新型毛细管电泳非接触电导检测器的设计

基于电容耦合设计了一种集激励信号发生器、检测池和检测电路于一体的新型毛细管电泳非接触电导检测器,介绍了检测器原理、检测池结构以及电路组成。用常见阴离子混合物(C l-,NO2-,NO3-,SO42-和H2PO4-)对该检测器的性能进行了测试。结果表明:基于3倍基线噪音,检出限除H2PO4-为250μg/L外,其他离子均为10μg/L。峰高的相对标准偏差均小于5%(n=10)。该检测器操作方便、结构简单,具有较高的灵敏度,其分析性能优于多参数传感器。     

电泳谱图分析处理系统的研究与实现

文章根据分子生物学等研究的需要,提出并实现了电泳谱图分析处理系统,该系统利用计算机图象处理技术,可以对电泳谱图进行图象采集、处理和分析,并能够无失真地永久保存各种电泳谱图,该系统可广泛应用于高分子物质和分子生物学研究中。     

基于流-固耦合的电泳过程车身变形分析

针对车身涂装过程的电泳液冲击变形优化试验测试周期长、成本高的问题,利用多相流仿真和重叠网格技术模拟车身电泳过程,提取电泳液冲击载荷,模拟车身变形,并采用拓扑仿真优化结构、减小变形。分析结果表明：该仿真方法与试验结果的一致性较高,可在产品设计阶段对电泳过程的车身结构变形进行仿真预测和设计优化。     

微流控电泳芯片微电导检测器的研制

结合电导测量原理以及计算机智能控制技术,设计了一种适合微流控电泳芯片电容耦合非接触电导检测器.文中具体介绍了该检测器硬件组成以及工作原理.该检测器的原理清楚,结构简单,易于微型化、集成化,不污染检测电极,在微型全分析系统中具有十分重要的应用价值.同时,该检测器的信号调理电路不仅可应用于微电导检测,还可配上不同的传感器用于其它测量微弱电流信号的场合.     

电泳芯片上非接触电导检测器的研究

非接触电导检测器克服了接触电导检测器的缺点,避免了电极污染,结构简单,易于集成化、微型化,适合芯片毛细管电泳检测.介绍了芯片上非接触电导检测器发展现状,检测原理以及检测池等效电路,并对信号处理电路做初步探讨.     

基于虚拟仪器技术的毛细管电泳仪的设计

针对毛细管电泳芯片的特点,毛细管电泳仪的设计,以S3C2410微处理器作为硬件核心,运用主从式虚拟仪器技术、模块化设计思路和面向对象的设计思想,提供了一个良好的用户平台,实现了对毛细管电泳芯片信号的实时采集、处理和分析。     

阴极电泳乳液脱除溶剂中甲基异丁基酮的精制工艺模拟

对阴极电泳乳液脱除液中典型溶剂一甲基异丁基酮、丁酮和水的剩余曲线及共沸组成进行分析,提出了精馏-倾析联用工艺分离该混合溶剂的流程。应用流程模拟软件Aspen Plus进行模拟和灵敏度分析,确定了精馏塔的最佳塔板数、原料进料位置、回流比及液-液倾析器参数,得到质量分数大于99.5%的MIBK产品,且回收率超过95%,实现了阴极电泳乳液脱除液中甲基异丁基酮的高效回收。通过对分离系统各塔冷凝器和再沸器热负荷的计算,得到了处理量为6000 kg/h阴极电泳乳液脱除液分离系统所需要提供的冷却水量约56.25t/h,需要提供的中压饱和蒸汽(1.9 MPa)约为1.9I t/h。研究结果可为生产装置的设计和能耗的控制提供重要参考。     

毛细管电泳数据工作站的研制及应用

毛细管电泳数据工作站由数据采集卡和系统软件二部分组成，由于在软件中采用了最新的分析化学计量学方法（实时、非实时小波分析，样条最小二乘法等）。因此对较大强度的噪声干扰起到了委好的抑制作用。应用了安培检测器的毛细管电泳数据记录结果表明，工作站比常用函数记录仪的信噪比提高近２０倍，具有良好的应用前景。     

毛细管等电聚焦电泳(cIEF)及其理论模拟计算新进展

等电聚焦电泳(IEF)是一种在一个pH梯度内操作的特殊电泳。IEF是表征蛋白质电荷不均一性的强有力工具。在一个pH梯度内,酸碱两性物(例如蛋白质)在电场的作用下会被分离,并最后在pH梯度内pH值与两性物等电点(pI)值相等的地方被聚焦成很窄的区段。IEF的分辨率在所有基于电荷的分离技术中是最高的。薄层凝胶IEF从它在上世纪70年代初被发明的时间起就成为在生物实验室被广泛应用的分析技术。但薄层凝胶IEF的主要问题是不能做定量分析,全靠手工操作及分析速度低。当毛细管IEF(cIEF)在1985年被报道时,科学家们就都立即认为cIEF能够克服IEF所有的问题。虽然cIEF看起来有很多优势,但是20多年后的今天它并没有被生物实验室广泛接受为薄层凝胶IEF的替代技术。究其原因是使用通用毛细电泳仪器的cIEF在操作上有很多困难。这种技术在IEF过程后还需要一个额外的移动过程来把聚在毛细管分离柱内的蛋白质区段推到检测器的检测点。这是由于这些毛细电泳仪器都是使用单点检测器。检测点都是靠近毛细管的一端。这个移动过程破坏IEF的高分辨率,降低重现性并使得分析速度变慢,造成在方法的优化上耗很多时间。全柱检测cIEF是在1992年提出的。该技术结合了凝胶IEF及毛细管分离的全部优点;如定量和自动化。它的分离速度大大提高。本文简单综述cIEF对不同生物实验室样品的应用。这些样品包括单克隆抗体,重组蛋白质,蛋白质复合物及失活病毒。最后,本文简述cIEF理论模拟计算的新进展。     

面向微粒操纵的介电泳芯片系统研究

针对目前在纳米器件及传感器的制造中尚无对大量粒子进行有效操纵的方法,我们利用介电泳方法对大量微粒进行定位和传输操纵,介绍了利用MEMS工艺进行介电泳芯片加工的过程以及整个观测与实验系统的建立,通过有限元软件对传统介电泳和行波介电泳中电极阵列的电场分布进行求解,并在该实验系统下实现了对微通道中的悬浮高度和微粒的运动速度的测量.该实验系统的研究为液体环境下微纳颗粒的装配和分离提供了一条有效的技术路径.     

A tunable support vector machine assembly classifier for epileptic seizure detection

Automating the detection of epileptic seizures could reduce the significant human resources necessary for the care of patients suffering from intractable epilepsy and offer improved solutions for closed-loop therapeutic devices such as implantable electrical stimulation systems. While numerous detection algorithms have been published, an effective detector in the clinical setting remains elusive. There are significant challenges facing seizure detection algorithms. The epilepsy EEG morphology can vary widely among the patient population. EEG recordings from the same patient can change over time. EEG recordings can be contaminated with artifacts that often resemble epileptic seizure activity. In order for an epileptic seizure detector to be successful, it must be able to adapt to these different challenges. In this study, a novel detector is proposed based on a support vector machine assembly classifier (SVMA). The SVMA consists of a group of SVMs each trained with a different set of weights between the seizure and non-seizure data and the user can selectively control the output of the SVMA classifier. The algorithm can improve the detection performance compared to traditional methods by providing an effective tuning strategy for specific patients. The proposed algorithm also demonstrates a clear advantage over threshold tuning. When compared with the detection performances reported by other studies using the publicly available epilepsy dataset hosted by the University of BONN, the proposed SVMA detector achieved the best total accuracy of 98.72%. These results demonstrate the efficacy of the proposed SVMA detector and its potential in the clinical setting.     

基于FPGA的生命探测仪算法研究与系统设计

给出了一种基于FPGA的生命探测信号处理系统的设计方法。从理论上研究了生命探测仪的算法及其软硬件系统。其中在FPGA软件设计中利用模块化的思想方法分别设计了FIR滤波器、异步FIFO、UART、电池监控、功能控制等功能模块。最后完成人体特征信号和体动信号的分析与提取,实现了非接触情况下生命探测与发现。相对于传统的生命探测仪,该设备具有体积小,功耗低,操作简单,携带方便等优点,特别适用于野外和战场生命探测等应用场合。     

FM-CW雷达探测器控制与信号处理系统设计

本文阐述了该雷达探测器的数字信号处理过程,重点分析了动目标自动检测原理,并给出了该检测算法的实现步骤。根据该雷达探测器的特点和需求,设计了基于DSP的控制与信号处理系统,详细给出了其软、硬件实现方案。该系统具有高性价比以及较好的通用性,已经成功应用于项目。     

Human activity recognition in artificial intelligence framework: a narrative review

Human activity recognition (HAR) has multifaceted applications due to its worldly usage of acquisition devices such as smartphones, video cameras, and its ability to capture human activity data. While electronic devices and their applications are steadily growing, the advances in Artificial intelligence (AI) have revolutionized the ability to extract deep hidden information for accurate detection and its interpretation. This yields a better understanding of rapidly growing acquisition devices, AI, and applications, the three pillars of HAR under one roof. There are many review articles published on the general characteristics of HAR, a few have compared all the HAR devices at the same time, and few have explored the impact of evolving AI architecture. In our proposed review, a detailed narration on the three pillars of HAR is presented covering the period from 2011 to 2021. Further, the review presents the recommendations for an improved HAR design, its reliability, and stability. Five major findings were: (1) HAR constitutes three major pillars such as devices, AI and applications; (2) HAR has dominated the healthcare industry; (3) Hybrid AI models are in their infancy stage and needs considerable work for providing the stable and reliable design. Further, these trained models need solid prediction, high accuracy, generalization, and finally, meeting the objectives of the applications without bias; (4) little work was observed in abnormality detection during actions; and (5) almost no work has been done in forecasting actions. We conclude that: (a) HAR industry will evolve in terms of the three pillars of electronic devices, applications and the type of AI. (b) AI will provide a powerful impetus to the HAR industry in future.

     

线搜索式角点检测方法的参数自适应设计

针对线搜索式角点检测方法存在全局固定阈值对实际图像的光线不均匀等不良现象适应性不足的问题,提出了有关参数自适应的设计方法.在原角点检测基本方法的基础上,首先根据局部区域的对比度信息,设计了同值收缩核(USAN)阈值的自适应动态产生方法.其次,给出了高斯去噪的实施建议,以提高线搜索式角点检测方法的抗噪性能,并给出了其他参数值的动态取值建议.实验结果表明,在本文的参数自适应设计方法下,线搜索式角点检测变得更为实用方便,比原固定阈值的基本方法更能适应光线不均匀现象,对于内容、品质差异较大的图像无需频繁调整参数,仍能保持很高的正检率水平,同时伪响应也处于可接受的水平.     

远程定位瞄准系统的设计和实现

本文针对远程目标的定位瞄准问题,开发了一套以人脸为基点对远程目标进行定位瞄准的自动化系统。将基于Adaboost方法的肤色检测器和人脸检测器应用于系统中,提高定位、瞄准的效率。首先用肤色检测器对被检测视频进行预处理,将肤色区域从背景中分割出来,然后利用人脸检测器对肤色区域进行检测,定位并瞄准人脸目标。实验表明,对正面人脸目标和具有小角度偏转的人脸目标具有较好的检测效果,在300米左右的距离上可以准确地定位、瞄准目标,同时完全满足实时性要求。实际应用中可以减少人工定位、瞄准目标的复杂性,可以用于战场以及解救人质等紧急情况的辅助瞄准。     

二维PSD及其在轴系标高变化测试中的应用

位置敏感探测器件（PSD）具有响应时间短、位置分辨率高、光谱响应范围大等优点。介绍了PSD的结构与工作原理,给出了位置坐标函数表达式和相应的输出信号检测电路框图。探讨了PSD在汽轮发电机组轴系标高变化测试中的应用,分析了影响检测精度的因素,提出了相应的解决办法。试验测试结果表明：基于二维PSD的标高测量系统运行稳定,测试数据可靠。     

三维闪电探测仪状态检测监控系统设计与实现

针对传统二维闪电探测仪复杂低效的状态检测方式和设计简单、功能不全的状态监控系统,该文使用C/S架构与C++builder设计开发了三维闪电探测仪状态检测监控系统。通过检测探测仪程序可以实现从天线到输出端口的全自检功能,还可自动输出三维闪电设备核心部件的工作参数完成状态检测。系统应用场景方式展示与其它功能的交互状态,根据接收的状态数据判断当前探测仪状态,并提供人机互动界面进行状态监控。结合湖北省三维闪电探测网的实际运行状况验证适用性与稳定性,结果表明,状态检测监控系统程序设计清晰合理、状态检测及时便捷、状态监控信息完整、系统功能全面完善、操作界面友好直观,满足三维闪电探测仪状态检测监控的实际需求。     

基于LabVIEW的激光功率远程检测系统

设计了一种基于Lab VIEW虚拟仪器技术的激光功率远程检测系统.本测量系统使用了DH-JG2型光功率计、美国NI公司的USB6008数据采集卡、PC机、惠普laser Jet 1020 Plus打印机,实现激光功率数据采集、数据存储、数据分析以及生成测试报告等功能.然而由于激光器输出激光功率存在不稳定性,现有的设备无法及时地将激光器的异常工作状态反馈给检测人员进行处理.为了解决这个问题,本系统通过TCP协议及使用移动客户端来实现远程控制的功能,以达到实时处理的效果.本检测系统已成功应用于连续激光器的光功率检测之中.测试表明:该设计可获得良好的实时检测和控制效果,可操作性强,具有广阔的应用前景.