巨磁阻抗磁传感器研究进展

巨磁阻抗效应是指材料的交流阻抗在外加直流磁场的作用下发生显著变化的现象,利用该效应研制的巨磁阻抗磁传感器具有灵敏度高、体积小和功耗低等特点,具有巨大的应用前景.分析了巨磁阻抗磁传感器的研究现状,重点介绍了磁场传感器、电流传感器和生物传感器的工作原理和特性,并指出了其目前存在的问题和发展趋势.     

不同长度敏感元件的两种巨磁阻抗传感器传感性能研究

针对采用Co基非晶丝作为敏感元件的传统巨磁阻抗传感器和非对角巨磁阻抗传感器进行比较研究。改变敏感元件的长度,观察两者在直流外磁场作用下输出信号的变化规律,并讨论退磁场等因素对传感器输出信号的影响。结果显示非对角巨磁阻抗传感器具有高灵敏度,无磁滞等优点,且灵敏度随样品长度的减小略有增大,在测量弱磁场方面表现出更大的潜力,为磁敏传感器的小型化提供了一定的参考依据。     

基于巨磁阻抗效应的生物磁敏传感器技术

巨磁阻抗(GMI)生物传感器是基于一些非晶磁性材料的高灵敏巨磁阻抗效应的一类新型生物传感器,具有灵敏度高、稳定性好等特点,发展前景广阔.该文对巨磁阻抗生物传感器的工作原理、研究现状和应用前景进行了概述.     

基于巨磁阻抗效应的微磁传感器研制

分析了巨磁阻抗敏感材料CoFeSiB非晶丝的特性,研制了磁传感器的硬件系统并对其进行了标定.试验表明:基于巨磁阻抗效应的新型微磁传感器具有灵敏度高、饱和磁场低、响应快和稳定性好等优点,具有较好的应用前景.     

去除心磁信号基线漂移的形态学滤波器

本文针对去除心磁信号的基线漂移的问题,采用形态学滤波方法,构造了两种结构元素,通过开闭和闭开的平均组合实现了两种有效的数学形态滤波器。数值仿真和信号分析的结果表明：该方法能够很好地保留心磁信号中的T波成分,并能去除心磁信号的基线漂移。     

基于CoFeNbSiB非晶丝巨磁阻抗效应的新型磁传感器

本文利用CoFeNbSiB非晶丝的巨磁阻抗（GMI）效应制作了一种新型微磁场传感器。该传感器尺寸小,灵敏度高,反应速度快,且不需要预热。文章中具体介绍了非晶丝的特性、传感器的硬件及软件设计。     

高灵敏巨磁阻抗小型磁传感器研制

利用单辊快淬法制备了CoFeNiSiB非晶薄带,经过400 A/mm2电流密度、20 ms脉冲间隔条件下的脉冲退火后具有较好的弱磁场灵敏性能.以该带材为磁敏材料,基于纵向驱动方式研制了一种巨磁阻抗(GMI)磁传感器,该磁传感器尺寸小、灵敏度高、频率响应好,±0.05 mT弱磁场范围内灵敏度可达到44.15 V/mT,在高灵敏度小型磁传感器领域具有较大的应用潜力.     

宽线性GMI磁传感器的研制

用单辊快淬法制备的Fe76Si7.6B9.5P5C1.9非晶合金薄带,在540℃空气中退火后具有宽线性的磁敏特性。利用纵向驱动的方法研制一种巨磁阻抗（GMI）传感器,该磁传感器重复性好,迟滞误差小,在-0.3～＋0.3 kA·m-1范围具有比较好的线性度,灵敏度达到12.65mV/A·m-1。     

基于阻抗原理的磁弹性传感器测试仪设计

设计了一种基于阻抗原理的磁弹性传感器共振频率测试仪。系统集成了微控制器、交流激励信号发生单元、直流偏置信号发生单元和有效值检测电路单元,并通过RS-232串口总线实现与上位机之间的通信。交流激励信号电路采用压控电流源方式,避免了线圈阻抗变化对交流激励电流的影响。实验结果表明：测试仪可以快速检测磁弹性传感器的共振频率,稳定性好,精度高,系统操作简单,集成度高,能够满足磁弹性传感器研究中的检测要求。     

应用于无屏蔽环境的心磁测量系统研究与设计

设计了一种基于高平衡性二阶梯度仪的9通道心磁图仪并对其进行了系统的性能测试，证明其实现了无需磁屏蔽室即可进行的高精度心脏磁场测量。本系统的探测端由9个以碳纤维复合材料作为基底的探头组成，通过自主定位，可在胸前4个方形区域以1 000 Hz的采样率采集36点的心磁信号，同时软件端对采集到的数据进行处理，得出电流密度矢量图、等磁图等一系列图形。主要基于该系统进行了多方面的性能测试，测得定位精度、磁场-模数转换器采样率传输系数、磁场分辨率等。并且对两名志愿者进行了实际测量，记录其心磁信号并生成等磁图，并根据等磁图进行了心脏健康程度判断，结果与志愿者病史相吻合。     

一种新的自适应降噪方法及其应用研究

针对非线性、非平稳信号的降噪问题,提出一种基于经验模式分解和过零检测的自适应降噪方法。经验模式分解可以把信号自适应分解成多个基本模式分量和一个余项的和,此过程等效于用一组带通滤波器对信号进行滤波。以过零率作为噪声评判准则,对经验模式分解结果进行重构,可实现信号的自适应降噪。应用实例表明该方法的有效性和广泛的应用潜力。     

EMGdi signal enhancement based on ICA decomposition and wavelet transform

Diaphragmatic electromyogram (EMGdi) signal plays an important role in the diagnosis and analysis of respiratory diseases. However, EMGdi recordings are often contaminated by electrocardiographic (ECG) interference, which posing serious obstacle to traditional denoising approaches due to overlapped spectra of these signals. In this paper, a novel method based on wavelet transform and independent component analysis (ICA) is proposed to remove the ECG interference from noisy EMGdi signals. With the proposed method, the original independent components of contaminated EMGdi signal were first obtained with ICA. Then the ECG components contained were removed by a specially designed wavelet domain filter. After that, the purified independent components were reconstructed back to the original signal space by ICA to obtain clean EMGdi signals. Experimental results achieved on practical clinical data show that the proposed approach is better than several traditional methods include wavelet transform (WT), ICA, digital filter and adaptive filter in ECG interference removing.     

基于功率谱差分的语音特征及其在带噪语音识别中的应用

文章提出了一种抗噪声的语音特征。首先让语音信号的功率谱通过一组带通滤波器,再计算各滤波器输出的差分值。理论分析和实验一致证明,以此作为语音信号的特征,可以大幅度提高语音识别系统在噪声环境中的性能。     

基于Labview和Matlab的心电信号分析系统设计

介绍了一种采用Labview和Matlab相结合设计心电信号分析仪的方法：利用Labview灵活的图形化编程工具设计前面板,利用Labview平台上Matlab调用节点调用小波变换等算法。应用该方法所设计的系统具备读取并显示心电信号文件、小波变换的滤波功能和测试ECG信号参数等功能,效果良好;系统实现简单,可扩展性强。     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于频谱细化技术的精密旋转轴承音频信号故障检测方法研究

本文研究了基于复解析带通滤波器的复调制频谱细化方法（一种优化ZFFT算法）在精密旋转轴承音频信号故障检测上的应用;针对音频信号的特点,采用加汉宁窗三点卷积幅值校正法进行了误差校正.通过实验证明：该频谱细化技术可以得到高精度的音频信号频率细化谱线,为精密旋转轴承音频信号频谱的细化分析、特征提取、故障检测提供了一种简单有效的方法.     

一种采煤机截割部滚动轴承故障诊断方法

针对采煤机截割部滚筒轴承结构复杂极易损坏,且单凭借人为经验难以对故障进行定位判别的问题,提出了一种基于入人工蚁群-模拟退火算法的自适应时变滤波经验模态分解方法,去掉了原始振动信号中的低频干扰,画信号快速峭度图以峭度最大处对应的中心频率和带宽来设定带通滤波器参数,以进一步突出信号的高频特征,对经过处理后的信号平方包络后画包络谱图,将计算所得理论故障频率和包络谱图最大幅值处所对应的频率对比,从而对故障类型进行判别;通过采煤机试验表明所提方法能够适用于采煤机实际工程应用,可以有效消除信号中低频干扰部分,提高振动信号的峭度特征,并在不同转速和不同故障尺寸的条件下下分别达到100%和88.9%的故障判别率。     

小波熵在心电高频噪声处理和R波检测中应用

为了在滤除噪声的同时不丢失信号有用信息,将小波熵理论与小波阈值去噪方法综合起来,提出一种基于小波熵的自适应阈值去噪和R波峰值定位方法,对心电信号高频噪声不同信噪比情况做了去噪处理,并同小波熵最优阈值法做了对比分析,结果表明,本算法可以自适应地确定小波系数阈值,不需要直接处理大量的小波系数,且具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪和R波检测效果更优。最后对实测和数据库中46例数据都做了应用分析,表明本算法具有快速性、有效性和稳定性的特点。     

小波滤波与QRS波检测

利用双正交样条小波等效滤波器,实现了ECG信号的小波分解和重建。分析心电信号奇异点与其小波变换模极大值对的零交叉点的关系,提出了心电信号QRS波检测的算法。在检测算法中还使用了一系列策略来提高算法的抗干扰能力和QRS检测的准确性。经MIT/BIH心律失常数据库验证,QRS波的正确检测率达99.506%。最后将该算法应用到Windows Mobile智能手机上的心电监护系统中,达到令人满意的效果。     

基于ATmega64的高分辨心电信号采集电路的研制

实时动态心电图仪一直是临床广泛应用的医疗器械之一,为使对心电信号(ECG)的采集和初步处理比传统测量方法更加准确可靠,利用USB串行通信和计算机组成了高智能化心电监护仪;该设计以ATmega64及高速16位ADC(AD7677)为核心,利用双极性肢体导联采集微弱电压经放大,带通滤波,工频肌电陷波后通过模数ADC(AD7677)进行采样,而研制了一套高分辨心电信号采集电路,数据最终送入计算机进行处理;结果表明心电信号纯净并可实时显示。