排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
介绍了一种新型的基于WiFi构建的智能家居控制系统,系统采用PC主机和智能手机作为基本硬件平台,辅助WiFi智能插座,WiFi智能传感器,就可以实现智能家居控制系统。利用PC机做智能家居控制系统的中央处理器,手持终端设备(通常是智能手机)作控制媒介,实现对智能家居的控制。在系统的软件部分,PC机采用Linux或windows操作系统,使用JavaScript作为网络服务器脚本语言编写;智能手机采用通用的Android系统,采用java语言编写;它们及控制接口的Web通信采用Node.js技术实现。通过对系统进行性能测试,结果表明,系统运行稳定,实时性好,性价比高,具有一定的实用价值。 相似文献
2.
3.
常规生理参数监测系统由于测量时接触皮肤,因此舒适感差、个体依从性差。为解决上述问题,该文基于生理的微弱运动可致光纤微弯曲变形进而致光强度发生变化的原理,研制了新型的基于光纤传感的生理参数监测系统。该系统通过光探测器自适应地检测细小的光强变化获得心冲击图(BCG)信号,利用信号处理算法获取心率、呼吸率和体动等信息;把光纤嵌入床垫或坐垫设计为三明治结构,既保护了光纤又增强了系统的可靠性和稳定性;采用蛇形返折走线将光纤均匀地分布在垫子中间,使系统具有高灵敏度。通过多家医院临床标准方法对比测试可得在95%的置信区间(±1.96SD)内该系统心率均值误差为–0.26±2.80次/min,与标准值之间的相关性为0.9984;呼吸率均值误差为0.41±1.49次/min,与标准值之间的相关性为0.9971。实验表明,研制的系统可在零负荷的状态下无感进行生理参数测量,在健康医疗领域具有广泛的应用前景。 相似文献
4.
5.
6.
由于实弹射击训练费用昂贵,部队组织训练难度增大,训练保障困难,为了满足部队作战训练的需要,该文在深入研究虚拟现实技术的基础上,建立了一套完整的炮兵分队射击训练仿真系统。该系统是基于MuhiGen Creator/Vega和c++的虚拟现实仿真机制。该文对系统中涉及的火炮建模、炮兵分队射击训练模拟仿真和虚拟靶场环境生成等关键技术进行了较为深入的研究和探讨,为炮兵作战全程训练仿真系统开发提供理论依据。实践表明,系统能够达到射击训练的目的,并且有很好的沉浸感和交互性。 相似文献
7.
涡轮式气体流量传感器在用力肺功能测试中用于记录人体呼气信号,由于旋转惯性,对于相同用力呼气容量(FVC)值,测量结果因呼出气体流量而异,且差异值通常不可接受。针对该问题,该文通过在传统稳态涡轮流量计算模型的基础上引入速度惩罚项,构建一种FVC速度惩罚模型,与此同时,提出使用过幅降采样涡轮旋转周数算法,二者结合,提高了FVC测试结果的可接受性。利用国际通用的标准3 L定标桶,模拟真实用力肺功能测试过程,对算法的有效性进行验证。实验结果表明:所提方法能够有效降低前述差异,在一定程度上满足美国胸科协会(ATS)和欧洲呼吸学会(ERS)所提出的用力肺功能测试可接受标准和准确度要求。 相似文献
8.
9.
基于宏电极的单频皮肤阻抗测量是利用阻抗进行皮肤渗透性研究的传统方法之一,其存在误差大、灵敏度低且不易于设备集成的缺点。由此,该文通过分析皮肤的分层生理结构以及皮肤渗透性与角质层(SC)阻抗的关系,设计了基于柔性非对称叉指微电极的皮肤阻抗传感器,构建了RCW分层阻抗模型,实现了对人体角质层阻抗的检测分析。实验结果表明,传感器输出的阻抗模值 和 模型拟合参数可用作表征皮肤渗透性的重要指标。该方法可用于区分不同个体的皮肤渗透性,为人体生理生化检测相关的可穿戴设备参数调节提供依据。 相似文献
10.
心冲击图(BCG)可用于无接触式地监测生命体征。在BCG的逐拍心率提取中,较低的平均绝对误差对于精确地获取用户的心率变异性(HRV)指标具有重要意义。为解决目前大多数方法在逐拍心率计算精度方面的不足,该文设计了一种基于压电陶瓷的心冲击信号采集系统。通过采用合适的传感器外壳结构和采样频率,增加传感器的灵敏度和BCG的时间分辨率;通过对比不同的BCG处理方法并找到BCG中最适合提取精准逐拍心动周期的成分;同时该文提出一种采用AP聚类的自适应模板匹配算法,以准确提取心动周期信息。对15名受试者共5741次心跳数据进行分析,结果显示逐拍心动周期的平均误差为0.48%,平均绝对误差为3.78 ms,心跳覆盖率在97%以上,优于其他同类工作。 相似文献