腕表式睡眠呼吸暂停监测系统设计

设计了一种便携的腕表式睡眠呼吸暂停监测系统,避免了住院监测带来的高费用和低舒适度.以STM32为处理核心,通过控制传感器,实时监测用户的呼吸气流、血氧饱和度、心电图和胸腹运动情况,判断是否发生了呼吸暂停,记录并显示整晚呼吸暂停的总次数,同时将所测生理参数通过低功耗蓝牙发送到智能手机或平板应用程序,供医生进一步分析.将系统与标准多导睡眠仪测试结果对比,两者测得的呼吸暂停低通气指数(AHI)相关性和一致性较好.系统简便实用、测量结果可靠,扩大了睡眠呼吸暂停综合征的筛查人群.     

非入侵式睡眠呼吸监测系统的设计与实现

根据养老院、医院等特殊区域人群的睡眠呼吸监护需求,设计了非入侵式柔性压感睡眠呼吸监测系统。系统通过硬件电路设计,采集人体睡眠时的呼吸信号,并进行消噪、去趋势等预处理。在硬件终端中通过呼吸信号的幅度和周期的特征区分呼吸类别,并实时判断是否发生了呼吸暂停,记录暂停的时刻与持续时长,并将数据通过蓝牙传至手机,在手机APP上可绘制实时波形,手机把数据上传至云平台。PC端软件可从云平台获取数据,绘制拟合呼吸信号曲线,判定记录睡眠数据。经实验测试,系统判定呼吸次数与实际基本一致,并可准确判断呼吸暂停情况,满足长程实现睡眠呼吸监测的要求。     

基于声音采集方案的睡眠呼吸监测系统设计

睡眠-呼吸暂停综合症危及人体呼吸睡眠质量,影响人体血液氧含量,加重人体大脑、肌肉等组织缺氧风险。临床上,传统呼吸暂停综合征治疗中,由于时间和场地限制,医生往往只能根据病人或其家属口述判断病情,无法对患者的呼吸状况及治疗方案效果做出直观的评价。为了方便记录患者睡眠呼吸状况,提出了一种基于声音采集方案的睡眠呼吸监测系统,以驻极体式声音传感器为采样前端,结合STM32平台和Fatfs文件系统实现呼吸声音的采集和存储,采用阈值分割法借助Matlab进行数据处理。结果表明,本系统可实现对监测数据的存储、读取、分析和波形显示。该系统便于使用、精度高、工作稳定可靠,可直观的反映出病人睡眠呼吸状况,呼吸频率计算值与实际值误差在10%以内,具有较高的临床应用价值。     

穿戴式动态睡眠呼吸监测系统的设计

本系统基于数字呼吸感应体积描记技术(R IP)和人体传感网络(BSN)开发平台,将织物传感器整合到衣物中,设计了穿戴式的睡眠呼吸监测系统,可以实现实时胸、腹呼吸监测。系统中的信号处理算法可以对信号质量进行评估,并提取出动态呼吸率和运动等信息。通过对10位测试者进行整夜的睡眠呼吸监测实验,并且和B iopac生理记录仪的结果进行对比分析,证明了本系统测量准确、工作稳定。由于其成本低,未来可以应用于家庭中进行睡眠呼吸疾病的监测。     

基于LabVIEW的睡眠呼吸暂停检测与远程监护

睡眠呼吸暂停综合症(SAS)是一种发病率极高的睡眠呼吸疾病,严重影响人的睡眠质量;针对目前SAS的检测尚未普及,研究了一种家用简易型的检测方法;通过实时采集被测者的呼吸信号,利用LabVIEW对信号进行分析处理判断发生睡眠呼吸暂停的情况,呼吸暂停每小时出现5次以上或7小时的睡眠中出现30次以上,即诊断为患有SAS,经实验证明该方法可实现对SAS的初步筛查;通过互联网,可使医护人员对被测者进行远程监护,该方法对SAS的预防和早期诊断具有重要价值.     

基于霍尔传感器微阵列的呼吸频率检测系统设计

基于呼吸感应体积描记技术原理,在一条腹带内部嵌入了永磁铁,腹带系在患者腰部,在呼吸过程中,由于体积的变化引起腹带中永磁铁的位置运动,通过霍尔传感器阵列对永磁铁位置进行检测,从而判断呼气和吸气的过程,采用单片机对传感器信号进行分析处理,计算出呼吸频率。经10名受试者重复实验,并与呼吸检测设备的检测结果进行比较,本系统的平均精确度高于95%,证明了本系统的可靠性。所设计的呼吸频率检测系统可用于睡眠呼吸检测仪、慢呼吸高血压治疗仪等设备。     

一种检测睡眠呼吸暂停和阻塞的新方法

呼吸机对阻塞性睡眠呼吸暂停综合症OSAS(Obstructive Sleep Apnea Syndrome)的治疗安全有效,其与患者的顺应性是决定治疗效果和呼吸舒适性的关键因素。根据压差传感器采集到的呼吸信号波形的特点,提出一种实时检测睡眠呼吸暂停SA(Sleep Apnea)和判断阻塞的方法,其结果可用于自适应地调节呼吸机输出气流压力大小。将此方法同时应用于ResMed呼吸机与自行设计呼吸机进行对比实验,结果表明该方法实时有效,可以有效提高治疗的顺应性。     

基于SVM算法的睡眠监护系统设计

睡眠监护是睡眠质量分析中重要的部分,但是目前的睡眠监护系统的产品价格普遍昂贵,而且会给监护对象带来不适的感觉。本文提出了基于SVM算法的睡眠监护系统,以便可以实时的掌握监护对象的睡眠情况。本系统硬件部分由服务器、蓝牙声音传感器构成。蓝牙声音传感器负责数据的采集,服务器负责数据的解析和管理。在服务器解析过程中,SVM算法对提取的特征值进行训练,通过预测睡眠状态标签对比专家判断睡眠状态标签,证明该算法有效实用。     

基于陶瓷压电传感器的睡眠检测系统

针对现有的睡眠检测系统中的设计缺陷,及在睡眠过程中的呼吸率检测不准确的问题,设计了一种基于陶瓷压电传感器的睡眠检测系统,提出了睡眠检测算法,检测睡眠过程中的呼吸率与翻身次数。通过对乳胶床垫下压电传感器布局设计,采集使用者睡眠过程中压电传感器的信号,经过通道选择算法、呼吸检测算法与翻身判别补偿算法得到周期内测试者的呼吸率与翻身次数。实验结果表明:系统对呼吸判别的准确率高达96%,翻身检测的准确率高达95. 5%,同时系统具有较好的检测舒适性。     

睡眠呼吸暂停监测仪的研究

介绍了睡眠呼吸暂停监测的基本原理和重要意义,研究了成本低、体积小、耗电少、使用方便的睡眠呼吸暂停监测仪。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。