用于室内有毒气体快速检测的便携式CC/SAW电子鼻

开发了一种用于室内空气质量快速检测的便携式电子鼻气体分析仪.该仪器利用毛细管分离柱(CC)将混合气体选择性分离,实现对气体的分类识别,然后借助声表面波(SAW)传感器频率响应测量每种组分对应的浓度,实现对气体的量化.实验针对17种有毒有害气体进行测试,结果表明该系统能对低浓度复杂混合气体进行快速检测,且具有较高的灵敏度,良好的选择性和重复性.这为不同应用场合下的痕量气体检测提供了一种可行的技术.     

基于小波变换的无创血压检测方法研究

为了在空间环境下测量连续血压,提出一种基于脉搏波速法,采用小波变换检测脉搏波信号峰点,准确计算脉搏波传导时间,并在此基础上推算出人体动脉血压的原理和方法,将其应用在自己研制开发的无创血压采集系统上.系统对传感器定位要求不高,误差和不适感较少,解决了其他基于脉搏波速法的血压采集系统所存在的心电、脉搏波信号同步性差,以及计算精度较低的问题.实验结果表明,本系统能准确定位脉搏波峰点、计算出脉搏波传导时间,并在此基础上计算得到人体动脉血压     

多壁碳纳米管湿敏传感器的研究

传感器的基底为Al板电化学氧化成Al2O3绝缘层模板,上面真空溅射了叉指金电极,在电极之间旋涂微量多壁碳纳米管的水悬浊液,干燥后作为敏感膜.室温下测试传感器暴露在不同湿度的电阻变化,发现吸附了H2O后传感器的导电能力降低,且下降的幅度与被测湿度有良好的梯度关系.同时该多壁碳纳米管再经缩合剂EDC修饰后旋涂于电极上形成的敏感膜对湿度呈指数级变化.对它们的湿敏响应的机理进行了一些初步的探讨.     

无线传感器网络中基于能量模型的簇结构算法

针对分布式无线传感器网络能量消耗和数据通信实时性问题,利用无线传感器网络的特点,提出了新型的蚁群路由算法,即基于Energy*Delay模型的蚁群算法（E&D ANTS）.算法中人工蚂蚁通过在线延迟的方式进行数据交换,并收集邻居节点状态和网络路由信息,以此建立起最佳路由表,使得在每次传输固定大小的数据和消耗相同能量的情况下数据包传输时延最小.由于在无线通信系统中,能量消耗和传输时延是两个相互对立特征量,在此运用加强学习(RL)的方法来训练该模型.通过仿真试验与传统的LEACH和PEGASIS路由算法比较,结果表明,该算法的有效性比LEACH算法提高12倍,也优于PEGASIS算法3倍左右.     

基于注意计算模型的医学图像模糊连接度分割

用模糊连接度分割图像时,种子点多以聚类分析方法自动给定,本文分析了传统聚类法存在的问题,在人类视觉活动机制的启发下,提出新的完全不同于聚类方法的视觉显著点注意引导下的图像分割方法.将图像特征显著点的定位转化为概率密度估计问题,引入新的注意计算模型并结合Mean-Shift处理得到关键特征点.注意模型的特征地图采用图像灰度的对比度构成,迭代计算高斯邻域显著度.从密度估计的角度定位显著点,克服以往偏生理注意模型对定量描述的能力不足,尤其适用医学模糊图像.新的方法能完全自动地定位种子点,有效地分割模糊医学图像,提高准确率.     

基于随机共振的纳米碳管气体传感器的研究

基于气体电晕放电原理,利用纳米碳管独特的物理结构和尖端发射效应,提出了一种新型的纳米碳管离子型气体传感器.采用阳极氧化铝模板法生长的定向纳米碳管阵列所构成的传感器,纳米碳管和电极是一体的,简化了器件结构和工艺.在外加直流电压激励下,纳米碳管顶部形成很强的非均匀电场,在电压相对低的情况下能很容易地电离气体,根据气体的击穿电压和放电电流来实现对单一气体和确定性混合气体的检测.为了提高检测混合气体的灵敏度,创新地在检测回路中引入随机共振发生装置,有效地提高了混合气体浓度检测的范围.实验中还分析了温度、湿度对传感器的影响,对该传感器的性能也作了评价.实验结果表明该传感器具有选择性好、体积小、响应时间快、灵敏度高、稳定性好,室温操作等优点,而且实现方便,操作简单,有较大的实用价值.     

纳米碳管气体放电气敏传感器中随机共振现象的研究

在对某些非线性动力学系统中,存在着随机共振现象,它不是通过消除噪声而是利用噪声来达到检测微弱信号的目的,随机共振是非线性动力系统中的普遍现象,它向人们展示了噪声在非线性体系中的积极作用.本文对纳米碳管气体放电气敏传感器中的随机共振现象进行了研究,利用纳米碳管电极作为气敏传感器阳极,在以空气为目标气体的传感器检测系统中观察到二重随机共振现象.提取放电周期脉冲信号,利用高斯白噪声调制放电周期脉冲信号,输出信噪比的仿真结果与实际观察到的二重随机共振现象一致.     

视觉注意引导和区域竞争控制的医学图像分割

模糊连接度已经成为医学图像分割的实用方法，但其困难在于需要设定多种子点，自动给定的手段不是很有效.为此将种子点等价于视觉特征显著点，提出了在视觉注意模型引导下种子点给定的新方法.通过研究显著点定位与图像特征概率密度估计之间的关系，引入新的视觉特征估计地图，构造了注意计算模型，采用无阈值方法定位各类物体的视觉显著点并用于引导区域增长方式的图像分割.新的注意计算模型的定量描述能力较以往的模型有很大提高，适用于处理模糊图像.新方法能够完全自动定位种子点，有效分割图像，准确率高.引入多种子点之间的竞争策略加快了图像分割中的区域增长处理过程.     

基于Hilbert2Huang Transform 的心音信号谱分析

心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制。针对此本文提出了基于 Hilbert - Huang Transform(HHT) 的心音信号的分析方法,对冠心病患者的心音信号进行了分析。通过把心音信号分 解为内蕴模式函数,利用Hilbert 变换建立了心音信号的时间- 频率- 能量三维Hilbert 谱分布以及边界谱分布; Hilbert 谱及其边界谱在时域以及频域以较高的分辨率表征了心音信号的时频变化特性,揭示了冠心病患者心音信 号的病理特征;为冠心病的早期无损诊断奠定了坚实基础,临床实践中有较大的指导价值。     

基于电子鼻的香蕉储存时间鉴别方法研究

研究了一种基于电子鼻系统的香蕉储存时间鉴别方法。实验检测了不同储存时间的香蕉样品,主成分分析方法可以较好地区分不同储存时间的香蕉样品,同时检验了样品的微生物指标以探讨电子鼻响应与微生物指标之间的关系。随机共振信噪比谱不但可以区分香蕉样品,同时基于信噪比特征值建立的香蕉储存时间鉴别模型具有较高的预测准确率。该方法具有较好的实际应用价值。