蓝牙控制网络中的实时性能改进

蓝牙作为一种无线通信技术,广泛应用于控制网络中。本文设计了一个系统,使得Android平台可以自适应的调节与多个节点的轮询次数,以及根据不同的轮询次数,来动态的调节每个节点的发送数据构成。本文还定义了Android平台和节点之间的数据通信格式,研究了常用的轮询算法,并改进了轮询算法。通过仿真,验证了改进算法确实比常有算法实时性更优秀。     

基于优化 ROI 的医学图像分割与压缩方法研究

为了满足无线医疗应用对于图像传输的需求,提出一种有效的医学图像分割方法.该方法使用多点区域生长法分割图像各区域,从图像边界开始遍历搜索多个种子点,结合梯度变化值、全局阈值和局部阈值来提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并滤除背景区域.区域预处理阶段,进一步对区域掩模平滑去噪,并给出手动分割的方法.根据预定义的优先级顺序,分别对ROI和非感兴趣区域(region of not interest,RONI)进行JPEG2000近无损压缩和有损压缩,并依次进行传输.重构后图像ROI区域峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)能够达到45 dB,图像整体压缩率约在2.8-6.5.算法优化了区域轮廓的检测,增强了对图像噪声的抑制,较好地满足了医学图像的高压缩率和图像质量之间的矛盾,能够很好地应用于无线医疗领域.     

基于转发节点的无线体域网动态信道研究

无线体域网(wireless body area network,WBAN)的信道特性对于传输速率、传输质量以及连接鲁棒性有很大影响.当前的研究主要是假设人体处于理想状态(静止状态)时的信道特性,这与实际情况中的动态信道不相符合,理想状态下的信道特性也不能反映人体真实的信道特性.为了使WBAN的研究能够更好地应用于实践,建立了步行和跑步两态三维成年男性的人体动态模型,在人体不同部位部署传感器节点模拟无线信道,并在适当部位引入转发节点,在2.4 GHz时计算对比不加转发节点和加入转发节点对动态信道特性的影响.仿真结果显示,人体姿势变化对无线信道特性有很大影响,姿势变化幅度越大对信道特性的影响越大;基于转发节点的信道路径损耗要小于未进行转发的信道路径损耗,合理部署转发节点的位置能极大改善人体处于动态环境下的信道特性,提高通信可靠性.     

基于小波变换提取和分析兔体感诱发电位

单次提取兔体感诱发电位,并定位和分析诱发电位波形成分．麻醉兔,以0．5Hz频率电脉冲刺激兔下肢隐神经,3764Hz采样频率收集兔头皮电位．采用一维多分辨分析提取兔体感诱发电位,并用连续小渡变换定位和分析诱发电位波形成分．单次诱发电位的小波变换与叠加平均诱发电位比较表明,Daubechies小波多分辨分析可以单次提取诱发电位．连续小渡变换能够精确定位诱发电位中波形成分,并可采用连续小波变换分析诱发成分的频域特性．连续小波变换技术把一维时域信号投影到二维时频空间研究将成为医学信号处理的一个有用方法．     

注意力密集连接网络的早期AD脑形态学表征与分类

针对阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)这种神经退行性疾病早期阶段难以被及时发现,无法进行诊断与干预的问题,提出基于注意力密集连接网络的早期AD脑形态学特征提取与分类方法。采用密集连接网络为主干架构、多视角三维图像信息作为网络输入的设计策略,引入注意力机制使得网络能够捕获对AD分类具有重要贡献的脑区。实验结果表明,提出算法对认知正常(cognitively normal,CN)与轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)、MCI与AD、CN与AD的分类正确率依次达到了98.37%、97.63%、98.60%,在AD分类领域处于较高水平。此外,通过对注意力机制得到的注意力图进行分析,可发现AD患者脑形态学演变轨迹,由CN转化为MCI涉及皮层下结构的脑形态学异常改变,再转化为AD则进一步涉及皮层结构的脑形态学异常改变。     

基于SVM分类器的癫痫脑电时空特征提取方法的研究

癫痫发作具有突发性和反复性,给患者的生命安全带来巨大隐患。为了给患者提供有效的预警,结合时间和空间两个维度,选取模糊熵和皮尔逊相关性作为特征参数,分别衡量时序信号复杂度和空间通道间的相关性; 利用F-score筛选出最优特征组合,既增加了预测的准确率又去除冗余信息; 利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器识别癫痫发作前期和发作间期的颅内脑电信号。为验证该特征的预测效果,进行了模糊熵或皮尔逊相关性单独作为特征参数的对比试验。实验结果表明,与单一特征相比,时空特征的预测效果更好,准确率高达91.26%,误报率仅为2.32%。该方法能有效提取癫痫特征信息,为癫痫的临床预警提供新思路。     

课题驱动教学在高校创新人才培养中的研究

教学模式改革是高校创新人才培养的重要环节,课题驱动教学模式以培养学生的创造力、问题解决能力为目的,以课题为教学的主线,以问题为教学的基本点和课题的基本构成单元,课题作为驱动教学的主要因素,将教学过程中的各个环节串联起来。以高校生物医学工程专业核心课程《嵌入式系统》的教学为切入点,阐述了课题驱动教学的运行模式,分析并指明了目前需要注意的问题。     

生物电阻抗复合检测及成像系统设计

根据临床应用中对疾病快速检测及定位的需求,提出了磁感应结合电阻抗的复合检测方式,利用磁感应方式无须直接接触,测量效率高.而采用加密和交叉测量的电阻抗测量方式,检测深度大,定位准确.实现了便携的一体化硬件设计,稳定的双恒流源激励,可加密的复合检测方式,交叉平面数据获取,三维图像重构成像等,通过复合电阻抗成像物理模型分析两种方式相结合后场域内电导率、分辨率、相对位置误差等,结合灵敏度关系分析该方式的特点,形成了包括精准前端采集、高效图像处理、适用范围广的软硬件系统,能够获得微弱的生理信号采集,满足床旁实时动态监测,快速医疗诊断,以及社区医疗初步筛查等需求.     

基于多项式插值的定时恢复内插算法

经典的数字调相信号的定时恢复算法中,接收端定时误差矫正主要采用对内插滤波器逼近的方法来实现,这往往会将插值误差通过滤波后平均到定时输出中.提出一种基于时域多项式插值的定时误差矫正算法,通过选取最佳定时位置附近的采样点来构成插值模型,根据Lagrange插值算法或Newton插值算法得出表示信号时域波形的连续多项式函数解析式,取出该最佳定时点处的函数值作为定时恢复的输出,针对输出表达式的多项式特性以及差商和差分的关系对其进行类似Farrow结构的改进,以降低计算复杂度.对该算法在高斯信道下进行仿真,结果表明,所提出的时域样点插值法比内插滤波器逼近法的星座点收敛得更小,且收敛速度更快.     

小城镇职业教育发展的瓶颈及其对策思索

从小城镇的职业教育现状出发,探讨职教的困境,并提出促进职教健康、良性发展的举措,力图寻找职教发展的有效出路。