桡动脉脉搏信号的无创检测与声信号处理

本文从根动与声学角度出发，用一种高性能的检测系统采集了挠动脉脉搏声信号，首次利用倒谱分析技术对两种脉搏信号进行了处理．获得了脉象功率谱和倒谱及其特征参数．分析结果表明：脉象功率谱可准确地判断人的呼吸频率特性；清脉信号在SHZ以内的谱能量约占总能量的83．7呢，而结代脉仅占47．2%；由倒港客观、准确地获得了脉搏周期值，倒谱可定量地给出脉搏强度大小，并可分析心律的稳定性等．本文的研究，为中医脉象的客观化研究和西医的心血管疾病的无创检测提供了一条新的途径．     

基于时频域综合分析的无创血糖检测技术研究

无创血糖检测技术是一种间接测量血液中葡萄糖含量的方法,其不损伤人体组织具有安全、快捷、无创的特点,打破了传统血糖检测的局限性,具有重要的研究价值。光电容积脉搏波信号因携带多种生理病理信息,被广泛应用于各种临床研究,也是目前实现无创血糖检测技术的重点关注对象。目前基于光电容积脉搏波信号的无创血糖检测研究,仅考虑了时间域或频率域单独作用时对系统建模的贡献。信号的时域分析虽能描述PPG信号幅值随时间的变化,却无法直观反映PPG信号频率的能量分布,因此单一域的信号分析不能全面表达PPG信号,从而导致信息丢失。采用频域分析方法提取信号频谱时,需要利用信号的全部时域信息,是一种全局的变换,可能会造成特定时间或特定频率段内的信号特性丢失。提出了一种基于光电容积脉搏波(PPG)时频域综合分析的无创血糖检测新方法,采用时域-频域并行法综合考量光电容积脉搏波信号与血糖间的联系。以时域分析为基准,利用聚类分析法在PPG信号时域中提取代表波形,分析波形特征点与血糖相关性,确定波形时域特征参数。在此基础上,利用快速傅里叶变换将脉搏波时域信号转换至频率域,采取主成分分析手段研究频谱信息,确立频域特征量。通过口服葡...     

基于AR模型的人体脉象信号模糊聚类研究

根据一种新的模糊聚类方法－F－PFSR（Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法,对人体脉搏声信号（脉象信号）进行了聚类识别研究。首先对脉搏声信号作8阶AR模型拟合,模型系数构成信号的特征集,其次采用K－L变换对特征集进行了压缩,最后对临床实测脉象信号进行了聚类分析。实验结果表明,本文的聚类方法是可行和有效的。     

光电智能脉搏测量系统的研究

采用光电传感器对脉搏波信号进行测量,利用ATmega8单片机作为控制器的智能脉搏测量系统,实现了指尖脉搏波的信号提取,并对所获取的信号进行处理,通过微机接口将数据采集、存储并显示出来,为进一步诊断和分析提供可靠的信息。     

一种改进的脉搏血氧饱和度测量方法

针对峰谷值法在低灌注下血氧饱和度测量准确度较低的缺点,采用了一种基于卷积建模测量血氧饱和度的改进方法。该方法基于脉搏波具有周期性和稀疏性的特性,通过对光电容积脉搏信号特征与其卷积信号特征进行分析,使用其卷积信号代替脉搏信号测量血氧饱和度。实验结果表明,提出的改进方法与峰谷值法在正常灌注指数下测量结果相近,且在低灌注指数至0.2%的条件下,峰谷值法平均偏差和准确度分别为5.304和3.296,改进方法的平均偏差和准确度分别为1.224和1.443,改进方法的测量精度更高、稳定性更好,为人体血氧饱和度测量提供了一种有效途径。     

可积量子系统的能谱涨落统计特征

运用简单的模型，进行了数值计算和研究了可积量子系统的能谱涨落统计特征，揭示了其特征可能出现的低或高Ｐｏｉｓｓｏｎ律行为。     

示波器实验的教学改革

示波器的原理和使用是大学物理实验教学的一个基础实验项目.传统的教学仅限于向学生介绍示波器显示波形的原理,测量信号电压、频率和周期等参数,以及采用利萨如图形测量待测信号频率等内容.随着科技的进步,传统的模拟示波器已经逐步被数字示波器所替代,一些高校实验项目也做了相应的调整.本课题探讨数字示波器的实验拓展,即结合压电传感器采集人体不同部位的脉搏信号,并通过对采集多组信号的数据分析,讨论脉搏信号特征与人体部位、性别以及时间段的关联性.     

听觉计算模型在鲁棒性语音识别中的应用

利用听觉感知机理,建立一个基于听觉感知机理的语音信号特征提取模型。本文由两部分组成,一部分是在传统听觉计算模型基础上提出听觉倒谱特征AFCC（AnditoryFrequencyCepstralCoefficient）的提取方法,这样既压缩了特征维数,减小计算量,又使各个特征维之间相互独立,满足HMM模型的要求。并且根据听觉神经中枢的长时整合特性,文中提出了用低通滤波模型来模拟这种功能。结合该低通模型,提取的语音信号的听觉倒谱特征在HMM框架下取得较好的鲁律性。另一部分在研究听觉侧抑制机理的基础上,提出一个简单有效的听觉侧抑制处理模型。美尔倒谱特征MFCC谱特征经过该侧抑制模型处理,得到侧抑制美倒谱特征MFCCI,实验表明,该新特征MFCCI鲁棒性能比MFCC有大大提高。听觉倒谱特征AFCC经过该侧抑制处理得到侧抑制听觉倒谱特征AFCCI,实验表明,该新特征AFCCI鲁律性能比AFCC有大大提高。     

基于SOPC/NiosⅡ的心音信号特征提取与记录系统

心音信号是衡量人体心脏状态的一个重要生物信息,对于心音信号的特征提取有着积极的医学意义。本文设计了一种基于SOPC/NiosⅡ的心音信号特征提取与记录系统,系统硬件由预处理模块、AD转换模块、显示与传输模块等构成。在FPGA芯片上构建SOPC系统,使用NiosⅡ软核对心音信号数据进行计算分析,提取特征信息。实验结果表明：系统能够很好的采集病人的心音,能够将心音信号进行经验模态分解,并能得到其频谱图和短时平均能量图。同时将数据进行无线传输,使得医护人员可以远程监控病人的心脏状态。     

随机共振在生物学和医学领域中的应用

随机共振在生物学和医学领域中的应用随机共振技术（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅ，ＳＲ），是指如何向一个系统中输入一定量的噪声，来提高信号的传输率和对信号的探测，也就是使信号的信噪比达到最大．这一技术起初在气候研究和激光科学中进行探索．在过去的...     

可穿戴式无线脉搏监测系统前端设计

针对中老年人慢性心血管疾病在预防和救助中存在的问题,结合PVDF压电薄膜传感器、GPS、GPRS技术和MSP430单片机,设计了一种低功耗可穿戴式远程脉搏监测系统;介绍了系统的结构功能、硬件设计以及无线通信方式,并针对脉搏信号的实际特征与干扰情况,综合考虑系统对功耗和体积的要求,提出了相应的硬件解决方案;实验结果表明,该监测系统抗干扰能力强,能够准确地获取完整的脉搏波形,具有较好的应用前景。     

一种光电容积脉搏信号的峰值点自动识别方法

光电容积脉搏信号的峰值点自动识别直接关系到无创血氧饱和度测量与脉搏波峰-峰间期提取的准确率。提出一种小波联合识别方法：基于小波多分辨率分析原理校正影响脉搏波峰值点幅值的基线干扰,再利用二次样条小波模极大算法自动识别峰值点。将该方法应用到自行研制的光电容积脉搏波测量系统中,对采集的信号进行了校正与峰值点识别,通过在信号中增加随机噪声以评价方法的稳定性与可靠性,然后利用10组实测数据,对比本方法与传统差分阈值法的峰值点识别准确率,进一步评价方法的有效性。结果表明：本方法在较好地消除了基线干扰的基础上,在染噪的信号中仍然会较精确地检测出脉搏波主波峰,具有较好的抗干扰能力,有利于提高血氧饱和度检测及峰-峰间期提取的准确性,从而有助于后期人体呼吸功能评价与心率变异性分析。     

基于高斯模糊的摔倒自检测算法设计与应用

随着智能设备的普及,如何快速准确地检测、识别人体摔倒已逐渐成为研究的热点。然而现阶段对摔倒动作识别与检测仍然存在很多问题。为此,以智能设备的传感器系统采集的三轴加速度与角加速度为基础,结合经过高斯过滤后形成人体活动的信号幅度向量和陀螺仪信号幅度向量特征曲线与摔倒检测的模糊隶属函数特征模型,提出一种基于模糊的摔倒自检测算法。算法重点针对急速跑动、上下楼梯、手机平抛和自由落体等摔倒检测中的干扰动作进行了分析与区分,经过实验测试表明该算法有较快的反馈速度、较好的区分度以及较低的误判率。     

一种传导电磁泄漏源的等效模型研究

在网络作战体系中, 电磁泄漏探测是敌对双方都十分重视的领域。电磁泄漏探测分为主动探测和被动探测两种, 其中主动探测由发射源对外发射信号, 通过检测具体位置处的信号特征, 得到被测设备、系统或网络的泄漏信息或其它特征信息。针对一种主动传导电磁泄漏发射源进行分析, 结合其工作机理和具体的试验现象, 提出了对应的等效模型。该等效模型按工作频率的高低, 分为高频等效天线模型和低频等效电路模型两类, 通过理论分析了该模型的准确性, 通过电路仿真验证了等效模型的正确性。通过该模型研究, 可以为后续电磁泄漏探测的数据分析提供有力的分析手段。     

基于补偿距离估计的光纤振动信号特征提取算法

为进一步提高光纤振动信号模式识别的实时性及准确性,提出一种基于补偿距离估计技术的信号特征提取算法.算法借鉴人类听觉感知机理,对光纤传感振动信号提取Mel频率倒谱系数特征向量,采用补偿距离估计技术制定特征筛选策略实现特征评估与优化.实验结果表明,基于补偿距离估计技术的振动信号特征提取算法可以有效减少光纤传感系统中影响分类...     

基于激光自混合传感器的齿轮局部故障振动信号分析

建立了齿圈局部故障调频现象模型,分析了故障轮齿啮合频率及其倍频两侧边频带的产生机理,给出了齿圈局部故障特征频率的计算公式,建立了倒频谱分析模型。采用激光自混合传感器,分别从径向和轴向两个方向采集齿轮箱振动信号波形。在齿轮箱1Hz和2Hz两种不同输出转频下,分别研究了无故障齿轮箱和故障齿轮箱的振动信号特征。通过实验研究验证了理论推导结果。     

基于一维卷积神经网络的光纤周界入侵模式识别

针对干涉型分布式光纤传感系统,在通过Mel倒谱系数方法提取扰动信号频域特征进行模式识别的研究基础上,提出了一种基于一维卷积神经网络的光纤入侵模式识别方法。利用还原信号的分级阈值判断并提取入侵信号,有效减少了分帧方法导致的计算时间;构建了基于入侵信号傅里叶变换后的频域信息的一维卷积神经网络,自适应地提取扰动的信号频域特征。搭建了基于直线型Sagnac干涉结构的入侵检测系统,利用大量实验采集的样本数据集对网络进行训练,得到了较好的分类识别结果,测试集的平均识别率达到了96.5%,并对训练后网络的卷积核以及经过卷积核后的入侵信号进行了分析。zscore标准化后,一维卷积神经网络能够识别信号频域中的部分特征,对频率成分复杂的树枝拍打信号识别效果提升较大。     

人体血氧饱和度检测中消除脉搏波信号高频噪声的方法

基于光电容积脉搏波的方法可以用于人体血氧饱和度的无创检测,基于光电容积脉搏波测量时,由于信号采集过程中随机噪声等干扰,脉搏波信号中存在高频噪声,影响最终的血氧饱和度测量精度。提出采用基于连续均方误差(CMSE)准则的经验模态分解(EMD)法消除脉搏波信号中的高频噪声。利用自行研制的光电容积脉搏波采集装置采集脉搏波信号,应用该方法消除信号中高频噪声,并采用信号的频谱进行效果评价。结果表明：该方法有效消除了高频噪声,这将有利于人体血氧饱和度无创检测精度的提高。     

基于GPS与GPRS的远程健康监护系统的设计

为实现对存在健康隐患人群的位置及生命特征信息远程监测,设计了基于GPS(Global Positioning System)与GPRS(General Packet Radio Service)的远程健康监护系统,系统由监测节点、数据处理服务平台、各监控终端等组成。以STM32为主处理器完成对监测节点的软、硬件设计,根据生命特征传感器采集的信号特点设计驱动电路,在GPS与GPRS网络的基础上,设计监测节点软件,完成了对人体心电、温度及位置信息的实时采集和转发。数据处理服务平台负责信息存储、分析和发布,各监控终端也可以通过数据处理服务平台查询被监测者的位置与生命特征信息。测试结果表明,系统能够实现相应功能,满足应用需求。     

闸机人体步态测量与识别算法研究

针对轨道交通闸机检票中存在的尾随逃票现象,研究了基于多红外传感器的闸机人体识别技术;该技术采用多个红外传感器采集乘客通行信息,在对闸机系统分析的基础上,设计了红外传感器的结构布局;将传感器区域分析和事件识别标志分析相结合,提取人体特征识别乘客通行事件;研制了闸机门人体识别实验系统,对4种常见的闸机通行事件进行了分析,并开展了实验研究;实验结果表明,实验系统能够有效识别闸机通行的多种事件,实时性好,具有较好的工程应用前景。