微机并行口通讯控制与打印机协同工作的实现

从实际应用出发设计了一种微机和单片机的通讯适配电路,实现了并口通讯控制和打印机的协同工作,并保证了应用控制系统软硬件的安全性和可靠性。     

心电数据床边采集系统的开发研究

系统地介绍了心电数据床边采集系统的开发研究，着重其中的若干关键技术：具有多路选择功能的高性能前置放大电路，以51单片机为核心的软、硬件结构，具有12位分辨率的多通道A／D采样，实时高效的数据压缩算法等。     

基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.     

一种新的指纹匹配方法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状，设计了一种新的指纹匹配方法，即利用纹线匹配技术来寻找基准点对的指纹匹配算法．该算法首先基于指纹纹线的相似程度寻找一对基准特征点；然后根据基准点对的坐标，计算两幅指纹图象(模板图象、待识图象)的相对平移和旋转参数，并将待识图象相对于模板图象进行图象姿势纠正；最后使用坐标匹配的方法统计两幅图象能够匹配的特征点数目．以实现两枚指纹的匹配．实验证明．该算法匹配速度很快，误识率低，准确性高，并具有图象旋转平移不变性．对面积适中的指纹图象，匹配结果可以满足在线应用的需要．该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术．     

基于互联网的心电诊断系统的设计与实现

介绍了一种基于互联网的心电诊断系统,设计了一块包含十二导联民放大器以及Ａ／Ｄ转换电路的计算机插卡,用户在家中用插卡自行采集心电数据,通过Ｍｏｄｅｍ或以太网卡将心电数据发送到设置医院的网络心电数据服务器上。医生在审阅用户的心电数据后,加入诊断意见,形成标准诊断报告,通过Ｅ－ｍａｉｌ告知用户。用户联网到医院的心电服务器,输入私人帐号,密码,取得自已的诊断报告。本系统可望实现一般家庭的心电检查或特殊病人     

运动前后心率变异性的高维时间不可逆性分析

对心率变异性的分析已经广泛应用于心血管疾病临床实践和基础研究中,并逐渐开始在运动领域中流行起来.本文利用时间序列的高维时间不可逆性(High-dimensional time irreversibility,HDTI)分析方法,研究受试者在跳绳运动前、中、后不同状态下短时心率变异信号的时间不可逆特性.结果表明,高维的时间不可逆性分析特征参量的变化正好反映了运动前、中、后交感-迷走神经之间从平衡态到非平衡态、再从非平衡态逐渐恢复到平衡态的过程;在分析快速变化的心电数据时,该特征参量与心率变化的趋势密切相关.研究结果显示HDTI分析方法有望在运动领域中得到进一步的应用.     

生物医学信号时间属性及其分析研究的进展

与宇宙随着时间膨胀和大自然随着时间演化一样,表征生命体征的生物医学信号同样有很强的时效性,它随着时间不断地在变化着.因此,常用具有时间概念的时间序列信号来描述与分析.很久以来,借助各种传感器和电子测量仪器获取各种类型的生理时间序列信号,对其进行传统的方法分析与处理,同时认为生理系统为平稳的线性系统,进行时域、频域、时频变换分析以及统计学处理.人体(或高级动物)的生理系统是自然界中最复杂的系统.在对人体生物医学信号进行非线性动力学分析时,对时间属性的研究即是对时间复杂度参数(如熵值等)的研究.熵在增大,所有活体系都在耗散,现在研究的是远离平衡、非线性耗散系统中,时间上不可逆的动态演化.显然,在人们熟知的“生物钟”周期中,机体的生理状态每时每刻都不同,不同周期里的状态也各不相同,则通过非线性动力学分析表征生命体征的复杂度参数也各不相同.生物医学信号时间序列的非性线分析除了混沌分析、幂律分析、多重分形、熵分析等方法外,近期有学者对时间序列进行时间不可逆性分析,以期进一步揭示生命活动的非线性动力学系统本质.自然变更、生物进化、社会发展等都是无序的、不可逆的过程,研究其不可逆性正在引起空间、时间和动力学概念上的巨大变化.因此,序列的时间不可逆性分析提供了一种分析非线性动力学系统的新思路.     

心率变异时间序列的预处理算法

心率变异性(Heart rate variability,HRV)是近年来备受关注的无创性心电检测指标之一,但是HRV分析采用的心率变异时间序列(RR间期序列)由于受各类复杂因素的影响,会产生异常脉冲干扰及非平稳趋势波动,对后续的数据分析及有效信息提取产生很大的影响.针对该问题,本文提出一套用于心率变异时间序列预处理的算法,综合采用基于小波分解的去趋势方法和基于脉冲抑制滤波器、差分阈值滤波的方法去除原始间期序列中的非平稳趋势和异常脉冲干扰.通过时域频域对照分析及常用HRV统计指标的评估,结果表明,经本文所述预处理算法处理后的数据,有效抑制了脉冲干扰及非平稳趋势的影响,且主要信息无明显损失,各项常用HRV统计指标的诊断价值均得到了不同程度的提升.     

基于DSP技术的心电工作站系统

文章介绍了一个基于DSP芯片的多路心电信号集与处理系统。该系统实现了16路心电信号的采集,大容量的存储,能对数据进行实时快速的分析处理。系统体积小、运算能力强、具有通用性。最后,介绍了心率变异（HRV）信号采集、处理的实现。     

用多个集成运放并联降低心电放大器噪声

低噪声心电放大器的设计是生物医学电子学研究课题之一,是对心电信息进行数据采集与处理的重要环节。为此,本文根据线性迭加原理,采用集成运放构成的电路来降低本机噪声。用这种方法研制成的心电放大器无需对元器件(低噪声集成运放)进行严格挑选,而能得到最佳性能。