一种新型模拟肺模型的实验研究

建立了一种新型的可用于呼吸机性能测试的玻璃瓶模拟肺模型,通过物理推导得到模拟肺的顺应性与玻璃瓶的大小及其内部温度有关,并用相关的实验证明了模型的可行性.研究表明:在恒温条件下其顺应性与玻璃瓶的大小成比例关系;在玻璃瓶内放入一定量的铜网可以使其在一定的频率下保持恒温状态,这种模拟肺可用于精确测试呼吸机特性.     

一种基于声卡和MATLAB的信号采集和分析的方法

提出了信号采集和动态特性分析的一种简单、可行的方法。利用WINDOWS95／98系统资源及声卡采集双通道信号,然后利用MATLAB语言提供的信号处理工具箱对该信号进行时域、频域分析。     

便携式野外特种训练环境监测系统设计

针对野外特种作业与训练对环境实时监测与感知的迫切需求,设计了便携式环境多参数一体化的环境监测系统,应用于野外特种作业与训练各种场景的环境多参数实时监测与记录.对各个传感器的原理及算法进行研究分析,设计了下位机的电路及上位机的人机交互界面,在上位机中实现数据可视化、超限警示、历史查询与对比、数据储存、设置等功能.通过实验...     

基于无线蓝牙的静脉输液监控器的设计

为了避免传统人工输液系统人力物力耗费大、控制精度低、安全度较低等原因造成的风险,设计了一种基于无线蓝牙的静脉输液监控系统。通过ATmega32L精确检测与控制输液滴速,在输液即将结束,进行预报警;App端设计护士监控管理软件,能够利用蓝牙与下位机设备进行远距离信息通信,使医护人员能够实现集中监测与管理患者输液信息。患者输液数据存入单片机内部的EEPROM中,确保掉电后数据不会丢失。通过算法分析及实验测试,该设计可以确保输液在结束前的5min进入报警状态,可以避免静脉输液过程中的风险,达到安全控制的目的。     

心电R波检测及控制左心辅助装置

心衰是一种威胁人类生命的主要疾病之一,左心室辅助装置作为心脏移植前的过渡支持治疗使用,对心衰终末期患者的生活质量和生存率有明显提升;在对心电图实现自动的检测中,QRS波群的检测是最关键的环节,它影响着后续数据分析和处理的正确性及准确性;设计利用数据库数据和人体心电采集数据作为原始待处理源,通过高阶低通滤波与香农能量的创新算法结合进行处理数据,在硬件上增加使用高阶自适应中值滤波算法,使得处理后的实时数据噪声降到最低,有利于准确提取到R波,最后使用测试后的心电R波驱动左心室辅助装置,达到对心衰患者进行辅助治疗的作用,并且通过MATLAB和Modelsim软件仿真成功后,在FPGA硬件上实现了实时心电信号控制血泵系统的方案;经试验测试此方法可以准确的提取R波,并且可以控制左心辅助装置同步进行泵血。     

基于USB 2.0数据采集系统的新型模拟肺设计研究

模拟肺是一种专用的呼吸机检测设备,可对呼吸机进行测试与定标。本文结合玻意耳定律(Boyle’s law)提出了一种新型模拟肺设计方案,其中玻璃瓶模拟人肺,顺应性(作为肺和胸腔是否容易扩张的指标)大小可根据玻璃瓶容积选择。利用基于CY7C68013单片机的USB 2.0数据采集系统对模拟肺的相关数据进行采集与分析,从而验证模拟肺模型设计方案的可行性。     

胶囊内窥镜无线遥测定位的校正

为了进一步提高采用交流励磁定位无线跟踪胶囊内窥镜的定位精度,减小系统误差,提出了改进的神经网络定位校正方法。首先,设计了适应于胶囊内窥镜定位校正的神经网络结构;然后,采用Levenberg-Marquart算法结合贝叶斯正则化方法改进校正网络,抑制校正网络的过拟合。通过定位实验平台,建立了定位目标的跟踪位置与实际位置的样本对照数据表,并应用校正网络对定位数据进行校正。定位校正实验表明,改进的神经网络校正法可进一步减小定位误差,校正后的X,Y,Z,α,β分量的平均误差分别减小至8.7 mm,10.1 mm,7.3 mm,0.086 rad和0.081 rad。与基本BP算法相比,采用Levenberg-Marquart贝叶斯正则化的改进算法有效提高了定位校正网络的泛化能力和收敛精度。     

椭圆微驱动电火花加工装置中电极的驱动与控制

在介绍椭圆微驱动电火花加工机械的基础上，分析了椭圆微驱动器对驱动电路的要求，为实现电火花电极的微米级步距，设计了椭圆微驱动电路，并能有效地控制电极的运动方向。     

基于希尔伯特变换和自适应阈值的R波检测算法

提出一种基于希尔伯特变换和自适应双阈值的R波检测算法。首先对预处理后的信号进行幅度归一化和希尔伯特包络分析;然后采用自适应双阈值法检测R波;最后,根据增强后的信号定位检测到R波的位置。使用4个具有不同频率和信噪比的数据库（MIT-BIH心率失常数据库、QT数据库、NST噪声数据库、European ST-T数据库）和临床采集心电数据对所提算法进行性能评估,结果表明,各种不规律和含有严重噪声干扰的心电信号中R波的位置依然能被所提算法准确检测出。在MIT-BIH心律失常数据库中,总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.36%、99.77%和99.13%,每条记录平均消耗时间比传统的Pan and Tompkins算法大大缩短。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和实时性。     

MATLAB环境中生物医学信号采集与处理的应用

考虑到大多数生物医学信号变化缓慢、频率范围低、易受到干扰或噪声的影响,甚至淹没在其中,经常需要采用特殊的处理方法,选择了语法简单、图形显示功能丰富、工具箱扩展能力强的MATLAB,作为编程分析和处理语言,并用"人体呼出CO2浓度采集"和"消化道生理信号处理"两个实例,分别从生物医学信号采集和图形用户界面处理两个不同方面,介绍了它在生物医学工程学中的应用.MATLAB表现出来的独特的优越性,无疑将对人体所表现出来的生物医学信号的研究和有用信息的提取产生积极而广泛的影响.