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为了进一步提高人体血液成分无创伤测量的精度,从而达到临床的要求,提出了人体血液成分无创伤测量的一种新方法,这种方法是在血流受阻条件下,基于动力双波长时间分辨透射测量,将先进的时间门技术和拉普拉斯变换方法结合起来,对人体血液成分进行无创伤测量。该理论模拟了利用该方法在体测量人体血液参数,模拟结果显示当p>0, 强调早期到达的光子的贡献时,能提高人体血液参数的检测灵敏度。 相似文献
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全氟和多氟化合物环境问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
全氟和多氟化合物(PFASs)是一类具有重要应用价值的含氟有机化合物,许多全氟和多氟化合物难以光解、水解和被生物降解,因此具有环境持久性,并可沿食物链累积放大。2009年5月9日,全氟辛烷磺酸(PFOS)及其盐和全氟辛烷磺酰氟被正式列入持久性有机污染物(POPs)名单,由此全氟和多氟化合物成为近年最受关注的新型污染物,其环境问题研究进入到了新的广度和深度。本文将就其分析方法、环境存在、生物累积放大效应、人体暴露和健康效应、新型全氟和多氟化合物等方面的研究,特别是2009年PFOS等被纳入POPs公约以来取得的研究新进展,进行较为全面的综述,并在此基础上对有关发展趋势进行展望。 相似文献
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针对红外视频人体行为识别问题,提出了一种基于时空双流卷积神经网络的红外人体行为识别方法。通过将整个红外视频进行平均分段,然后将每一段视频中随机抽取的红外图像和对应的光流图像输入空间卷积神经网络,空间卷积神经网络通过融合光流信息可以有效地学习到红外图像中真正发生运动的空间信息,再将每一小段的识别结果进行融合得到空间网络结果。同时将每一段视频中随机抽取的光流图像序列输入时间卷积神经网络,融合每一小段的结果后得到时间网络结果。最后再将空间网络结果和时间网络结果进行加权求和,从而得到最终的视频分类结果。实验中,采用此方法对包含23种红外行为动作类别的红外视频数据集上的动作进行识别,正确识别率为92.0%。结果表明,该算法可以有效地对红外视频行为进行准确识别。 相似文献
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为了解决个人隐私的保护、受光照条件和障碍物等因素的影响,设计了一种基于屋顶二值红外传感器网络的人体行为识别系统。系统采用STM32芯片和ZigBee协调器建立ZigBee网络。当实验者在安装在屋顶的20个互连的AMN31111红外传感器下面做出一系列行为时,传感器对其进行二值数据采集,ZigBee协调器将数据通过串口发送到PC机上实时动态显示,通过Keil 5系统软件对采集的二值数据以txt文本格式存储。提出了像素值法对人体进行定位和BP神经网络算法在模拟的居家环境中对7种不同人物行为进行识别。实验结果表明:该系统实现了人体多种行为的识别,其识别率为84.7%,4名实验者得到平均识别精度相比固定在居家电器传感器设备要高4.7%左右,并且该系统采集精度高、性能稳定、可靠性高、成本低、功耗低,解决了一些目前人体行为识别监测系统存在的问题。 相似文献
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作为人体体液之一的尿液中含有多种人体新陈代谢的产物以及体内排出的毒素,如果能够对这些组分进行定性分析,就能够在一定程度上有效反映人体器官的健康状况,这是临床医学中重要的研究途径。该实验分别以785和1 030 nm激光作为源激发,以具有电磁场增强的金纳米粒子作为基底,利用表面增强拉曼散射光谱(SERS)对临床实验研究中所用的人体新鲜尿液的成份进行快速、无损分析。通过控制金纳米溶胶与尿液原液的混合比例从而来制备一系列具有不同配比的实验样品,并且通过实验我们获得其相应的SERS光谱。由实验结果分析可知,我们能够有效地得到尿液中尿酸、次黄嘌呤等多种成份的SERS光谱。与此同时,我们还研究了在不同波长激光条件下的尿液的SERS光谱。相较于1 030 nm的激光,785 nm的激光得到的SERS光谱具有较高的分辨率以及较低的背景值。与此同时,利用具有1 030 nm激光的便携式拉曼仪对实验样品进行快速、无损分析,有望为临床医学现场、快速分析诊断提供帮助和支持。而且相信,SERS能够在人类健康甚至生物组织的检测等方面提供更加详细的信息。 相似文献
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针对目前国内制服号型匹配作业效率与精准度低的现状,设计出一种基于配衣参数因子的智能选制服号型装置,能实现快速、智能、精准的对个人制服号型的选择;该装置以超声波身高测量仪、电子体重计、头围测量仪、脚长测量仪、测量控制电路、数据传输转换单元等组成人体测量硬件系统,其作用主要是用于快速采集人体相关测量指标数据;在软件设计方面采用智能选号型算法,其目的是对所采集数据进行智能定量分析,最后准确的匹配出个人制服号型;试验结果表明,该装置设计理论充分且性能良好,具有广泛的应用推广前景。 相似文献
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