基于免疫规划的模拟退火算法

通过对模拟退火算法优缺点的分析，提出了一种新型的模拟退火算法——基于免疫规划的模拟退火算法。该算法借鉴了生物免疫概念与理论，将免疫规划的全局寻优能力与模拟退火算法的局部寻优能力相结合，克服了模拟退火算法运算效率低的缺点。理论分析和仿真结果表明，该算法不仅能够有效地保持种群的多样性，而且收敛速度和稳定性都有了明显提高，收敛到最优值的比例可达到91%。     

基于心动周期和经验模式分解的心电信号去噪处理

针对现有心电信号（Electrocardiogram,ECG）去噪方法难以精准剥离与之频带重叠的肌电干扰并无损提取到“干净”ECG的问题,提出了利用心动周期和经验模式分解对含噪ECG进行去噪处理。本文方法首先对含噪ECG进行经验模式分解,然后利用心动周期判断固有模态函数分量属于噪声还是有用信号,最后将有用信号的固有模态函数分量重构ECG。为验证本文去噪方法,首先采用ECG动力学仿真模型评估本文方法在不同参数噪声下的去噪效果;其次选取MIT-BIH数据库中的基线漂移信号bw,肌电干扰信号ma和105号、107号、123号ECG分别构建3组真实含噪ECG进行实验。评估与实验结果均表明本文方法可以简单、有效地同时去除ECG中的肌电干扰和基线漂移,去噪效果优于普通经验法。     

一种多用智能温度测量仪的设计与实现

设计实现了一种多用智能温度测量仪。采用传感器为DALLAS公司的单总线数字式温度传感器DS18B20及单片机为8051,通过单片机对传感器采集到的数字信号进行计算处理,实现温度的测量、温度数值的数字显示及高温报警等功能。提供了完整的硬件电路图和软件流程图,并详细介绍了软件设计要点及创新点。经实物测试实验,该测量仪既能测量环境温度,又可测量人体温度,具备使用方便、响应快、结果显示直观的特点。     

基于遗传算法和人工神经网络的颅内压监测

通过对目前颅内压检测方法优缺点的分析,提出一种新型的颅内压检测方法——基于遗传算法和人工神经网络的颅内压监测。该方法利用误差反向传播神经网络建模,利用遗传算法优化,克服误差反向传播算法效率低下,易陷入局部极值的缺点。通过测量4～6个脑血流动力学参数,输入进此颅内压预测模型,即可得到所需颅内压值。     

GCr15钢环规热处理工艺的探讨

图1为某公司开发的环规新产品,材料为GCr15钢,主要化学成分(质量分数,%)为0.95～1.05 C、0.15～0.35 Si、0.20～0.40 Mn、≤0.027 P、≤0.020 S、1.30～1.65 Cr,环规粗车完毕后,留下适当留量进行淬火.产品技术要求淬火有效厚度为42 mm,淬火、回火后硬度在58～60 HRC内,椭圆度≤0.15 mm,挠曲度≤0.15 mm.     

基于AT89C51的智能湿度仪的设计与实现

介绍一种基于单片机的智能环境湿度测试仪。采用Humirel公司的高分子薄膜式湿敏电容HS1100作为湿度信号采集器件,单片机为AT89C51,用硬件电路实现电容-频率转换,通过单片机对频率信号进行计算处理,实现了对环境湿度的测量、数字显示及超范围报警等功能。     

基于VMD和小波阈值的ECG肌电干扰去噪处理

针对现有心电信号肌电干扰去噪方法的不足,本文提出利用变分模态分解和小波阈值相结合的方法对心电信号肌电干扰进行去噪处理,该方法通过对含噪心电信号进行变分模态分解,确定信号主导模态分量与噪声主导模态分量,噪声主导模态分量的小波阈值变换和重构无噪心电信号,共四步实现对含有肌电干扰的心电信号的去噪处理。其中,通过分析研究所有模态分量中心频率的分布,确定变分模态分解的层数,多组仿真与真实含噪心电信号的相关实验表明。本文所提出的去噪方法可有效去除心电信号中的肌电干扰,且去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法和经验模式分解法。     

基于AT89C51的智能湿度仪的设计与实现

介绍一种基于单片机的智能环境湿度测试仪。采用Humirel公司的高分子薄膜式湿敏电容HS1100作为湿度信号采集器件,单片机为AT89C51,用硬件电路实现电容-频率转换,通过单片机对频率信号进行计算处理,实现了对环境湿度的测量、数字显示及超范围报警等功能。