率信号测量提供了一种新的途径。     

人体脉搏信号的希尔伯特-黄特征提取

脉搏信号包含与心血管相关的特征参数,提取与分析其特征参数能为心血管的初步检测提供一定的参考信息.采用希尔伯特-黄变换对脉搏信号进行时频特征提取,主要包括预处理和特征提取两部分.对小波软阈值滤波后的信号经验模态分解和希尔伯特变换,求取Hilbert谱与边际谱.从Hilbert谱与边际谱中分析了脉搏信号的生理特征反映,对人体心血管等方面健康状况的判断有一定指导意义.     

基于ICEEMDAN与小波包分解的脉搏信号联合去噪

针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理。首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),再将这些IMF分量分别与原信号进行相关系数的计算,比较相关系数的值,然后进行信号的重组,最后对重组后的信号进行小波包分解,提取得到降噪后的脉搏信号。利用仿真数据、实际采集的脉搏信号进行实验分析,将该方法与集合经验模态分解(EEMD)进行了对比,并比较了这两种方法的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。实验结果表明：基于ICEEMDAN-WPD的联合去噪方法能更有效地去除噪声,并更好地保留脉搏信号的特征。     

脉搏信号中有效信号识别与特征提取方法研究

脉搏信号是重要的人体生理信号,但采集过程中会存在一定的干扰信号。针对人体脉搏波采集后的有效信号识别与特征提取的问题,提出一种基于时间序列描述的信号识别方法,首先将脉搏时间序列进行分割,每个分割段采用斜率符号化进行表示,通过段与段之间的相似性判断出信号的有用段和干扰段。再根据得到的有用段信号,提出一种基于滑窗的特征提取方法,寻找脉搏信号中的峰值、谷值,同时调整滑窗宽度,还能够进行重搏波波峰的检测。经实验验证,所提出的识别与特征提取方法准确率高且抗干扰性强。     

小波变换与形态学运算相结合的脉搏波检测算法

提出了1种基于小波变换模极大值与形态学运算相结合的脉搏波检测算法.该算法采用Symlet小波的Mallat算法对脉搏信号作多分辨率分解,利用数学形态学运算突出信号的峰谷点特征,将小波变换模极大值检测原理与形态学峰谷检测算法相结合,实现了对脉搏波的准确检测和精确定位.     

心音、心电采集系统设计与信号预处理

介绍了一种基于LabVIEW的心音、心电实时采集与存储系统,以及对存储后的信号用MATLAB进行信号预处理的信号处理解决方案.论文首先介绍了心音、心电采集电路的硬件设计;其次介绍了用LabVIEW和NI公司的USB-6009的数据采集卡完成信号采集、存储以及实时显示心音、心电信号的软件设计;最后介绍了对存储后的心音、心电信号用MATLAB进行预处理,包括ECG信号的小波去噪,心音信号的包络提取等.实现了信号的实时采集、存储以及预处理,为心音、心电数据库的构建和后续的信号处理奠定了基础.     

基于VMD和KNN的心电信号分类算法

心电信号反映了心脏的活动状态,在诊断心脏疾病和指导心脏手术方面有重要参考价值,为提高心电信号的分类准确率,降低识别难度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和K最近邻(KNN)相结合的心电信号分类算法。使用MIT-BIH心律失常库中的数据,选取5类心电波形作为主要分类对象,从多个记录中截取心电信号作为样本数据,确定最优分解层数,利用VMD分解提取各模态的能量特征作为分类特征,最后运用KNN算法对信号进行分类识别并与支持向量机(SVM)和BP神经网络等分类方法进行了对比。实验结果表明,该方法在少量样本的情况下依然可以实现对心电信号的快速准确分类。     

基于DSP的心电信号检测系统

心电信号的检测是研究心电病理特征的前提,是心电信号分析仪的重要组成部分.本文介绍了一种基于DSP的心电信号采集和分析系统.根据心电信号的特点,本系统采用AgCl电极作为心电信号传感器,结合AD620为主的前置放大电路进行模拟信号的采集.以TMS320VC5509低功耗DSP和CPLD为主进行数字系统设计.在DSP中编程实现数字滤波器的设计,最终得到P、T和QRS复波特征明显的ECG.本系统功耗小,成本低,精度高,达到了医疗仪器的设计要求.     

基于静态阈值的无线体域网压缩感知心电降噪重构

心电监测作为无线体域网的一种重要应用,对心电信号重构精度要求较高,并且无线体域网中存在低功耗问题。现有的心电信号压缩感知重构算法虽然降低了功耗,但并未充分利用心电信号频域特性,造成重构精度不高。提出了一种基于静态阈值的无线体域网压缩感知心电降噪重构方法。该方法利用压缩感知理论,在传感器节点利用固定矩阵对心电信号进行观测,观测值被发送至汇聚节点后,再利用基于静态阈值的重构算法对心电信号进行降噪重构。仿真结果表明,该方法具有信号重构精度高、速度快和降噪性能好的优点。     

局部放电UHF脉冲干扰的排除与信号的聚类分析

为了排除变压器局部放电信号中的各种信号干扰中的脉冲干扰信号,提出了利用内外信号对比法及相间信号对比法排除外部脉冲型干扰信号,并应用于500kV三相分体式变压器的局部放电现场监测。通过提取工频周期上特高频检波脉冲信号的特征参数,选取脉冲初始相位、平均脉冲幅值、脉冲次数3个特征参数,采取灰聚类与模糊聚类相结合的方法对排除干扰后的数据进行了聚类分析,实现了对部分干扰信号的排除以及特高频信号的分类。对分类后的疑似放电信号的现场特高频检波信号进行统计分析,通过分析PRPD谱图对变压器的局部放电活动做出了诊断说明。通过分析表明,提出的方法能够有效排除干扰信号,便于提取局部放电故障信息。     

基于EMD的电弧反射电缆故障测距脉冲信号提取方法

电弧反射法(ARM)电缆故障测距脉冲信号受故障电弧电压的干扰,故障反射脉冲不易识别,无法满足故障定位要求。分析了干扰产生的原因和受扰脉冲信号的特性,通过经验模态分解(EMD)分析了受扰脉冲信号的时频分布规律。论证了根据受扰脉冲信号特定时段均值特性可以对脉冲信号和干扰进行分离。据此提出基于受扰脉冲信号特定时段均值特性和EMD滤波的ARM脉冲信号提取算法。该方法不需要预定义信号分解层数和基函数,完全由数据驱动实现,因而具有较好的自适应能力。实测数据处理结果验证了算法的有效性。     

基于ALTPLL的水声测量用相位计设计

以ALTERA公司的FPGA为核心,设计了一种水声测量用高精度的相位计。相位差的测量基于过零鉴相法,即利用过零比较器将2路同频正弦信号整成脉冲信号,然后通过测量两路脉冲信号的周期和上升沿之间的时间差来测量相位差。本文特色在于2路脉冲信号上升沿之间的时间差测量利用了ALTERA公司FPGA中集成的锁相环模块ALTPLL,该模块可以输出多路具有固定相位偏移的系统时钟信号,时间差测量时实际使用的时基信号为其中上升沿最接近待测信号上升沿和下降沿的2路系统时钟信号,从而降低了计数法测量时间间隔的±1误差。实验结果表明利用该方法可以将水声测量领域的相位差测量不确定度降低到0.1度。     

粒子群算法用于局部放电小波阈值去噪

小波阈值去噪在局放信号监测分析方面应用效果较好,而小波系数阈值的选取是决定局放信号去噪后的失真和误差的关键因素。针对局放脉冲频谱特征,提出了一种基于粒子群算法的小波最优阈值选择方法,用于局放脉冲信号去噪。采用小波对局放信号进行分解,在估计最优阈值时以广义交叉验证为标准,利用粒子群算法进行全局搜索,使阈值寻优效果大大提升。对人工模拟加噪信号和典型局放脉冲仿真信号进行去噪处理和定量分析,结果表明与标准软阈值法以及Donoho阈值计算法相比,对局放信号的去噪效果更好,有着非常好的应用前景和价值。     

永磁同步电机矢量控制的两种实现方法比较

永磁同步电机矢量控制技术在工业界得到了广泛的应用。矢量控制可以采用电压法和电流法实现。前者采用SPWM技术生成逆变器开关信号,后者采用电流滞环控制技术生成逆变器开关信号。本文在表面式永磁同步电机和内置式永磁同步电机矢量控制平台上对这两种实现方法进行实验,在实验结果基础上分析比较了两者的控制特性。     

基于高速数字电路的PD UHF信号纳秒级陡脉冲源研制

超高频法是目前电力设备局部放电在线监测广泛使用的监测方法,超高频电磁信号的定量、定位研究需要稳定可靠的UHF信号模拟发生装置,针对这一现实需求,文章设计了一种基于数字电路的纳秒级脉冲源,用于产生PD UHF模拟信号。文章详细分析了利用数字电路产生陡脉冲的原理,选用简单的高速逻辑器件构建了脉冲发生电路,并采用虚拟仪器产生频率可变的方波信号作为脉冲源的触发信号。用Pspice仿真分析了门电路的脉冲响应特性,并搭建了试验电路进行性能测试。实验结果表明,该脉冲源产生的陡脉冲信号幅值可达2 V,脉冲重复率为50 k Hz-20 MHz,上升陡度为1 ns,脉宽为3 ns,能有效模拟PD UHF信号,并进行相关的局部放电实验。     

变化脉冲频率的计算机测量方法

脉冲信号具有传输距离远、抗干扰能力强的优点.所以,许多模拟量传感器设计了脉冲形式的输出信号,输出脉冲的频率随模拟量的大小而变化.本文讨论了这种反应模拟量大小的脉冲信号的计算机测量方法.文中提出了两种测量方法,一是定时计数法,在设定时间内测量输入脉冲的个数;另一个是周期计时法,捕捉输入脉冲的一个周期,测量周期的时间.作者通过波形分析给出了这两种测量方法的原理,通过数学描述详细分析了这两种方法的测量精度.分别列出了影响两种方法的测量精度的各种因素,给出了改善测量精度的方向.其中一个测量方法在煤矿井下环境参数的测量系统中得到了很好的应用.     

局部放电脉冲的Wigner时频分布特性研究

为了提高时频分布的分析精度和有效性,笔者根据局部放电脉冲信号的非平稳特性,提出使用联合时频分布对其进行处理,从而分析脉冲信号的时频特性。针对目前在非平稳信号处理中广泛使用、属于Cohen类的Wigner-Ville分布(WVD),笔者以仿真脉冲为对象,分别研究了其原始WVD、平滑伪Wigner分布(SPWVD)以及重排平滑伪Wigner分布(RSPWVD)。分析结果表明:WVD能够对局部放电脉冲信号引发的短时变化具有高度的敏感性,更适合表征非平稳信号的时变信息;SPWVD能消除双线性函数引起的交叉干扰项,但是以牺牲分布的时频分辨率为代价的;RSPWVD具有很好的时频聚集性,易于提取单个脉冲波形的时频特征参数,从而用于放电类型的模式识别以及深入研究绝缘系统中的局部放电机理。     

局部放电脉冲信号ICA提取技术的初步研究

为了提高局部放电在线监测的灵敏度,根据独立成分分析(ICA)基本模型的定义,提出将背景噪声信号与局放脉冲信号看成两个相互独立的信号源,不同观测点获取的观测信号为两者的线性混合,从而可以实现两者的分离的方法。利用ActiveX自动化技术实现了可用于局放脉冲信号提取的ICA软件模块;基于双通道超宽带检测技术,对加噪后的直流下油纸绝缘针板缺陷模型的局放脉冲序列提取进行了试验研究并且利用峭度准则与试验电压极性相结合的方法消除了局放脉冲提取的ICA含混性问题。实验结果表明:该方法能够提取被背景噪声完全淹没的脉冲信号,可以恢复出单个局放脉冲波形、脉冲波形之间的相对幅值关系以及脉冲极值所对应的时间点等重要局部放电信号信息。     

一种智能集成型无功补偿用容性负荷开关的研究

提出一种集脉冲开关与晶闸管优点于一体的新型容性负荷开关设计思路。设计了脉冲开关与晶闸管之间的时序,基于ARM9核心控制器和嵌入式Linux操作系统,实现多路电力信号的同步采样及电容投切触发控制等,同时,采用基于模糊控制的算法以提高投切的可靠性。