摘要：疲劳估计在下肢康复训练过程中对提高意图识别精度、避免二次伤害有重要意义。现有方法多是仅利用表面肌电信号(sEMG)特征进行疲劳估计,未考虑加入蕴含疲劳状态信息的心电信号(ECG)特征,识别率较低且不稳定。针对此问题,提出了一种将ECG与sEMG特征融合用于下肢康复疲劳估计的方法,设计改进的粒子群优化-支持向量机分类器,对融合特征向量进行识别,实现对轻松、过渡和疲累三种不同疲劳状态的准确识别,最终三种状态识别率分别为98.5%、93.5%、95.5%。经实验证明,该方法的平均识别率与只依靠sEMG特征相比提高了4.50%,比未经特征融合的ECG、sEMG组合特征提高了13.66%,证明将ECG与sEMG进行特征融合可以实现下肢康复疲劳的准确检测。

摘要：利用16位高速单片机(MSP430F149)和8位单片机(PIC18F4520)以及PROFIBUS总线的专用协议芯片SPC3,开发了带PROFIBUS-DP接口的智能电磁流量计。介绍了智能电磁流量计总体方案的设计和PROFIBUS-DP通信接口的软硬件设计实现,给出了部分原理图和软件流程图。实验证明该智能电磁流量计功能完善,操作方便,通信可靠,达到了预期设计目的。

摘要：利用单片机(MSP430)、数字信号处理器(DSP)以及PROFIBUS总线的专用协议芯片SPC3相结合的多处理器技术,开发了带PROFIBUS-DP接口的低功耗涡街流量计。介绍了低功耗涡街流量计总体方案的设计和PROFIBUS-DP通信接口的软硬件设计实现,给出了部分原理图和软件流程图。实验证明该涡街流量计功能完善,通信可靠,功耗低,具有很好的发展前景。

摘要：提出了一种基于ARM和FPGA的嵌入式数控系统设计方案。详细介绍了ARM系统的软硬件设计,基于FPGA的硬件精插补实现方法以及数控系统的加减速控制策略。该系统将ARM运行速度快、计算精度高的优点和FPGA内部逻辑的在线可重构性等特点相结合,提高了资源利用率和实时性,增强了数控系统的灵活性。仿真和实践结果表明,整个控制系统具有实时性好、低成本、高性能等优点。

摘要：针对便携式心脏健康监护需求的增多,设计了一种基于低功耗、双模蓝牙通信的心电监护系统。通过低功耗、双模蓝牙模组HM-13及制定的数据传输协议,实现系统上位机与下位机间的通信;利用双手腕部的可重复电极,实现心电信号的采集;采用AD8232设计硬件低通滤波与放大电路,STM32微处理器进行软件滤波与下位机系统设计,并基于LabVIEW开发信号预处理程序与上位机监测界面。其中,信号预处理过程主要包括低通滤波、工频陷波与经验模态分解、R波检测与心率计算等。经实验验证,该设计能够准确、实时监测人体心电图与心率等特征,实现了便携式心脏健康监护功能。

摘要：为保证啤酒在配送与终端销售中的品质,设计了一种智能啤酒桶。以PIC18F45K22单片机为控制核心,与PT100温度传感器,桥式称重传感器,高精度压力变送器等检测装置配套,可完成对啤酒桶内温度、压力的测量与控制。通过SIM900通信模块向数据库传送数据,连接数据库的信息化服务平台采用***进行开发,为用户提供直观的监测与控制平台,操作简单实用。该物联网监控系统,实现对啤酒的配送,销售全过程监控。经长时间试用,完全满足设计要求。

摘要：针对蓝色经济区水产养殖粗放式管理现状,设计了新型水产养殖物联网监控系统。该系统的传感器节点负责水质数据采集功能,并通过Zigbee无线传感器网络将数据发送给汇聚节点,汇聚节点通过GPRS模块接入Internet网络,将数据传送至远程监控中心。同时监控中心设置的各项参数通过Internet和汇聚节点传到采用PIC单片机的控制节点,实现水质的自动控制。监测中心软件采用C++ Builder开发,为用户提供形象直观的实时数据监测平台。经过在日照市某水产养殖基地的试用,系统性能满足水产养殖水质监控的应用要求。

摘要：“智能仪器”是测控专业学生的专业基础课,亦是本科课程中少有的专业综合性较强的课程;实验课在整个课程中占据重要地位。本文从智能仪器中的相敏解调的基本理论出发,对低通滤波器、移相器、开关驱动电路等子电路进行分析并设计。综合考虑实验安排、实验过程和实验报告,对该实验效果进行评估,为进一步综合实验的设计提供参考意见。

摘要：针对下肢外骨骼机器人行走稳定性与步态轨迹跟踪控制问题,对下肢外骨骼机器人三连杆模型进行动力学建模与轨迹仿真。通过拉格朗日法建立下肢外骨骼机器人的动力学模型,设计了神经网络自适应滑模控制算法。引入神经网络,对下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪系统的不确定项进行逼近,在控制器中采用了改进的趋近律,使用李雅普诺夫稳定性理论进行了稳定性分析,并通过MATLAB对改进后的控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,采用该算法对具有关节摩擦和外界环境干扰的下肢外骨骼机器人进行轨迹跟踪时,具有较好的跟踪效果;通过改进的趋近律,能削弱系统的抖振。相比于基于计算力矩法的滑模控制,该控制算法有更好的跟踪效果,能应用到下肢外骨骼机器人行走的稳定性和步态轨迹跟踪控制中。