微弱生理信号在多通道数据采集系统中的研究与实现

介绍了一种基于单片机C8051F300控制的微弱生理信号多通道数据采集终端的硬件研制.系统硬件主要包括干扰抑制电路、滤波放大电路以及单片机信号采集电路.采用普通Ag/AgCl电极、压电陶瓷器件、热敏电阻作为传感器采集心电信号、脉象信号和体温信号.利用单片机对获取的清晰生理参数信号,进行采样处理、存储和传送.实验结果表明,基于单片机C8051F300控制的微弱生理信号多通道采集系统可实时采集、保存与处理心电、脉象、体温等生理信号数据,并具有体积小、功耗低、性能稳定等优点.     

基于无线传输技术的人体脉搏采集分析系统

设计了一种人体脉搏无线检测系统,该系统实现了人体脉搏的采集,滤波,无线传输等功能.信号采集硬件以MSP430单片机为控制核心,采集脉搏数据经过滤波、A/D转换,通过无线传输模块传入计算机.上位机软件利用虚拟仪器技术编程,实现了实时数据的采集、存储和波形显示.通过计算机对脉搏信号进行特征提取、分析和初步健康诊断.系统拥有便携、低功耗、成本低的特点,既可用于脉搏信号研究也可用于临床和家庭保健中的脉搏检测.     

基于ZigBee无线传输技术的电子听诊器

设计一种基于ZigBee无线传输技术的实用电子听诊器,能够采集和处理人体心音数据,并将处理后的数据通过无线传输方式发送出去,接收端通过USB通信接口将数据传输到上位机进行实时显示.该设计运用MEMS麦克风采集心音信号,前置放大和滤波端提供信号放大和滤波等调理功能.无线传输模块采用TI公司的集成无线收发芯片CC2530.     

基于ARMS3C2410的便携式脉象仪

我们致力于设计并研发一款便携式智能中医脉象健康监测设备,以解决现代快节奏中的健康问题。本设备是一款基于ARM的便携式智能监测设备,硬件部分的核心是S3C2410处理器。该微控制芯片内部包含了定时器部件(RTC)和A/D转换部件,脉象信号由脉象传感器采集,正常的脉象波信号是一种微弱的电压信号,因此脉象波信号采集电路中设计了放大电路、滤波电路等,以便脉象波信号幅值符合要求,经A/D转换部件变成数字信号输入微控制器并通过以太网端口输出,系统采用基于因特网的接入方式,TCP/IP协议栈使得嵌入式系统可以通过Internet将通信距离无限扩展,以长距离监控自身身体状况。     

基于脉象频谱分析的无线脉诊仪系统设计与实现

以中医脉诊理论为依托,以近年来发展的脉象频谱分析理论为指导,介绍一种新型基于脉象频谱分析的无线脉诊仪系统。该系统由脉象传感器模块、信号采集处理模块、信号接收模块和上位机分析显示模块组成。以无线传输的方式进行通信,采集到的脉搏信号在上位机中进行离散快速傅里叶变换得到各个谐波波形。仿真和实验数据显示,系统工作稳定、数据传输可靠,符合设计要求。     

微弱生理信号在多通道数据采集系统中的研究与实现

介绍了一种基于单片机C8051F300控制的微弱生理信号多通道数据采集终端的硬件研制。系统硬件主要包括干扰抑制电路、滤波放大电路以及单片机信号采集电路。采用普通Ag/AgCl电极、压电陶瓷器件、热敏电阻作为传感器采集心电信号、脉象信号和体温信号。利用单片机对获取的清晰生理参数信号,进行采样处理、存储和传送。实验结果表明,基于单片机C8051F300控制的微弱生理信号多通道采集系统可实时采集、保存与处理心电、脉象、体温等生理信号数据,并具有体积小、功耗低、性能稳定等优点。     

无线心电信号采集系统研究

介绍了远程心电监护系统中无线信号采集系统软硬件设计的关键技术,该技术实现了对心电信号的采集、滤波以及无线传输等功能,具有便携、低功耗、抗干扰、实时、智能化等特点;系统以MSP430单片机为控制核心,将信号滤波放大后经nRF905无线模块发送至上位机,实验证明能够满足连续监护的要求。     

带滤波的无线传感器网络的H∞控制

本文研究了基于滤波的无线传感器网络的H∞控制问题.首先建立了无线传感器网络的模型,然后使用稳态Kalman滤波器对多个传感器节点的输出信号进行滤波,将滤波后的信号作为无线传感器网络系统的反馈输出,并通过建模和分析得到带干扰的线性离散切换系统模型.最后设计了切换控制器,并基于Lyapunov函数给出了在任意切换条件下使该切换系统满足H∞控制的条件.仿真结果验证了该方法和结果的可行性.     

一种自动频率控制算法的FPGA实现

针对无线通信系统中本地载波频率和相位与接收信号存在偏差,间接增加了无线信号自由空间损耗,降低了信号传输质量;本文采用了一种频率自动控制算法(AFC),通过对接收IQ信号进行叉积鉴频、相位累加以及环路滤波等处理控制接收信号载波靠近,最终使得相位误差为零;经modelsim仿真和XILINX FPGA平台实际验证,载波偏差...     

钢包钢渣清拆机无线遥控系统

为了提高工作效率、减轻劳动强度,设计了马钢固定式钢包钢渣清拆机无线遥控系统.无线遥控控制系统主要由无线控制器、无线接收器和PLC组成.控制器将按钮信号编码经调制后转换成电磁波信号发出,接收器将接收的电磁波信号滤波放大,经解码识别传送给PLC实现对被控目标的控制.采用远程遥控控制后,消除了以往由于视线不清、环境恶劣等因素造成的事故隐患,提高了工作效率,减轻了劳动强度.该文详细说明了系统的设计思路及设计方法.     

一种基于智能手机的新移动医疗系统模式

针对探究智能手机与移动医疗相结合的新模式, 以脉搏信号为例, 开发了一系列基于Android智能手机的软件, 使得智能手机实现了对脉搏信号的采集、传输和分析, 尤其是利用手机摄像头采集脉搏信号及脉搏信号在手机的本地智能分析。同时, 基于智能手机完整的信号采集、分析和网络通信功能, 提出了一种基于智能手机的自组织医疗数据共享网络。该模式下, 智能手机同时完成移动医疗系统中的采集、传输和分析功能, 有效地简化了移动医疗系统。     

基于机械加压方式的便携式脉象采集分析系统的研究

针对目前脉象系统成本高、不便携带、加压模式复杂,且在家庭使用困难等缺点,依据中医脉诊原理,运用现代移动医疗新技术,在智能手机平台,设计基于新型凸轮加压模式的中医腕带脉诊系统,系统采用MINI电机驱动凸轮转动,实现了中医浮、中、沉脉象的自动加压,并通过智能手机进行采集及控制。通过与标准脉象统进行试验对比,两者获取到的脉象特征参数无明显差异,结果表明：系统性能可靠,能准确的获取人体的脉搏信息,并且通过智能手机与服务器的连接,为用户提供精准医疗,适用于个人及家庭健康医疗。     

脉搏波信号预处理方法研究

为克服脉搏波信号采集时受到的高频噪声干扰和低频噪声干扰,脉搏波信号的预处理成为心脉信号处理中的关键环节。使用零相位滤波法处理脉搏波信号,改善传统数字滤波器直接滤波的输出失真问题;通过建立评价参数,对去除高频噪声的数字滤波器和小波阈值滤波器的滤波效果进行评价,获得最佳滤波方法;对比常用去基线漂移方法在处理脉搏波信号时的特点,获得最佳去基线漂移算法。使用新研发的脉搏波采集手环采集多名受试者的脉搏波原始信息,将采集到的信号按上述方法去噪和去基线漂移后,实现脉搏波信号的预处理过程。实验结果表明,采用sym4小波基、固定阈值、软阈值函数等小波阈值去噪方法去除高频噪声并使用三次样条插值拟合曲线去除基线漂移后,所获得的脉搏波信号平滑无毛刺,每个周期起始点和终点都在同一水平基线上,满足后续脉搏波信号的医学分析和疾病诊断需要。     

串脉冲超声导波断轨检测技术研究

针对传统的钢轨断轨检测效率低、无法进行实时检测的不足,对串脉冲超声导波断轨检测方法进行了研究.首先为了增强发射能量,同时达到脉冲叠加的目的,研发了脉冲个数、脉宽、间隔均可调的高压串脉冲超声导波发射系统;为了保证接收信号的信噪比和空间精度,用匹配滤波的方法对接收信号进行脉冲压缩.采用研制的串脉冲超声导波断轨检测系统,选用SH导波换能器在钢轨上进行了检测实验.结果表明,检测系统性能稳定,经过串脉冲叠加,使接收信号的幅值约为单脉冲接收信号的3倍,经过匹配滤波后,信噪比得到明显提升.该方法的换能器置于轨腰,能够对钢轨实现在线监测.     

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.     

Android平台下AOA协议的PWM控制系统

Android开放配件(AOA)协议是一种Android终端通过USB总线与Android配件进行通信的协议,该协议为Android终端应用于设备控制和数据采集领域提供了条件。在一些设备控制应用中,有采用Android设备作为控制终端的需求。针对该问题,提出了一个通过Android手机控制Android配件UMFT311EV开发板生成PWM信号的系统。系统基于Android开放配件协议,通过操作Android手机界面控制PWM信号的周期和占空比。首先介绍了系统构成,然后给出了Android终端软件的具体实现,最后以驱动舵机为例进行系统测试。系统实现了Android手机产生参数可控的PWM信号。     

基于蓝牙技术融合混合滤波与神经网络的室内测距方法

为了解决用户在基于蓝牙技术的室内测距定位中,接收信号强度指示（RSSI）数据存在采样值波动和不稳定问题,提出了一种改进的融合混合滤波与多隐藏层神经网络的室内测距方法,通过结合各类单一滤波算法的优点,使用加权的混合滤波算法有效平滑了数据,并引入机器学习算法中的多隐藏层神经网络来构建RSSI和锚节点到信号接收器距离的非线性映射关系。此外,还搭建了基于CC2640R2F的锚节点和以手机作为蓝牙接收器的验证平台,对提出的测距方法进行验证。理论分析与实验结果表明,所提出的室内测距方法的测距结果平均误差约为0.13 m,可以有效降低测距误差,具有易于布设、功耗低、成本低等特点,在提高室内定位的稳定性和精准度等方面具有较高的应用价值。     

基于新型卡尔曼滤波算法的称重系统实现研究

针对信号采集中存在脉冲干扰和高斯白噪声引起的误差问题,提出了基于新型卡尔曼滤波算法的称重系统实现方案,给出了该称重系统的组成。该算法对信号进行阈值和防脉冲干扰滤波,在防脉冲干扰滤波过程中不断优化阈值滤波中的对比值,消除了干扰幅度较大的非周期脉冲信号;将信号送入下一级滤波器进行时间更新、测量更新,消除了高斯白噪声干扰。一系列试验表明,测量范围内系统灵敏度约为0.15 mV/kg;最大差值为0.1 kg,准确度达到99.7%;经过新型卡尔曼滤波后误差均处于0.4%以下,相比使用传统的卡尔曼滤波算法,系统精度提高到4.5倍。     

基于经验模态分解的脉搏信号去噪

在分析经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)算法的基础上,建立了时空滤波方法和软阈值去噪方法.利用两种方法分别对含噪的脉搏信号进行了去噪仿真,结果表明基于EMD的软阈值法去噪效果优于时空滤波去噪法.采用EMD的软阈值法对实际的脉搏信号进行了去噪处理,验证了方法的有效性.