基于USB Hub的多参数生理信号检测系统

针对个体化生理参数检测功能的需求,基于USB Hub架构,研制了一种多参数生理信号检测系统.心音、心电等生理信号由传感器采集,经过模块化生理信号检测电路并通过USB总线接口与具有医疗仪器电气安全隔离功能的USB Hub模块连接,然后由USB总线将生理信号传输到PC机,对信号进行实时显示与分析处理.该研究对于实现医疗仪器...     

蓝牙技术在医疗监护中的应用

简要介绍了蓝牙技术的特点,着重介绍了蓝牙技术在医疗监护中的应用,讨论了蓝牙技术的安全性问题。     

可穿戴式心电远程监护系统用户端设计

用户端作为穿戴式远程医疗系统的最重要部分,其特性直接决定了仪器未来的普及.为此,提出了一种用户端的设计.设计由一个前端模块和一个后端模块组成.前端模块通过心电采集电路从人体获取心电信号,经A/D转换后由nRF905射频芯片无线传输到后端:后端利用GPRS将来自前端的数据远程传输到监护中心,并接收来自中心的反馈信息.设计还采用了LCD来显示心电信号以及来自监护中心的信息.同时,为了保证数据传输的安全性,提高数据传输的效率,引入了AES加密和LZ77压缩算法.实验结果表明该设计能够实现心电信号的安全、准确、实时的传输.     

基于HMM和WNN的心音信号身份识别研究*

将隐马尔可夫模型（HMM）与小波神经网络（WNN）相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法。该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分;再将此识别概率评分作为小波神经网络的输入,通过小波神经网络将HMM的识别概率值进行非线性映射,获取分类识别信息;最后根据混合模型的识别算法得出识别结果。实验采集80名志愿者的160段心音信号对所提出的方法进行验证,并与GMM模型的识别结果进行了对比,结果表明,所选方法能够有效提高系统的识别性能,达到了比较理想的识别效果。     

煤热解与挥发份燃烧时SO2与NO的交互作用

为研究煤热解与挥发份燃烧过程中SO2对NO的影响，在燃烧综合实验台上研究了硫含量、煤种等因素在煤热解与挥发份燃烧过程中对SO2生成量、NO生成量等的影响。结果表明，SO2的生成对燃烧过程中NO的生成具有一定影响和作用。但不同的煤种硫的析出与氧化对NO的生成影响和作用有所不同，挥发份含量高、活化能低的煤，与NO之间的交互作用较强。铜川贫煤和宜宾无烟煤，原煤中的固有硫和添加硫总量分别达到4.34％和5．17％以上时，硫的热解和氧化过程才对NO的生成有较明显的影响；而对神木烟煤，原煤中的固有硫和添加硫总量达到2．0％时，硫的热解和氧化就对NO的生成起到了明显的作用。图10表3参6     

EMD近似熵结合支持向量机的心音信号识别研究

针对心音信号的非线性、非平稳特征和心音识别准确率不高且分类速度较慢的实际情况,提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)近似熵(Approximate Entropy,ApEn)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的心音分类识别方法。首先通过EMD方法将非平稳的心音振动信号分解成若干个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);然后利用互相关系数准则对IMF进行筛选,计算所筛选IMF的近似熵构成特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行分类识别。对临床采集的心音样本按本文提出的方法进行测试,结果表明,该方法能有效地用于心音识别。     

高校党建带团建工作探讨

培养创新人才是时代的呼唤,是形势发展的必然趋势。在这一新的历史条件下如何以党建带团建、促进优秀创新人才的培养,是高校党建带团建的重要任务。文章结合实际分析了高校党建带团建的重要意义,党建带团建的现状和问题,并针对问题提出如何发挥党建带团建的优势,加强学生科技创新能力培养的具体举措,对切实推动党建带团建、促进科技创新人才的培养具有积极意义。     

基于奇异谱分析的心音信号小波包去噪算法研究

针对传统心音去噪算法对强噪声下心音信号去噪时,易将部分心音信号视为噪声成分去除,导致有用心音信号能量损失。利用奇异谱分析方法的主成分分析特性,提出多级奇异值分解(Multi-stage Singular Value Decomposition,MS-SVD)算法用于提取心音信号的主分量(Principal Components,PC)信息;采用小波包(Wavelet Packet,WP)分析算法对提取的心音信号进行分解,并对分解所得低频系数进行自适应阈值处理,去除低频噪声;利用小波包多分辨率特性提取高频心音。实验结果表明,该算法能明显改善心音去噪性能指标信噪比(SNR)、信噪比增益(SNRG)及根均方误差(RMSE),且在不同噪声水平下的去噪性能优于传统心音去噪算法。此改进算法既能有效去除心音中噪声成分,亦能保留心音信号细节特征。     

加压条件下氮氧化物的水吸收研究

为寻求高效控制氮氧化物的方法,在实验室用模拟氮氧化物废气对其进行加压吸收.结果表明,在低压时(0～0.4 MPa),水对氮氧化物吸收效率随着氮氧化物进口浓度的增大而减小,而在高压时(0.4～0.8 MPa),吸收效率随着氮氧化物进口浓度的增大而增大.同一进口浓度下的吸收效率随系统压力的增大而增大,0.8 MPa下的吸收效率是常压吸收效率的6倍多,但高于0.6 MPa后吸收效率增大趋势变小.因此,加压吸收是控制氮氧化物的一种很好的方法,0.4～0.6 MPa吸收氮氧化物比较适宜.回收的硝酸的价值可以弥补气体压缩的运行成本.