摘要：　　笔者在1995年3月份开始研究痔核负压吸肛检查器,经临床2万例痔疮患者初诊及复诊检查验证行之有效的,符合设计原理,故于2002年4月份向国家专利局申报实用新型痔核负压吸肛检查器专利,已获得批准生产,先将该检查器操作方法介绍如下.……

摘要：针对人体呼吸信号检测的重要性,基于Cole-Cole生物阻抗模型,研制了一种可穿戴的呼吸信号检测装置。以Cole-Cole生物阻抗理论为基础,分析了人体在不同频率电信号下的阻抗特性。基于比例测量法设计了高信噪比的呼吸信号采集与调理电路。利用离散傅立叶变换(DFT)和动态差分阈值峰值检测技术从获得的数据中提取呼吸波形与呼吸率数值。通过实验验证了系统的有效性。测试结果表明,本系统可以准确检测呼吸波形,呼吸波形峰值点检测准确率在98%以上,可以满足实际呼吸检测需要。

摘要：针对高温超导磁梯度仪手动调节控制器操作繁琐,工作效率低的问题,设计并实现了一种高温超导磁梯度仪的自动测量控制系统;通过实时采集和分析超导量子干涉器输出的调制三角波信号,自动调整其工作点参数,实现高温超导磁梯度仪的自动调试功能。通过微处理器控制前置放大器内的锁相环路的闭合,实现高温超导磁梯度仪信号输出;设置大容量Flash存储器实现仪器工作点参数和测量数据的存储;采用光电隔离技术,降低了测量控制系统对仪器前端工作电路的噪声干扰;实验结果表明,设计的测量控制系统在野外可稳定可靠工作,效率高,方便了高温超导磁梯度仪在地球物理磁法勘探中的应用。

摘要：研究了一种近红外光谱抗扰动脑血氧分析仪,用于解决常规脑血氧测试方法检测过程复杂、抗干扰措施繁琐等问题。分析与探讨了影响脑血氧检测精度的因素,选择了合适的三波长近红外探测光源(735nm/805nm/850nm)用于该系统。利用氧合血红蛋白和还原血红蛋白在近红外光波段的吸收特性,得到这两种物质的浓度变化量,推算出了影响血氧检测精度的源端干扰表达式。同时,在检测端同步检测环境光,消除了漏光干扰。最后对上位机得到的原始数据与干扰数据进行处理,实现对大脑前额叶脑血氧波动的实时监测。设计了屏气实验以及源端干扰实验,检验了仪器实验结果的正确性。结果表明:本文所设计的脑血氧分析仪可以有效地检测血红蛋白的变化并能通过源端校正算法抑制源端干扰,干扰抑制比可达70%以上,基本实现了对人体无创、实时、准确监测的目的。

摘要：由于仪器主要用于油田、煤矿等工作环境相对恶劣的地方,其工作电压不稳定,另外根据近红外光谱的特点,对传统的锁相放大器进行了改进,设计了一种适合瓦斯气体浓度检测中的锁相放大器。系统采用微处理器控制、反馈调整、扫描技术、相敏检测技术等,通过软件控制,自动调节参考信号相位,使输出信号幅度达到最优,并通过积分器进一步提高信噪比,从而能够从强噪声信号中精确的提取出光谱信号,此外还对在气体检测中普遍使用的谐波检测方法进行了实验研究,取得了良好效果。

摘要：研制了一种导电纺织面料的检测电极,缝制在专门设计的穿戴背心上,与心电测量单元相连。对心电和脉搏波参数进行回归分析,得到了无袖带的收缩压和舒张压的血压计算公式。将用户手持终端通过蓝牙接口与测量单元构成人体躯域网络,从而实现对心电、血压和血氧等心血管参数的动态监测。

摘要：以环境中水污染的监测为背景,提出了一种将CAN总线应用于COD检测中的设计方案, 给出了检测节点的设计方法,并对接口信号的处理进行了说明。采用CAN总线及信号检测等技术,在检测服务器终端对COD检测设备进行实时监控,对检测所得数据进行分析处理,提高了COD检测的自动化程度和精度,实现了对COD检测设备的远程控制。

摘要：为了准确快速的检测气体浓度,基于可调谐激光吸收光谱法,设计了一套气体传感系统.研制了带有光纤准直的透射式光学传感气室,采用半导体激光器作为光源,气体的吸收光谱信号由光电探测器接收,经锁相放大器检测出谐波信号,用二次谐波和一次谐波的比值来获得气体的浓度,消除了光强波动、粉尘及视窗污染的影响.实验表明,二次谐波和一次谐波的比值与气体浓度值之间的线性相关度可达0.9944,可以准确获得气体的浓度信息.

摘要：脑血流中的血红蛋白有两种:氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)。这两种血红蛋白在脑血流中浓度的变化可以反应脑部神经活动,提取其浓度变化信号可以为如癫痫病灶定位、抑郁等相关疾病的诊断和治疗提供依据和参考。目前,使用近红外光谱提取脑血流信号的算法有EEMD-ICA法主成分分析法(PCA)、独立成分分析法(ICA)、相干平均法、自适应滤波等,这些算法在对近红外脑神经活动信号提取时都有各自的特点和优势,但都重视如呼吸、眼动等各种生理干扰,忽视了测量过程中符合高斯分布的测量干扰,如仪器精密度、信号传输中的串扰等。为了提取脑血流中氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号,设计了功能性近红外光谱(fNIRS)的脑血流参数采集装置,选择波长为750和830 nm的二极管近红外光源采集脑部血流变化信号,采用扩展的卡尔曼滤波(EKF)算法,把生理干扰和测量干扰建立对应的数学模型,使用基于误差平方和最小的原理进行递归计算,通过对下一时刻系统的初步状态估计以及测量得出的反馈相结合,得到该时刻无限逼近真实值的状态估计,结合修正的朗伯比尔定律(Lambert-Beer law),将光密度信号的变化转换为氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号。结果表明:所提方法可以有效去除符合高斯分布的测量干扰,在Valsava实验和视觉诱发实验中,可以提取出脑血流中氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化曲线,和主流的EEMD提取脑信号算法比对其RMSE值提高了0.96%,r值提高了0.6%,表明提出的方法有一定的优越性。所提方法为相关脑部疾病诊断等提供了有效的脑神经活动探测方法。

摘要：为了解决心律失常实时诊断的问题,设计并实现了实时心律失常诊断系统,并提出了一种基于前向反馈神经网络(FFNN)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的实时心律失常诊断算法。系统利用可穿戴的心电图(ECG)采集设备采集心电信号并实时无线传输到客户端软件进行心律失常诊断,然后将诊断结果自动上传至服务器。心律失常诊断算法以原始胸导联ECG并采用200 ms时间窗的片段作为输入,首先使用一个基于FFNN模型的分类器实时检测R波的位置,然后提取出每3个R波之间的心电序列并重采样为长度360点作为ECGRRR特征,最后使用一个基于1D-CNN模型的分类器进行实时心律失常分类。利用MIT-BIH心律失常数据库中MLII导联ECG数据训练算法模型并对系统进行测试。结果表明,提出的实时心律失常诊断系统与算法具有正确率高、实时性强且易部署的特点,对于跨病人的R波位置检测查全率为98.0%,查准率为99.5%以及整体正确率为97.6%,对于5分类的心律失常检测正确率为91.5%。