用于油气管道智能封堵的电磁双向通信技术研究

相对于传统的管内带压开孔封堵技术,高压智能封堵技术具有很大优势,应用前景广阔;而管内外通信技术是研发智能封堵系统的关键技术之一;针对智能封堵现场干扰强、通信速率要求不高,而金属管道对高频信号衰减大的特点,提出了一种基于频率调制和频域解调的管内外超低频电磁双向通信方法,并研发了相应的通信系统;该系统采用两个不同频率的超低频电磁信号分别表示码元0和1;发射线圈在MCU软件控制下发射频率调制的电磁信号,接收线圈将电磁信号转换为电信号;该电信号经过滤波、放大和高精度A/D采集,得到数字信号;将该数字信号送入MCU,通过实时对该数字信号作DFT,并搜索信号DFT幅度谱的最大峰值所对应的频率,来实现信号的解调解码.通过实验室模拟试验,验证了所研制的管内外电磁双向通信系统可完成向管内智能封堵器正确发送指令,同时将管内封堵器的动作状态返回地面控制单元,从而可保证管内智能封堵作业的准确可靠.     

一种基于智能终端的人体心电信号监护系统设计

设计了一种基于智能终端的人体心电信号监测的系统,通过该系统可以实时连续地检测到被监护者的心电信号。该系统主要包括前端心电信号采集模块和后端心电信号无线发送模块。其中前端采集模块对心电信号进行了预处理;后端心电信号发送模块采用蓝牙无线通信方式,从而实现心电数据短距离无线传输且方便与PDA或Android智能手机等手持终端通信,保证了对被监护者的连续实时监测。     

基于Wi-Fi的心电信号采集装置开发

据统计,心血管疾病是威胁人类生命的主要疾病,世界上心脏病的死亡率仍占首位。因此,准确地进行心电信号提取,为医生提供有效的辅助分析手段是重要而有意义的课题。随着电子技术的迅速发展,医用电子监护系统近年来逐渐应用。本文针对心电信号的特点进行心电信号的采集、数据转换模块的设计与开发,设计一种用于心电信号采集的电路,使得心电信号的频率达到采样要求。为获得含有较小噪声的心电信号,需要对采集到的心电信号做降噪处理。     

智能宽带信号检测系统

为了能够准确的测量信号的参数,设计了一种宽带交直流信号检测系统,该系统的控制芯片采用的是STC12C5A32S2单片机.首先,信号采集电路采集到的信号经交直流测量电路进行处理;然后,通过分压和自动增益放大电路等处理后,在频率和相位检测电路中测量信号的频率和相位;最后,在液晶显示器上显示待测信号的幅度、相位和频率等信息.在实验中,测量了频率为0-20KHz的不同幅度信号,实验结果表明,在低频情况下测量误差可以忽略,在高频信号测量时的测量误差小于1%.     

基于计数器原理的调频信号解调方法

提出了一种基于计数器原理的调频信号解调方法,该方法以FPGA为核心,结合放大整形电路、高频振荡器电路以及DAC,完成对超声以及以下频率的调频信号解调。该方法通过对信号周期计数,然后用计数值检索存储有信号幅度值的存储器,最后经过DAC得到调制信号。     

基于AD8232的心电实时监测及分析系统设计

为了方便对患者心电信号进行实时监测,实现对心脏疾病的及时预防及诊断,利用一款基于ATmega328p微控制器的Arduino开发板、一块心电监测前端模块AD8232及上位机软件LabVIEW开发出一套心电实时监测系统,并利用LabVIEW设计出多种软件滤波方法来抑制心电信号中的噪声。由于心电信号的时频特性能提供反映患者心脏活动动态行为的信息,该系统还包括基于LabVIEW设计出的多种用于心电信号实时分析的程序,使被试心电信号所包含的生理特性能够及时地被分析出来。利用所开发的心电实时监测分析系统对被试的心电信号进行采集和分析,发现系统能够非常灵敏、准确地检测心电信号,并对信号噪声有着很好的抑制能力。此外系统能够对信号进行各式的实时分析,且分析结果可靠,能够运用于临床诊断。利用该系统对心电信号进行实时采集和分析,其测量结果准确、去噪效果良好、分析结果可靠,为今后心电实时监测分析系统的设计提供了借鉴。     

基于SoC FPGA的心电信号检测系统设计

设计实现了一种基于片上系统现场可编程门阵列( SoC FPGA)的心电信号( ECG)检测系统.系统通过具有高输入阻抗、高共模抑制比和低噪声的前置采集放大电路,实现心电信号的拾取和预处理.通过基于SoC FPGA的硬件平台和移植的嵌入式Linux开发环境的软硬协同设计方式,完成了心电信号的A/D转换、VGA显示、Micro SD卡数据存储和心电信号算法处理,能够对心电信号进行小波分析和QRS波检测,实现了对心电信号的采集、显示、存储和处理.     

基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪

心电信号由于在采集过程中会受到外界环境的干扰导致其形态特征被严重淹没,从而对医生的诊断和远程智能分析造成干扰。基于此,提出了一种基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪算法。该方法利用自编码器的编码、解码特性,通过卷积的方法构建深层神经网络来学习从含噪心电信号到干净心电信号的端对端映射。卷积层捕获心电信号的细节特征,同时消除噪声;解码部分能够对特征图进行上采样并恢复心电信号细节,从而得到干净的心电信号。实验中采用信噪比和均方根误差为指标,将该方法与小波阈值法、S变换法、BP神经网络法和指导滤波法进行比较。实验结果表明,该降噪方法整体降噪精度更优,同时信号的低频成分也得到了很好的保持。该方法可做到在消除心电信号中复杂噪声的同时完整保留心电信号的形态,为心血管疾病的智能诊断和心电图的特征检测奠定了基础。     

基于DSP的悬浮转子微陀螺数字幅度解调

在悬浮转子微陀螺中输出的角度检测信号为一经过幅度调制的调幅波形,为了使用数字信号处理器(DSP)读取调制波形中的低频有用信号,需要开发一种数字解调系统。介绍了一种能应用于悬浮转子微陀螺信号检测的基于DSP的数字滤波自相关算法及其实现,使用D/A和异步串行口将解调所得信号输出。使用经低频调制的20 kHz载波信号进行了实验。实验结果表明:该系统可响应的低频角度变化为25Hz,能够满足悬浮转子陀螺信号检测和后续控制的要求。     

基于ZigBee技术的无导联线动态心电监测仪设计

针对目前有导联线动态心电监测装置存在束缚感较强、导联线牵拉影响采集的心电信号质量等问题,设计了一种基于Zig Bee技术的无导联线动态心电监测仪。该系统由心电信号采集与预处理、无线传输和上位机显示等模块组成。采集的心电信号经预处理后进行数字化,并通过Zig Bee节点进行接收和发送,数据由串口传输至上位机实现心电信号的实时显示,提供初步诊断结果。测试结果表明,该仪器在有噪声干扰的环境中能提取出心电信号,与Holter仪器的相对误差不大于5%,实现了无导联线的动态心电监测。     

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。     

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.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

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。     

面向弹载计算机的BIT技术研究

机内测试（Built-In-Test,BIT）技术是改善系统或设备测试性和维修性的重要途径。在对弹载计算机BIT技术特征进行研究的基础上,提出了弹载计算机BIT设计的基本准则,提供了一种典型的弹载计算机BIT设计方法,经实践验证该设计方法适用于多种类型的弹载计算机设备,故障检测率不低于90%,故障虚警率不超过2%,显著地提高了弹载计算机的可靠性、可测试性及可维护性。     

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     

基于BiLSTM-Attention唇语识别的研究

为了解决唇语识别中唇部特征提取和时序关系识别存在的问题,提出了一种双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention Mechanism)相结合的深度学习模型。首先将唇部20个关键点得到的唇部不同位置的高度和宽度作为唇部的特征,使用BiLSTM对唇部特征序列进行时序编码,然后利用注意力机制来发掘不同时刻唇部时序特征对于整体唇语识别的不同权重,最后利用Softmax进行分类。在公开的唇语识别数据集GRID和MIRACL-VC上与传统的唇语识别模型进行实验对比。在GRID数据集上准确率至少提高了13.4%,在MIRACL-VC单词数据集上准确率至少提高了15.3%,短语数据集上准确率至少提高了9.2%。同时还与其他编码模型进行了实验对比,实验结果表明该模型能有效地提高唇语识别的准确率。     

Problems on mathematical safes on graphs

For given two sets of locks, the corresponding problems on mathematical safes are formulated on graphs. In the first set, all the locks have the same number of sates and, in the second set, any pair of locks can consist of different numbers of sates. A number of conditions are obtained under which there exist solutions to these problems for safes specified on directed or undirected single graphs such as a path, a chain, a cycle, and a star. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 5, pp. 14–21, September–October 2006.