多对象同步检测的新型气密测试仪设计

为了解决传统和当前大部分检漏仪一次仅能对一个测试对象进行检测的问题,对一种多对象同步检测的差压式气密测试仪进行了设计;该气密测试仪以基于ARM9的控制系统为主机端,以基于AVR的4个检测系统为采集端,通过独立的RS485串口通讯,完成控制系统与多个检测系统的信息交互;在此基础上,结合Linux操作系统的多线程机制、单片机和Qt/Embedded编程技术,建立完整的仪器检测控制软件系统,实现了多个测试对象进行同步检漏的功能;与普通的检漏仪相比,仪器的泄漏测试效率和自动化程度得到显著地提高,同时具有高精度高稳定性的特点,更适合在批量生产中使用。     

组件技术与虚拟仪器的开发

介绍了运用组件技术开发软件产品的优越性；提出了把组件技术运用到虚拟仪器的设计和制造中的思想；通过实际运用这种思想进行开发的例子，验证了用这种方法来构建虚拟仪器的可行性和正确性，提高了仪器的质量和开发效率。     

基于HL7的胸痛中心电子病历系统研究与设计

针对我国＂胸痛中心＂的运行模式,设计一种整合胸痛患者院前、院内救治信息的电子病历,以实现对胸痛病人信息的采集、加工、存储和传输。主要讨论了系统的总体设计以及病历信息采集、任务管理、HL7消息编解码等功能模块的实现。该系统基于Visual Studio 2008＋SQL Server 2005开发平台,可以实现病历数据录入、查询、统计及基本的医院管理等功能,并研究与构建了基于HL7标准的功能模块,支持HL7消息编解码及数据传输。通过测试,该系统能有效地支持胸痛中心患者信息管理的应用。     

基于机器视觉的汽车仪表指针检测方法

针对目前汽车指针式仪表读数识别由人工检测,导致错检率高的问题,提出一种基于机器视觉的指针检测方法。首先采用最小灰度相减法从两张背景相同的图像中提取无指针图像,以此为模板,让待检仪表与之进行匹配,矫正位姿。然后通过剪影法提取出仪表指针,二值化,闭运算后将指针用最小二乘法拟化成椭圆,利用椭圆长轴与水平线的夹角计算偏转角度。最后与标准表的偏转角度做比较,从而判断是否合格。实验结果表明,该方法可有效解决对于工艺偏差或设备轻微抖动造成的指针偏转测量有误的问题。算法稳定可靠,误差较小。     

基于ICS的嵌入式系统应用层软件架构及其应用

针对嵌入式应用软件并行设计和调试困难这一共性问题,研发了任务间通信服务ICS(Intertask Communication and Services)消息总线平台库,并据此提出一种基于ICS工作机制的嵌入式应用层软件架构.对复杂任务中相对独立的功能模块用进程来实现,创建进程的ICS邮箱,并借助于ICS消息总线平台来实现进程间安全的数据交互和流畅的行为控制.这使得进程化的不同模块可并行研发,并通过ICS消息实现模块间的并行通信和测试.最后介绍了这种架构模式在具体研发项目的应用和效果.     

可佩戴式远程心电采集终端的设计与实现

心电数据是诊断人体心脏状态的重要指标,在互联网大数据时代,远程医疗已成为一种趋势。为解决传统心电采集移动性和远程传输问题,而研制出一款可佩戴式远程心电采集终端。它由心电采集模块ADS1198、中央处理模块STM32、显示OLED液晶模块、USB模块、4G模块构成。能实时采集人体心电信号,并进行滤波处理,再通过OLED液晶模块大致显示心电波形。该设备具有通过USB模块传输数据至电脑实行近程心电数据管理或4G模块传输数据至医院监听端实现远程心电接收的功能。其体积为,重量仅为50g,工作电流仅为12.8mA。设备体积小巧,功耗低,便于佩戴,能采集医院分析病理的标准12导联心电数据,适用于在家庭中使用。     

改进的嵌入式软件架构及其应用层开发模式

为了解决嵌入式软件并行开发和调试困难问题,在软件体系结构上采用改进的层模式架构,提高嵌入式代码复用度.在应用层开发上研发任务间通讯服务(ICS)消息总线和邮箱服务,承担模块化设计的各功能进程的通讯控制和数据交互.把相对独立的应用模块进程化,通过增加或删减进程来定制嵌入式设备软件功能,保持其扩展性和低耦合高内聚特征.通过实际的项目开发验证,方便地实现了嵌入式应用层功能模块的并行设计和调试,并使得嵌入式系统平台上的进程间通讯可靠、灵活、易维护.     

基于多分辨率分析的ECG基线漂移矫正算法

基线漂移对ECG采样信号的ST段特征信息准确提取带来很大困难.利用小波变换的良好分辨率分析特性,提出基于多分辨率分析的ECG基线漂移矫正算法.根据ECG多尺度分解后的高尺度细节信息特点,采用二次样条小波对采样ECG信号进行多尺度分解,然后选择高尺度下的细节信息进行自适应滤波,最后进行多尺度重构,实现消噪目的.多次实验结果表明,该算法能有效矫正ECG的基线漂移,且保持信号低频部分特征信息,这为准确提取EcG信号的ST段特征信息奠定了基础.     

一种新的卷积神经网络房颤检测方法

心房颤动(AF)是一种最为常见的心功能紊乱心脏病,为提高房颤的识别效率和准确率,提出了一种基于卷积神经网络的心电信号分类模型。首先采用双中值滤波器对输入心电信号进行预处理,去除基线漂移;而后提出基于卷积神经网络的R波检测器,其对MIT-BIH心律失常数据库评估结果达到了98.83%的阳性预测率、99.72%的灵敏度和99.54%的准确度;最后提出了一种基于CNN的心电信号分类模型,其对CPSC 2017挑战赛数据库实验结果总体达到96.82%的灵敏度、97.18%的阴性预测率,显示该模型性能良好,具有较强的泛化性与鲁棒性。     

嵌入式心电信号分析仪

鉴于目前心电分析仪的现状和嵌入式系统的优越性能,开发了基于嵌入式系统的心电信号分析仪。首先剖析了仪器工作原理;然后给出嵌入式心电仪的结构框图,分别阐述各个部件的设计思路及其实现;最后介绍了仪器检测实验和误差分析,论证了开发的心电分析仪的可行性,并强调了基于嵌入式系统开发的科学分析仪器的突出优点。