一种低功耗脉搏血氧饱和度测量系统的设计

能快速、准确、连续监测人体动脉血氧饱和度和脉率的测量设备对人体呼吸系统和循环系统疾病临床诊断和监护具有重要作用。为了实现一种低功耗、低成本的脉搏血氧测量系统,设计了一种以Lambert-Bear定律为理论基础,对脉搏血氧信号进行实时采集、处理、显示,并通过蓝牙4.0传输数据给手机实时显示的脉搏血氧饱和度测量系统。系统可无创伤连续测量,成本低,实现容易,并能较好地克服基线漂移和工频噪声干扰。结果表明,该系统功耗低,所测量的脉搏波波形清晰可见,血氧饱和度值和脉率值准确可用,具备商用便携式产品性能;同时提高了系统的可穿戴特性,可应用于移动环境中,实现无处不在的生理测量及监控。     

面向智能移动设备的血氧饱和度检测方法分析

由于智能移动设备的蓬勃发展和人们对于自身健康状况的高度关注,通过智能移动设备监测身体指标和健康状况正逐渐成为一个研究热点.血氧饱和度是指血液中氧合血红蛋白在所有血红蛋白中的比例,它是呼吸系统和循环系统的重要生理参数之一,可以反映相关人群的病情变化及身体健康情况等.一般传统血氧饱和度的检测方法需要红外光的支持,而目前的智能移动设备没有红外光发射和接收模块,鉴于此,研究了面向仅具有摄像头和可见光源的移动设备血氧饱和度检测方法.通过分析传统光学模型直接应用于移动设备后存在的问题,提出全新的面向移动设备的血氧饱和度检测模型,并研究其中必备的摄像头成像基线漂移问题的修正算法.提出的模型和方法可以支持许多与血氧饱和度检测相关的应用,并启发相关的人机交互研究.     

便携式血氧信号检测装置设计

实现动态环境下血氧饱和度的实时连续检测,研制了一种基于透射式检测原理的血氧饱和度监测装置.采用透射式光频转换器采集人体光电容积脉搏波,低功耗处理芯片MSP430为主控芯片,获取的脉搏波信号经过程序处理之后,通过蓝牙模块无线发送到终端设备.在动态环境下脉搏波信号存在多种干扰,利用了脉搏波信号的上下包络线信息,采用邻值代替法去除奇异点,低通滤波去除高频干扰,形态学滤波去除基线漂移和运动伪差干扰.该装置具有成本低、功耗低、易操作等特点,实验结果表明:所得到的血氧饱和度具有较好精度,能够动态实时地监测.     

一种抗干扰穿戴式血氧饱和度监测仪的研制

为实现动态环境下人体血氧饱和度的实时监测,研制了一种穿戴式血氧监测仪。采用D/A数模转换控制LED双光源交替发光,以光频转换接收头作为传感器,将光强信号转换为频率信号,直接送入单片机采集;根据反射式原理计算得到结果,通过无线方式发送数据。针对动态环境下获取的光电容积脉搏波中掺杂的运动干扰,提出了血氧干扰分离自适应对消算法,以消除运动干扰对计算结果的影响。设计实现了设备的小型化,提高了其可穿戴性,具有抗运动干扰的能力,能准确的获取血氧信息,适合在日常动态环境下的实时监测。     

一种有源血氧传感标签设计

为实现日常动态下人体血氧饱和度的实时监测,设计了一种有源血氧传感标签,采用反射式血氧传感探头,介绍了反射式无创血氧饱和度测量原理、血氧检测的方法,设计了相应电路。采用nRF24LE1无线收发芯片为核心,构建有源射频识别(RFID)标签发射系统,将血氧检测与RFID技术相结合,实现了血氧检测的无线传输,设计实现了血氧监测设备的小型化,提高了其可穿戴性,适合在日常动态环境下的实时监测。     

基于iOS平台的脉搏血氧仪设计与实现

血氧饱和度的监测对生理健康具有极为重要的意义,为了实现对人体血氧饱和度的无线测量和远程分享,提出了一种基于iOS操作系统的脉搏血氧饱和度测量系统。该系统利用集成了低功耗蓝牙协议栈的单片机CC2540对光电容积脉搏波信号进行采集,使用蓝牙传输协议把数据实时的上传到iOS操作系统,利用iOS操作系统对信号进行数字信号处理,根据修正的朗伯-比尔定律计算出血氧饱和度和脉率,最终把测量结果上传到云端服务器。实验结果表明,该系统可以实现血氧饱和度的无创实时监测、脉搏波数据的存储、测量结果上传云端服务器和分享测量结果的功能。     

集成多生理参数监测的终端设计

针对目前健康监测终端设备的弊端,设计了一种便携式多生理参数监测终端.终端设备以ARM微处理器STM32 F405为控制与信号处理核心,通过对多种传感器采集的信号进行实时处理和分析,获取脉率、呼吸、血氧饱和度(SPO2)、脉搏传输时间(PTT)、心电图(ECG)以及光电容积脉搏波(PPG)信息,可实时显示生理参数和波形信息,通过触控屏完成人机交互功能,可方便实现手持式和穿戴式测量方式的自由切换.测量数据可本地存储或者通过蓝牙、Zig Bee无线发送.通过实验测试,该设备测量的生理参数数据准确可靠.     

连续测量血氧饱和度的视觉方法

血氧饱和度是人体的重要生命体征指标.文章通过深入分析基于动脉血液容积脉搏波的生理活动机理,及基于容积脉搏波的血氧饱和度测量原理和方法,提出了一种基于视频的无创连续测量血氧饱和度的新方法.该方法通过混合光照射动脉血液,并采用摄像头捕获血流视频,最终根据血流容积和血液颜色的连续变化来逐拍计算出血氧饱和度.结果显示,与专业设备所测数据相比,该方法测量结果准确性高、稳定可靠.     

脉搏血氧饱和度检测仪的研制

在受害者救治过程中,实时提取生命体征数据能大大提高救治效率.脉搏血氧饱和度是生命体征中最重要标志之一.本文探究应用血氧饱和检测技术采集脉搏血氧饱和度信号的方法.描述以FPGA为核心的无创式脉搏血氧饱和度检测装置的设计框架,同时给出该仪器系统的硬件结构,应用Matlab构建虚拟仪器完成实时监测.检测结果表明这些方法可应用于实时检测脉搏血氧饱和度信号.     

警员可穿戴多体征参数监测系统的设计

为了实现公安、消防等高危职业的体征参数监测,以公安日常装备(警盔和T恤)为可穿戴载体,设计了一种体征参数监测系统,实现血氧饱和度、心电、心率的检测、传输和显示.警盔利用反射式探头采集光电容积脉搏波PPG(photoplethysmography)信号,检测血氧饱和度;T恤利用导电硅胶和ADS1292R采集心电ECG(electrocardiogram)信号,检测心电和心率;APP实现体征参数的实时显示.实验表明,ECG信号R波定位的准确率能达到98.5%以上;与标准监护仪对比,血氧、心率的平均误差都较低,血氧的最大误差在5%以内,心率的最大误差在10次/min以内.在不影响正常活动下,系统能够满足国际标准对实时体征参数监测的要求.首次设计了一套适用于警员的可穿戴体征参数监测系统,并实现了参数监测的准确度和稳定性.     

均值滤波和形态学在振荡脉搏波提取中应用

目前,市场上85%以上的电子血压计均采用振荡法进行血压测量,振荡法血压测量的关键步骤就是从原始的采集信号中提取出纯净振荡脉搏波用于血压计算.本文将采用自己研制的基于上气式的血压数据采集装置进行数据采集,针对采集过程中由于电机振荡、呼吸以及身体移动和电子元器件温度变化等因素所引起的高频噪声和基线漂移,提出了滑动均值滤波和数学形态学结合的去噪方法.经过实验验证表明,该方法有效地去除了振荡脉搏波中的高频噪声和基漂信号;通过信号频谱分析表明,明显降低了信号高频段的幅值,信噪比得到了良好的改善,提高了血压测量的精度.     

基于FastDTW的道岔故障智能诊断方法

道岔控制列车的行驶方向,是轨道交通系统的关键设备.文中采用ZD7型号道岔转辙机动作电流数据,提出基于快速动态时间规整算法(FastDTW)的道岔故障智能诊断方法.根据原始电流曲线特性将曲线分段处理,通过FastDTW计算待诊断电流曲线与模板电流曲线的扭曲路径距离,根据动态确定的最优阈值诊断故障.实验表明,该方法可适用于单动、双动型号道岔故障诊断问题,仅需200条道岔动作电流历史数据.该方法诊断准确率较高,时间较短,也适用于准确性、实时性要求较高的新型列控系统.     

不完备区间值决策系统的三支决策模型及增量式规则获取算法

在现实应用中,区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值,而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势,忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此,针对这一问题,提出面向不完备区间值决策系统的三支决策模型和增量式规则获取算法。首先定义不完备区间值数据的量化相似容差关系,构造出基于不完备区间值决策系统的三支决策模型;其次从两个层级分析对象集动态规则获取策略,提出增量式规则获取算法;最后,通过一组UCI数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法不仅能减少误划分损失获得更高的划分精度,而且在运行时间上也具有较大优越性。     

基于有限信息的铜吹炼动态过程智能集成建模

针对具有强动态变化特征但过程信息有限可知的铜转炉吹炼过程, 提出一种基于有限数据信息的吹炼动态过程智能集成建模方法. 依据冶金反应动力学原理, 建立了描述吹炼过程反应体系变化的非线性动力学模型; 引入动力学系数修正因子, 基于有限的数据信息和龙格–库塔公式, 构建了动力学系数修正因子的优化模型; 结合智能决策生成的典型样本集, 提出了基于微粒群算法和模式搜索法的混合智能算法确保有效获得最优修正因子, 最 终形成吹炼过程的动态模型. 用实际生产数据仿真实验, 模型预测的最大相对误差小于5%, 仿真结果验证了模型有效性.     

基于示波法测量血压的算法改进

示波法血压测量的关键是脉搏波的提取以及收缩压、舒张压的判定。就此两方面,改进并实现了非线性的形态滤波器,从脉搏波和袖带压的混合信号中滤得脉搏波,并结合波形特征法和S判别法,实现了收缩压舒张压的判定。通过验证,较单纯的归一化比例系数法,该算法明显提高了测量结果的准确性与重复性。     

基于WSN的高速汽车动态载荷信号处理方法

针对高速动态称重中低频动态载荷严重影响真实轴重称量的问题,通过引入无线传感器网络(WSN)技术,构建智能化称重传感器网络,提出了一种测量高速汽车载荷的系统方案及数据处理方法。分析称重系统采集的汽车动态载荷的振动频率,并构建信号模型,通过基于三参数对动态载荷正弦波曲线进行拟合,建立线性方程组,采用高效算法和信息处理得到精确的称重数据。仿真实验结果表明,该方法平均误差低,数据稳定性较高,而且对高速具有很好适应性,对解决高速动态汽车称重精度问题具有一定的意义。