基于AD8232的表面肌电信号采集系统设计

表面肌电信号是人体表面肌肉通过收缩产生的生物电，能够反应人体肌肉的活动状况，在医学领域有重要的研究价值。由于表面肌电信号是微弱信号，较小的噪声就能产生较大的干扰；针对其这一弱点，本文设计了一款体积小、功耗低、抗干扰能力强的表面肌电信号采集系统。设计使用AD8232作为采集芯片，结合放大、滤波、模数转换电路，使用STM32进行数据处理，最后将数据通过低功耗蓝牙发送到上位机。测试结果表明：表面肌电信号能量主要集中在50~150 Hz，300 Hz以上明显衰减，受低频信号干扰较大。经过硬件滤波与小波降噪算法处理后，干扰得到较好抑制，尤其对低频干扰有显著衰减。系统有较强的抗干扰能力和可靠性，有着良好的市场前景。     

GC/MS法结合保留指数分析香叶油香味成分

采用气相色谱/质谱法(GC—MS)分析香叶油中化学成分,利用峰面积归一化定量,通过质谱检索,辅助保留指数比对定性,香叶油中61个化学成分得到确定,占其挥发性成分含量的86.217%,结合保留指数分析香叶油中同系物及同分异构体,提高了定性结果的准确性。香气评价结果显示,香叶油中关键香味成分为香茅醇、香叶醇、甲酸香茅酯、薄荷酮、甲酸香叶酯、异薄荷酮、惕各酸香叶酯、玫瑰醚、丁酸香叶酯等。     

烟用底料变质原因及致香成分变化分析

为探明烟用底料变质的原因,对底料的微生物种群、菌落数量及致香成分进行了分析。利用分离培养基从正常紫云底料、变质紫云底料、正常软珍底料、变质软珍底料中分离、鉴定细菌和真菌,得到28株细菌和1株真菌。真菌仅有酵母菌属(Saccharomyces sp.),细菌分属于12个属,包括芽孢杆菌属(Bacillus sp.)、微杆菌属(Microbacterium sp.)、鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas sp.)、勒克菌属(Leclercia sp.)、不动杆菌属(Acinetobacter sp.)、短波单胞菌属(Brevundimonas sp.)、土壤杆菌属(Agrobacterium sp.)、青枯菌属(Ralstonia sp.)、醋酸杆菌属(Acetobacterium sp.)、燕麦菌属(Acidovorax sp.)、类鼻疽菌属(Burkholderia sp.)、肠杆菌属(Enterobacter sp.)。变质紫云底料中微生物菌落总数是正常紫云底料微生物菌落总数的90倍,变质软珍底料微生物菌落总数是正常软珍底料微生物菌落总数的29倍。对微生物菌落总数的动态变化进行了追踪调查,结果表明,烟用底料在室温条件下6 d即可变质。利用气相色谱-质谱联用仪对正常和变质底料致香成分及含量(质量分数)进行检测,发现变质后的底料致香成分及含量变化较大。在紫云底料中β-二氢大马酮、δ-二氢大马酮含量变化最大,薄荷醇在变质紫云底料中没有检测到;软珍底料中辛酸、癸酸、癸酸乙酯、δ-二氢大马酮、β-二氢大马酮含量变化最大,辛酸乙酯、薄荷醇、烟酮、苯甲醛、α-二氢大马酮在变质软珍底料中没有检测到。     

GC/MS法结合保留指数分析留兰香油成分

利用GC/MS结合保留指数分析留兰香油成分,并用峰面积归一化法计算各组分相对含量。分析并确定33个化合物,占留兰香油成分97.53%,其主要成分为香芹酮(56.19%),柠檬烯(21.26%),α-松油醇(4.81%),薄荷酮(2.12%),(Z)-二氢香芹酮(2.01%),芳樟醇(1.42%),β-蒎烯(1.46%),α-蒎烯(1.16%),3-辛醇(0.84%),莰烯(0.83%),月桂烯(0.69%)等。采用保留指数来鉴别同系物及同分异构体,提高对留兰香油成分定性准确性,研究结果可为留兰香油产品开发和应用提供理论依据。     

宽温度范围下多通道高精度模拟量输出板卡设计

针对无人机综合测试领域对复杂温度环境下模拟量信号输出的精度以及通道数量的需求,设计了一种宽温度范围下多通道高精度模拟量输出板卡。系统采用FPGA作为主控单元,使用分辨率为16位的D/A转换器AD5372,利用DS18B20温度传感器实时监测系统工作温度,进行模拟量输出的温度校准,最终实现在0～85℃条件下精准输出64路模拟量信号,输出范围在-10～10 V。为提高通用性和标准性,系统支持千兆以太网、LVDS、RS422 3种数据通讯接口,并配备上位机软件实现人机交互。经实际工程验证,在0～85℃条件下输出的模拟量信号误差均在±0.5 mV以内,符合系统设计指标,为无人机测试领域产生多通道高质量的模拟量信号提供了成熟可靠的工程化解决方案。     

近红外光谱相似度匹配分析法控制卷烟表香质量

应用傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱分析技术结合相似度匹配的定性分析方法,以来自云烟(软珍品)、云烟(紫)和云烟(红)3个牌号表香样品各20批的近红外透射光谱数据为基础,利用TQ统计软件分别建立以上牌号表香的相似度匹配鉴别模型,并对建模参数和模型的预测效果进行了评价。结果表明,云烟(软珍品)、云烟(紫)和云烟(红)3个牌号的表香模型对模型样品预测的相似度匹配值(SMV)均在95以上,而对非模型样品预测的SMV均非常低,说明若表香品质发生变化,就可以通过近红外光谱分析技术结合相似的匹配分析很好反映出来。因此,应用FT-NIR光谱分析技术可以对卷烟表香进行快速、无损和大批量检测,为卷烟表香的质量控制提供了新的思路和方法。     

气相色谱/质谱法结合保留指数分析甜橙油中香味成分

利用GC/MS联用技术检测,通过质谱库检索,保留指数比对,分析并确定了60个化合物,并用峰面积归一化法计算各成分相对含量,占甜橙油香味成分98.69%,结合香气评价,确定了甜橙油中关键致香成分为柠檬烯,月桂烯,芳樟醇,癸醛,α-蒎烯,桧烯,辛醛,α-松油醇,丁酸乙酯,香茅醛,壬醛,正壬醇等。     

面向仪用总线的实时Sunday数据帧提取算法设计

在各类仪用总线网络通信过程中，系统往往需要在应用层上对接收的高速数据流进行实时处理。而如何对连续的数据流进行数据帧数据提取是讨论的主要问题。对此，分析了常见仪用总线的协议处理方法，并设计了一套帧提取算法，算法包含帧提取状态机、改进的Sunday帧头匹配算法以及帧内子域查找算法。然后本文采用直接发送、经由TCP网络发送两种环境对算法进行测试，实验证明本算法性能优于Netty框架下的帧长度域解码。最后，本文为了实际测试和应用算法，使用该算法对64通道，100 kS/s模拟量采集卡进行数据帧的实时提取和存储，并对采集的模拟量进行波形显示。本算法可用于仪用总线应用层的数据分隔、帧头识别、帧数据提取工作。