摘要：纳米叉指电极在应用到蛋白质芯片免疫检测中时,由于指端效应和扩散场不连续性造成测量的不稳定,针对此问题,提出一种双螺旋线微电极的设计思路和方案,推导了该电极的稳态扩散电流方程.与叉指微阵列电极相比,双螺旋线微电极具有电场连续、扩散电流特性良好、所占面积小等优势,有利于微型化发展,特别在纳米尺寸时其优点更为明显.在此理论分析基础上,设计实验将双螺旋线微电极应用到蛋白质芯片免疫反应电测中,并采用自组装的方法将金纳米粒子-抗原-抗体复合体和双螺旋线微电极匹配形成三维纳米网络结构,形成一种近似于“半导体”效应的“生物放大”机制,从而提高检测灵敏度.实验结果表明,该设计方案可测量低浓度(10-10g/mL)的抗原,为蛋白质芯片直接电测技术提供了一种可行的途径.

摘要：以苯乙烯桥联的三苯烯分子为模型化合物,自行设计一系列分子,用半经验AM1方法和密度泛函理论在B3LYP/3-21G水平上对其进行结构优化.在B3LYP/3-21G优化构型基础上,用INDO/CIS和B3LYP/3-21G方法计算其电子吸收光谱和碳原子化学位移.结果表明,母体化合物中取代基的数目、供电子能力和立体效应将影响其LUMO-HOMO(最低空轨道-最高占据轨道)能隙、空穴注入性能及热稳定性.—CN和—OH的存在将使化合物电子吸收光谱的第一吸收峰及主要吸收峰与母体相比发生红移.—CN上的C原子受N原子影响化学位移出现在低场,与—CN相连的C原子由于具有较大的电子云密度化学位移向高场移动,骨架上的C原子化学位移基本保持不变.

摘要：将信号分成多个区域,给予“0”,“1”新的定义,计算不同尺度下的复杂性而不增加符号数目.对文字图像和照片的分析显示,随着尺度的减小,照片复杂性增大的幅度大于文字.该结果说明:不同尺度下复杂性的差异可以作为图像分类的新方法或者作为现有分类器的特征.

摘要：生物医学信号的压缩在临床中具有广泛的应用 ,但在实际应用中 ,医生们普遍认为有损压缩技术会使诊断信息丢失 ,只有无损压缩才能不失真地保留所有信息 ,因而临床诊断必须使用无损压缩。然而 ,事实并非如此 ,首先 ,在信号的采集和数字化的过程中就会引入量化误差和其他各种误差 ,即使用无损压缩 ,实际也是有损的 ;其次 ,无损压缩的压缩比很低 ,其压缩性能远不能与有损压缩相比 ,所以 ,在医学领域真正具有广泛应用需求的还是有损压缩技术 ,关键是如何控制好误差以确保信号的可信度。而一般的有损压缩技术 ,由于其对信号失真度缺乏严格的控制 ,因而不适合应用于医学领域 ,所以有必要研究特殊的有损压缩技术 ,这就是近无损压缩技术。为此 ,我们提出了一个能有效表征信号可信度的指标 ,在此基础上 ,结合生物医学信号非线性、非平稳性的特点 ,设计了一个基于上下文的生物医学信号近无损压缩算法 ,实验结果表明近无损压缩在保证信号可信度的前提下获得了比无损压缩更好的压缩结果。最后 ,我们还就近无损压缩技术的研究方向作了有益的探讨。

摘要：将一种基于广义谐和函数的随机平均法和随机动态规划原理相结合 ,提出了一种非线性随机最优控制方法 ,可以为受宽带激励的单自由度强非线性振动系统设计最优控制规律 ,以使得系统的稳态响应最小化。方法中的随机平均法用来得到受控系统位移幅值的 Ito随机微分方程 ;用随机动态规划原理为系统稳态响应最小化建立动态规划方程 ;在控制力为有界的条件下 ,从动态规划方程中可以导出最优控制规律 ;通过求解 FPK方程得到受控系统的响应。本文用一个具体的例子阐述了这一控制方法的实施过程。

摘要：介绍了自主研发的一套用于评价人体外周神经纤维功能的振动觉阈值定量检测系统.该系统的设计以神经生物学原理和实验心理学理论为基础.阈值由渐增渐减转换规则和强迫选择法两者联合得到,并用心理物理学统计算法过滤人体主观感受的影响.该系统具有医生病人双盲的自动检测功能,也兼具医生干预.用该振动觉阈值检测系统进行两组不同的对比实验,分析结果表明,该系统具有良好的重复性、可靠性和精确性.

摘要：首次提出了在现有的恒流源混沌映射信号测量系统中,增加一次保序变换,将N位的自然排序混沌轨道符号序列起始段直接映射到N位的自然排序标准二进制序列,从而在混沌映射测量结果与传统线性A/D转换结果之间,建立直接的对应关系的方法。该方法可以有效地解决现有混沌映射信号测量技术中存在的一些问题。研究表明,混沌映射和保序变换,可以用于微弱信号的直接数字化测量,也可作为数字化传感器或传感器阵列的设计参考。

摘要：虽然从生物学角度来说,蚯蚓的波浪式运动机制已经相当清楚,但在小尺寸下人工蚯蚓的实现仍然是极具挑战性的工作。采用记忆合金材料(SMA),设计实现了用于仿生蚯蚓机器人的执行器,并通过该执行器的动作循环模仿,实现了蚯蚓的波浪式运动。实现的人工蚯蚓共有四单元,每一单元都有可独立驱动的执行器。执行器由一根或三根SMA弹簧构成,其波动式运动的最高频率为0.6 Hz。每一单元人工蚯蚓,都被覆特定形状的软硅胶皮,该硅胶皮提供了SMA执行器的对抗力,同时也是安装微型腿的平台,从而进一步提高了人工蚯蚓的运动效率。初步的测试显示该执行器工作有效,人工蚯蚓的运动速度可达2.5mm/s,与真实的蚯蚓运动速度相近。

摘要：对神经电活动的研究,需要对记录的神经锋电位(spike)进行检测和分类。传统的锋电位检测与分类的过程受噪声影响很大,尤其是在锋电位分类的过程中,由于神经信号采集很难达到高的信噪比,因此研究较低信噪比下检测与分类的算法具有重要的意义。本文提供了一种运算简单的神经信号锋电位的检测与分类算法。针对锋电位的检测,本文使用非线性能量算子(NEO)来提高信噪比。在锋电位分类过程中,通过获取不同类别锋电位的模板构建匹配滤波器,对检出的锋电位在不同滤波器下进行滤波,确定锋电位对锋电位模板的相关性,然后使用非线性能量算子来加强相关性,从而确定分类。通过使用自主设计的大鼠神经信号双通道采集系统采集到仿真数据(数据由NSS-128的神经信号模拟器产生),获得了可准确量度的标准数据,通过在这组数据上加不同程度的噪声,测试文章提到的算法。在检测方面,信噪比有约5倍的提升。分类方面相比单纯的匹配滤波,在一定的信噪比范围内,正确率由90%提升到100%。同时采集了部分实际神经数据,并用文中的检测方法进行了测试。

摘要：为了解决高倍镜下显微镜视野减小,无法完全捕获目标的问题,需要设计快速高效的方法对一系列显微图像进行拼接.在照片全景图重建的研究基础上,提出了一种基于特征的全自动显微图像拼接算法.该算法利用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像中的特征,将获得的全部特征构建全局kd-Tree,使用优化的最优节点优先(BBF)算法搜索潜在的匹配图像对.采用随机抽样一致性算法(RANSAC)对找到的匹配图像对进行检验.根据最小生成树(MST)算法获得图像序列的连通分量,得到图像对之间的变换矩阵并将图像映射到拼接平面.对一系列显微图像的实验结果表明,该方法对图像中的背景噪声和亮度差异都有较好的鲁棒性,对相互之间只有少量重叠区域的图像序列也能获得可靠和精确的结果.