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1.
在矿难事故发生后实时监测被困矿工的生命体征,能够给营救工作提供重要的信息参考,因此设计了一款基于Mesh网的矿工心电信号无线监测系统.通过ADS1292心电检测模块对矿工的实时心电信息进行监测,然后将心电数据经过STM32F103单片机处理后通过OLED屏显示出来.同时,处理后的数据还可以通过无线组网模块发送至上位机进行显示,从而实现对井下采煤工人生命体征进行远程监测的目的.测试结果表明:该系统可以准确获取矿工心电信号波形,实测心率误差不超过4%,具有良好的应用前景和实用价值.  相似文献   
2.
煤岩识别一直是制约煤矿无人化开采的关键问题之一。传统的人工采煤因为工作环境极其复杂,很难精准地找到煤岩的分界面,容易造成欠切割或过切割现象。太赫兹光谱技术作为一种无损探测技术,能够反映出被测物体的物理和化学信息,可以成为研究煤岩识别的有效方法。采用太赫兹时域光谱技术与多元统计法—聚类分析(CA)和主成分分析(PCA)相结合的方法来识别不同种类的煤岩。通过透射式太赫兹光谱仪获得六种煤岩样品的太赫兹光谱,对其进行FFT等一系列数学计算可以得到各种样品的折射率、吸收系数以及介电常数。计算结果表明不同种类的煤岩在折射率、吸收系数上都存在差异。分析各类煤炭样品的折射率和吸收系数与样品的各组成成分含量之间的关系,可以发现碳含量是影响其样品折射率大小的因素之一,灰分含量是影响其样品吸收系数大小的因素之一。聚类分析中两类样品的欧氏距离与主成分分析中的第一主成分(PC1)得分都能反映煤岩样品之间的相似性和相异性,并且CA与PCA的结果保持一致。分别将各类样品在0.5~2.5 THz频率范围内的折射率、吸收系数与CA和PCA结合,组成太赫兹数据与煤岩之间的模型。分析表明:根据不同样品之间的相似性,两种模型中六种煤岩样品均被分为两类;在各种样品的吸收系数与CA-PCA组成的模型中,四种煤炭被聚集在一起,并且石英砂岩(GSR-4)具有很好的独特性:石英砂岩拥有最小的PC1得分值以及石英砂岩与第二类之间的欧氏距离最大,为219.03。由此可见采用太赫兹技术与多元统计方法结合,可以实现煤岩的准确识别,识别准确率可以达到100%。  相似文献   
3.
为了预防新冠病毒的传播,设计了一种基于树莓派4B的公共场所健康码识别系统.该设计采用树莓派4B作为控制模块,使用摄像头模块进行健康码和口罩识别.首先,树莓派4B通过控制4G模块为健康码的识别提供4G网络,以达到在线识别健康码的功能.其次,利用摄像头模块进行面部识别是否佩戴口罩,最后,使用红外测温传感器完成无接触人体测温,并采用树莓派自带的语音播报库进行语音播报.该系统具有在线健康码识别,无接触检测温度和口罩识别的功能,能有效预防接触和呼吸传播.在实际测试和应用中工作稳定,具有智能化,安全化等优势.  相似文献   
4.
以PIC18F4580单片机为核心,设计一种基于CAN总线的多点温度采集系统.CAN总线的多点温度采集系统利用CAN总线将各温度采集模块与上位机连接起来,实现多点温度采集功能.系统功能灵活.可靠性高,可用于需要进行现场多点温度采集的场合.  相似文献   
5.
实验教学是CAN总线原理及应用课程教学中理论联系实际的重要环节.通过实验,可以使学生对CAN总线节点的设计、基本原理和编程方法等知识有较全面的了解和掌握.但是大多数高校的单片机实验箱缺少CAN总线功能,使得CAN总线实验教学无法正常开展.为了解决这一问题,本文设计了一款基于单片机的CAN总线实验教学平台.该平台以51单...  相似文献   
6.
依据高校工科专业的发展培养目标,研究电气信息类专业科技创新人才的培养模式,介绍淮北师范大学电气信息类专业为提高学生的科技创新能力所采取的教学理念、教学模式、教学管理等方面的改革.在分析选拔方式培养精英型科技创新人才所存在问题的基础上,提出构建以学生为主体的科技创新团队,创新人才进行分层分流的培养,有效缓解师资及设备资源的紧张问题,实现专业科技创新人才的普及培养.  相似文献   
7.
以CDIO(Conceive-Design-Implement-Operate)工程教育理念为指导,结合单片机课程的教学现状,对单片机课程教学的教学大纲、教学模式、考核方式进行改革.教学实践表明,教学改革激发了学生的主动性,增强了学生的实践动手能力,提升了学生的创新设计能力.  相似文献   
8.
以CDIO工程教育理念为指导,结合我校电气信息类专业综合课程设计的教学现状,对综合课程设计的教学模式进行研究与改革,详细阐述综合课程设计教学改革的具体措施.教学实践结果表明,教学改革拓展学生的思路,激发学生的学习兴趣,提高学生综合实践的能力和创新设计的能力.  相似文献   
9.
设计一款基于MLX90614和UWB技术的矿工体温监测与定位系统.系统采用便携式设计,采用MLX90614采集矿工体温数据,UWB定位技术,通过无线传输方式上传至上位机.测试结果表明,体温监测功能基本误差控制在0.02℃范围以内,定位误差为0.20米,综合平均误差为0.09米,可实现人员体温监测与精确定位功能.  相似文献   
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