血液-血管耦合特性与脉搏波传播特性的关系

脉搏波既不可简单地理解为可压缩血液流体中的压力纵波，也不可简单地理解为沿固体血管传播的涨缩位移横波，而是超乎普通想象的流-固耦合和纵波-横波耦合的复杂波。从分析耦合本构关系的新途径出发，本文中提出了一个流-固耦合/纵波-横波耦合的串联模型，可为解读“位数形势”中医脉诊提供更丰富的信息。结果表明，脉搏波耦合系统的等效体积压缩模量K_s以及相应的耦合系统脉搏波传播速度c_s主要依赖于两个无量纲参数:血液-血管模量比K_b(p)/E(p)和薄壁血管径厚比D(p)/h₀，它们因人而异、因人的不同脉搏位置而异。文中定量分析了它们对c_s的影响，显示人体的K_b/E值在103数量级，从而c_s值在100～101 m/s数量级，以适应人体生理生化反应。由临床有创测量，证实脉搏体积横波与脉搏压力纵波是相耦合地以相同速度传播；还显示脉搏波是在其波阵面上具有氧合生化反应的“生物波”。此外，还讨论了“脉压放大”现象与非线性本构关系和与血管分叉处加载增强反射之间的关系，并讨论了Lewis关于重搏波形成的假设。     

一种非正交对称条带束流位置监测器设计

介绍了一种条带束流位置监测器(BPM)的设计与仿真方法。在国家同步辐射实验室"太赫兹近场高通量材料物性测试系统"工程项目中,针对波荡器出口处真空室非正交对称性的问题,设计了矩形真空室和跑道形真空室下的两种非正交对称性条带BPM,并与传统的圆形真空室下条带BPM进行对比。基于边界元法,利用MATLAB软件分别对三种真空室下的条带BPM进行建模和仿真。仿真结果表明:相对于传统的圆形真空室下条带BPM,矩形和跑道形真空室下条带BPM灵敏度提高了30%,阻抗匹配误差相对降低了20%,束流位置拟合误差降低了80%。考虑加工精度,矩形真空室下的条带BPM更适用于该工程。     

封面图片说明

港珠澳大桥是世界桥梁史上里程碑式跨海大桥,地处台风多发区,长期服役中的不利载荷将不可避免导致其损伤积累和抗力衰减.因此结合损伤识别、传感测试、信号分析等多学科交叉的桥梁安全监测技术确保其安全运营,是一个重要而紧迫的科学问题.     

多聚螯合物酶联抗体交联磁性纳米乳胶的脂联素免疫透射比浊方法研究

采用多聚螯合物酶联抗体交联磁性纳米乳胶的脂联素免疫透射比浊法检测了血清中脂联素.发现多聚螯合物酶上含有大量HRP酶,可以极大地放大检测信号;在优化条件下,免疫比浊信号强度在脂联素0.005~0.2 ng·m L-1范围内变化时,并随着ADPN浓度的增加呈线性关系(R2=0.998),检出限为2 pg·m L-1.该方法能成功用于血清样本中脂联素的检测.     

基采用时频区域检测的雷达信号盲分选算法

为了解决欠定条件下密集雷达信号分选问题,提高雷达信号盲分选算法精度,提出了一种采用时频区域检测的雷达信号盲分选算法,首先利用短时傅立叶变换将混合信号映射至时频平面进行处理,然后通过聚类算法估计出混合矩阵,从而反解出源信号矩阵,进而估计出每一雷达源信号,能够在信号的时频平面投影相交且欠定的条件下,实现信号分选功能.仿真实验结果表明:提出的算法相比于传统的类MUSIC算法及其衍生的相关改进算法具有更高的分选精度和算法收敛性,且估计得到的源信号时域波形更优,体现了其有效性和优越性.     

光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法

睡眠呼吸暂停综合征（SAS）素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪（PSG）的限制，诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化，因此利用心电图（ECG）通过心率变异性（HRV）分析可以实现SAS的自动筛查。但是，ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高，影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性（PRV）分析与HRV分析高度相关，并且光电容积脉搏波（PPG）信号相对ECG信号获取方式更加简单，不仅电极不易致敏，而且更易于穿戴，对睡眠干扰小。由此，提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号，应用相同的建模方法，比较二者的疾病识别能力。应用反向传播（BP）神经网络，分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型，并采用十折交叉验证法及受试者工作特征（ROC）曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database，共8 248个样本，其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络，默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型，使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比；然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数，建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型，从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积，采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率，隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时，PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%；隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时，ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性，由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性，为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。     

基于抛物方程的海陆环境信号时延与到达角估计

针对复杂海陆环境中的无线信号传播预测问题，研究了适用于抛物方程的信号时延与到达角估计方法。将自由空间中抛物方程轴向波前信号视为本地副本信号，然后利用信号的自相关特性，将接收信号与副本信号进行互相关运算，最后通过相关函数的峰值检索，得到脉冲信号在复杂环境中传播的附加时延。采用数值算例，验证了该方法的正确性和有效性。此外，采用多重信号分类算法，由抛物方程构建接收阵列的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，然后利用信号子空间和噪声子空间的正交性，实现复杂环境中的信号到达角估计。仿真结果表明，相比于传统的平面波谱方法，该方法具有更高的多径分辨率。基于上述方法，并结合数字地图，在典型的海陆环境中进行了仿真实验，分析了蒸发波导对脉冲信号传播时延和到达角的影响。     

基于S变换的地震信号降噪方法研究

S变换在分析非平稳信号时能有效地反映出频率随时间的变化,但由于其窗函数是固定不变的,在实际中应用受到了限制.从基本理论出发,推导出一种改进的S变换形式,并对合成信号分别进行傅立叶变换、s变换和改进的S变换,通过对比发现:改进的s变换方法能够更好地分辨非平稳信号的频率特性,比S变换具有更高的分辨率.最后应用改进的s变换方法对地震背景噪声数据进行了去噪处理,取得了较好的结果.