用于室内有毒气体快速检测的便携式CC/SAW电子鼻

开发了一种用于室内空气质量快速检测的便携式电子鼻气体分析仪.该仪器利用毛细管分离柱(CC)将混合气体选择性分离,实现对气体的分类识别,然后借助声表面波(SAW)传感器频率响应测量每种组分对应的浓度,实现对气体的量化.实验针对17种有毒有害气体进行测试,结果表明该系统能对低浓度复杂混合气体进行快速检测,且具有较高的灵敏度,良好的选择性和重复性.这为不同应用场合下的痕量气体检测提供了一种可行的技术.     

基于自适应正则化光流模型的超声心动图心肌室壁边界识别

超声心动图的心肌室壁运动估计是心脏病诊疗的重要技术,但常用的光流模型估计方法采用恒定的正则化平滑系数,识别的室壁边界误差大,运动边界不清晰。针对上述问题,采用自适应正则化光流模型,并将小波分析融入模型,提出了一种超声心动图室壁边界识别的方法。先对相邻两帧图像进行预处理,然后利用Brox光流法对相邻图像进行运动估计得到初始光流矢量,接着光流失量进行二维小波分析得到运动场相对突变的空间分布信息,随后将突变分布信息经过函数映射反馈至光流计算模型中以修正平滑项正则化系数并重新计算光流场,最后重复光流计算过程直到光流场小波高频分量收敛得到最终的计算结果。仿真实验和临床实验的结果表明：该方法的均方根误差和光流角度误差均小于其他方法,平均对比度噪声比高于其他方法,表现出良好的光流计算精度和边界识别能力,可为心脏病临床诊疗提供一种量化评估的手段。     

基于U-Dense-net网络的DSA图像冠状动脉血管分割

冠状动脉血管是研究心血管疾病的重要基础,为准确分割DSA(Digital subtraction angiography)图像冠状动脉血管,提高训练过程中血管特征的有效利用率,提出了一种基于U-Dense-net网络的分割方法.该方法首先对数据集进行限制对比度直方图均衡化预处理;然后对预处理结果进行图像粗分割,基于U-...     

基于平面印刷碳电极的重金属离子检测

重金属离子对人类产生了极大危害.基于平面印刷技术的电化学传感器由于其便于大规模生产、重复性好、成本低已引起人们的广泛关注.我们采用丝网印刷技术制备了以碳为工作电极和对电极、Ag/AgCl为参比电极的三电极系统,结合微分脉冲溶出伏安技术(DPASV),实现了多种离子的同时检测(Cu,Pb,Zn),并对溶出条件进行了优化.该电极具有很好的灵敏度和精度,检测限达×10-9,并对污水中的重金属离子进行了检测,取得了较好的效果.     

经皮穴位电刺激镇痛的脑电研究

通过对经皮穴位电刺激镇痛实验中记录的脑电信号进行分析,提取表征时间序列规则性的样本熵参数,研究了脑电样本熵与疼痛之间的关系,以及它的变化趋势.样本熵的独立样本T检验分析结果表明,样本熵在致痛状态与静息状态之间存在显著性差异（P <0.01）,其平均值在致痛状态下要高于静息状态;在致痛状态与TEAS治疗状态之间存在显著性差异（P.<0.01）,其平均值在致痛状态下要高于治疗状态.样本熵能反映疼痛程度变化趋势,从非线性角度说明了穴位电刺激疗法对大脑的疼痛处理过程有一定的调制作用,样本熵有望用于客观的评价疼痛.     

非入侵式睡眠呼吸监测系统的设计与实现

根据养老院、医院等特殊区域人群的睡眠呼吸监护需求,设计了非入侵式柔性压感睡眠呼吸监测系统。系统通过硬件电路设计,采集人体睡眠时的呼吸信号,并进行消噪、去趋势等预处理。在硬件终端中通过呼吸信号的幅度和周期的特征区分呼吸类别,并实时判断是否发生了呼吸暂停,记录暂停的时刻与持续时长,并将数据通过蓝牙传至手机,在手机APP上可绘制实时波形,手机把数据上传至云平台。PC端软件可从云平台获取数据,绘制拟合呼吸信号曲线,判定记录睡眠数据。经实验测试,系统判定呼吸次数与实际基本一致,并可准确判断呼吸暂停情况,满足长程实现睡眠呼吸监测的要求。     

阈值随机共振及其在低质量浓度气体检测中的应用

提出利用阈值随机共振系统检测低质量浓度气体的方法.对传感器检测信号进行预处理以满足随机共振系统的要求,输入单阈值检测器,采用反映系统输入输出信号之间相关性的互相关系数作为阈值随机共振的表征.对系统的阈值参数进行优化,对最大互相关系数和气体质量浓度的相关性进行回归分析.实验结果表明,在该类系统中,不但存在阈值随机共振,而且随着气体质量浓度的增加最大互相关系数增加,采用最大互相关系数可以进行气体质量浓度的检测,最低检测限可以达到μg/L级别.     

通信工程专业信号系列课程教学方法的探讨

信号系列课程<信号与系统>、<数字信号处理>、<随机过程>是通信工程专业重要的专业基础课.针对教授这三门课过程中存在的问题和学生的教学反馈意见,提出一些教学方法进行探讨,旨在改善教学效果,提高学生学习兴趣和奠定扎实的信号理论基础.     

基于全变差的加权最小二乘法PET图像重建

传统的加权最小二乘法、惩罚项加权最小二乘法虽然能够重建得到较好质量的图像,但在欠采样的条件下不能很好的拟制噪声.全变差作为正则项已广泛用于图像重建中,利用图像稀疏的先验知识能够在欠采样的条件下很好的重建图像.本文结合加权最小二乘法和全变差的优点,构造了基于全变差正则项的加权最小二乘法目标函数,运用交替求解的方法,将目标函数分解为求解二次优化和全变差正则化的优化问题,并分别用超松弛迭代方法和梯度下降法求解这两个优化问题.采用Zubal模型对该算法与传统算法进行仿真验证比较,并用相关系数、方差、信噪比等参数描述图像重建质量.结果表明在欠采样条件下,该算法能够更好的拟制噪声,重构效果比传统的有明显地提高.     

心音的非线性时间序列分析

通过非线性时间序列分析的方法--相关维来分析心音时间序列,获得有关冠状动脉堵塞的血液动力学特征信息.对所有病例进行分析,发现通过相关维数刻划出了大多数冠状动脉堵塞病人的心舒期心音序列内在的确定性行为,而大多数正常人的心舒期心音序列得不到具体的相关维数.这样提供了通过相关维数来对冠状动脉疾病进行无损检测的方法.