心电医疗监护物联网关键技术研究

针对物联网技术的发展,进行了心电医疗监护物联网感知层传感器节点软硬件设计,完成了基于NesC语言的组件结构化软件设计。在经典聚类路由协议LEACH之上提出了一种适用于心电医疗监护物联网感知层的改进型LEACH-SC算法,将感知层内簇头的分布进行优化,平衡簇的规模,在一定程度上解决簇头分布不均匀的问题。为保证心电医疗监护物联网应用层实时准确的心电诊断,提出了一种基于小波变换、希尔伯特变换和改进包络对心电信号进行变换的检测算法,实现了对QRS波群具体形态和位置的检测和识别,在检测到QRS波的基础上采用检测准则和策略对P波和T波进行了检测。实验结果表明,基于物联网技术的心电医疗监护系统能够完成心电的实时监测和诊断,LEACH-SC算法优化了感知层传感器节点成簇的选择,能量消耗达到了全局平衡,增加了物联网感知层传感器网络的生存周期,心电检测算法经MATLAB仿真与MIT-BIH数据库标注比较,误检率为0.89%。

基于可见/短波近红外光谱检测结球甘蓝维生素C含量

维生素C是人类必需的营养素,结球甘蓝作为主要蔬菜品种之一富含维生素C。该试验利用可见/短波近红外光谱分析技术,开展结球甘蓝维生素C含量的快速检测方法研究。首先通过Kennard-Stone(K-S)法将样本按照6:1划分为校正集(60个样本)和验证集(11个样本),分别利用反射率和吸光度的原始光谱、一阶导数(first derivative,FD)和二阶导数(second derivative,SD)光谱预处理后对应的6个数据集,建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型。针对最优光谱预处理方法处理后的光谱,设置5个置信水平(0.95,0.975,0.99,0.995,0.999 5),利用逐步回归(stepwise regression,SR)进行建模波长选择,以各置信水平对应的各组优选波长进行多元线性回归建模。结果表明:利用FD光谱预处理方法可以提高PLS回归模型精度,验正集R^2从处理前的0.85提高到0.96,是该研究的最佳光谱数据预处理方法。利用降维后的7个主成分继续建立PLS回归模型,校正集R^2为0.92,交互验证均方根误差(root mean squared error of cross validation,RMSECV)为0.658 0 mg/100 g,验证集R^2为0.96,预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)为1.620 4 mg/100 g。PLS回归模型预测维生素C含量,检测精度高,可以代替传统检测方法,为结球甘蓝的品质评定提供一种新的途径。进一步分别应用8,6,5个优选波长进行多元线性回归建模,校正集R^2平均为0.78,RMSECV平均为3.760 9 mg/100 g,验证集R^2平均为0.73,RMSEP平均为2.879 2 mg/100 g,虽然R^2有所降低,但波长点少,利用较少的波长变量来预测维生素C含量,降低模型复杂度,可以为便携式检测仪器开发提供技术支持,以提高结球甘蓝内部品质评定作业效率。

基于机器视觉的结球甘蓝形状鉴别方法

提出了一种机器视觉技术结合BP神经网络快速鉴别结球甘蓝叶球形状的方法。运用图像处理技术,提取结球甘蓝的高度、宽度、长轴、面积4个绝对形状参数,在此基础上定义了高宽比、圆形度、矩形度、椭形度、球顶形状指数等5个相对形状参数。分别以4个绝对参数、5个相对参数以及上述9个参数作为网络输入,建立BP神经网络叶球识别模型。测试结果表明,以绝对参数作为输入的BP神经网络正确识别率为62.5%,相对参数作为输入的BP神经网络以及相对参数和绝对参数9个参数作为输入的BP神经网络正确识别率均达100%,以相对参数作为网络输入的预测模型优于以绝对参数作为网络输入的预测模型,相对参数和相对参数结合绝对参数作为输入构建的BP神经网络识别模型均具有良好的分类和鉴别能力。

基于高光谱的马铃薯微型种薯分类检测

采用高光谱分析技术结合模式识别,建立了8种马铃薯微型种薯(大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2)的分类检测方法。采集276个种薯样本,对860~1700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Golay平滑和4点差分一阶导数光谱预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析,发现前3个主成分的累积贡献率为95.12%,包含了原始光谱的大部分信息,可作为分类变量。再分别使用线性判别分析、BP神经网络和支持向量机进行分类建模。最终通过分层、分步骤建立了8种马铃薯微型种薯的分类模型。首先采用线性判别分析模型区分大西洋、荷兰-14、荷兰十五041和其它品种,平均正确识别率达88.79%。再建立BP神经网络模型将其它品种样本区分为两类,一类为冀张薯8号和Y2,另一类为荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率达93.24%。最后以BP神经网络模型区分冀张薯8号和Y2,平均正确识别率为77.78%;以支持向量机分类模型区分荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率为87.23%。该研究建立的8种马铃薯种薯分步骤、分层分类识别模型的平均正确识别率达89.75%,表明高光谱光谱分析技术可用于马铃薯微型种薯的分类检测。

单向散列函数SHA-512的优化设计

在分析NIST的散列函数SHA-512基础上,对散列函数SHA-512中的关键运算部分进行了分解,通过采用中间变量进行预行计算,达到了SHA-512中迭代部分的并行计算处理,提高了运算速度。通过这种新的硬件结构,优化后的散列函数SHA-512在71.5MHz时钟频率下性能达到了1652Mbit/s的数据吞吐量,比优化前性能提高了约2倍,最后还将实验结果与MD-5、SHA-1商用IP核性能进行了比较。

HD-SDI数字视频信号处理及传输的FPGA设计与实现

设计了一种符合SMPTE292M标准的高清晰度数字电视信号采集传输用的HD-SDI卡,介绍了其电路结构,对HD-SDI中的视频数据、视频定时基准码、行号数据、校验码进行了分析,并就数字视频识别和提取模块、DMA传输模块和PLX9656局部总线到Avalon总线的转换模块进行了设计。FPGA采用Altera公司的StratixEP1S25,实验调试结果表明,HD-SDI数字视频信号处理及传输工作稳定可靠。

近红外光谱的结球甘蓝可溶性糖含量测定

结球甘蓝是一种富含碳水化合物的常见蔬菜,可溶性糖含量是决定其品质的重要参数。可溶性糖易溶于水,是蔬菜和水果口味的有效调节剂。作为碳水化合物,可溶性糖由三种元素C,H和O组成,其分子吸收光谱主要由被检测材料的分子中C—H,O—H和C—O等基团的组合频率吸收和倍频吸收组成,包含丰富的有机物信息。因此,采用近红外光谱和化学计量学方法,探索结球甘蓝可溶性糖含量的快速检测方法。用德国布鲁克公司的MATRIX-Ⅰ型傅里叶变换近红外光谱仪采集161份结球甘蓝样本光谱数据。波数范围:12 800~4 000cm^(-1)(780~2 500nm)。蒽酮比色法测量样本的可溶性糖。综合应用马氏距离法(MD)和蒙特卡洛交叉验证法(MCCV)剔除异常样本,采用Kennard-Stone(K-S)法将样本按照给定比例划分为校正集和验证集。分别使用Savitzky-Golay卷积平滑(S-G),一阶导数(FD),二阶导数(SD),多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)及它们的组合共12种方法对样本进行光谱预处理,获得最佳预处理方法,提高光谱数据的信噪比。采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)筛选偏最小二乘回归(PLS)模型中回归系数绝对值大的波数点,去掉回归系数绝对值小的波数点,以有效选择与所测特性值相关的最优波数组合,获得具有良好鲁棒性和强预测能力的校正模型。使用模型决定系数R2、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)作为模型精度评价指标。根据蒙特卡洛交叉验证法和马氏距离剔除异常样本的原理,共剔除10个光谱或者化学值异常的样本。最终参与建模分析的样本个数为151。异常样本剔除后,通过K-S法将样本按照3∶1被分成校正集(110个样本)和验证集(41个样本)。使用原始光谱数据,预处理后的光谱数据和对应于优选波数的光谱数据,建立PLS模型。结果表明,利用MSC+FD光谱预处理可以提高建模精度,校正集R2从处理前的0.68增长到0.93,MSC+FD是本研究中理想的光谱数据预处理方法。利用CARS法共优选了84个建模波数。在12 000~10 000cm^(-1)波数区域内,有O—H键2级和C—H键3级倍频伸缩振动吸收,此区域主要的背景信息为水和其他含氢基团,在此区域内共包含了36个选定的波数。在8 500~6 000cm^(-1)区域,存在糖类和水的O—H键的1级倍频伸缩振动吸收,葡萄糖的O—H键的1级倍频伸缩振动吸收,该区域是包含反映可溶性糖成分的主要光谱区间,背景影响较小,CARS方法在此区域共选择了15个建模波数。5 800~4 000cm^(-1)区域与12 000~10 000cm^(-1)区域相似,包含的选定波数多,CARS方法在此区域选择了33个建模波数。利用CARS对参与建模的波数进行优选,减少了无关信息,降低了模型的复杂度,选择的波数不但引入了表征待测组分的光谱,同时还引入了代表背景信息的光谱,使得校正模型适应性增强。建立了结球甘蓝可溶性糖的全谱PLS模型,根据CARS波数优选结果,建立了结球甘蓝可溶性糖的CARS-PLS模型。对于全谱PLS定量模型,校正集的决定系数R2为0.93,RMSECV为0.157 2%,RMSEP为0.132 8%。对于CARS-PLS模型,校正集的决定系数R2为0.96,RMSECV为0.076 8%,RMSEP为0.059 4%。数据表明,两种模型具有相当的R2,但CARS-PLS模型的RMSECV是全谱PLS模型的1/2。RMSEP也接近1/2,CARS-PLS模型比全谱PLS定量模型所用建模变量少,模型得到简化,精度更优。用CARS-PLS模型对验证集41个样本进行预测,预测集决定系数R2为0.86,预测标准误差为0.059 4%。提供了一种工作效率较高的结球甘蓝质量无损检测方法。

基于JDBC技术的奶牛场信息管理系统

介绍基于JDBC技术和Microsoft SO LServer 2000数据库管理系统,利用JBuilder9.0开发工具,采用主程序统一协调运行方式,开发了适合中小型奶牛场使用的奶牛场信息资料管理系统。该系统分为牛群管理、产乳管理、牛群繁殖、统计与分析、养牛场(小区)管理、系统管理功能6个方面,可以对奶牛及奶牛场各种技术数据进行分析、综合和整理,是一种实用、经济、操作简便的奶牛场信息资料管理系统。

基于AWG的多通道光纤光栅传感解调系统

设计开发了一种基于陈列波导光栅（AWG）的多通道光纤光栅解调系统. 该系统由宽带光源、隔离器、耦合器、光环路器、光纤布拉格光栅（FBG）传感器、AWG、光电探测电路、调理放大电路、低通滤波电路和ARM控制电路等组成,采用光强法解调技术,对FBG 传感器的温度进行精确测量. 实验结果表明：该解调系统测量误差不大于±0.1 ℃,FBG 中心波长解调范围为1 545.30-1 560.50 nm, 可实现对4 通道的32 个FBG 传感器同时测量.

lwIP移植到μC/OS-Ⅱ中的实现

针对μC/OS-Ⅱ不支持基本的TCP/IP网络通信问题,探讨了将lwIP移植到μC/OS-Ⅱ系统中的方法,使其具有了TCP/IP的网络通信功能．在μC/OS-Ⅱ上进行了网络通信的应用测试表明,移植工作取得了实效．

多信道共用方式电话线路扩容装置的研究

为解决电话线路紧张问题 ,采用多信道共用方式设计研制了电话线路扩容装置 ,阐述了电话线路扩容装置的工作原理 。

基于DCGAN和改进YOLOv5的织物疵点检测算法

针对传统的织物疵点检测算法的精度低、速度慢、漏检率高等难点,提出了基于深度卷积生成式对抗网络和改进YOLOv5的织物疵点检测算法。首先,将公开的天池阿里云织物疵点图像通过DCGAN网络进行数据增强,建立各类疵点样本较为完善的数据集;其次,为了提高模型的检测精度,在YOLOv5模型上引入CBAM注意力机制模块,让模型检测更能聚焦在缺陷区域,从而降低漏检率;再次,将Mish激活函数替换Leaky ReLU函数,增强模型的泛化能力。最后通过改进模型与原模型的对比实验,得出结论,提出的模型相比其他深度学习模型具有更好的检测度和鲁棒性。

基于Web的奶牛场管理信息系统

介绍基于JSP+Servlet+Javabean模式开发的、适合中型奶牛场使用的奶牛场管理信息系统,分为牛群管理、产乳管理、牛群繁殖、统计与分析、养牛场管理及系统管理功能6个方面,可以对奶牛及奶牛场各种技术数据进行分析与综合整理,是一种实用、经济和操作简便的奶牛场信息资料管理系统。

基于容性耦合电极的可穿戴心电信号检测及其去噪算法研究

针对传统心电检测系统存在佩戴电极不方便和电极导电膏易脱水等问题,在研究分析电容耦合工作原理的基础上,设计了一种可穿戴容性耦合电极。针对这种可穿戴容性耦合电极,提出了一种改进小波阈值去噪算法,该算法结合心电信号与噪声小波系数分布特性,采用改进阈值函数对分解后小波系数量化处理并重构心电信号。利用MIT-BIH数据库验证,该算法能有效消除心电信号中的噪声干扰,相比平滑滤波、数学形态滤波和经验模式分解信噪比提高了10.72%,均方误差减小了27.29%。心电检测实验表明可穿戴容性耦合心电信号检测系统能够准确检测出人体心电信号主要特征。

基于改进深度残差网络的心电信号分类算法

针对不同类型心电(electrocardiogram,ECG)信号分类的不足,提出了一种基于改进深度残差网络(Resnet)的分类方法。首先对心电数据做可视化处理,使用格拉姆角场(Gramian angular fields,GAF)将一维的ECG信号转换为二维图像,然后对Resnet-50网络模型进行改进,在网络中添加多级shortcut支路,并优化了残差块;为了进一步提高模型的表达能力,将Relu激活函数替换为SELU激活函数;最后将图像输入到改进的残差网络中进行分类,并在医院对患者的心电信号进行了实际测试。实验结果表明:该算法对7类心电信号的平均识别率达到了98.3%,相对于原始的残差网络,准确率提升了2.9%;算法诊断结果与医生诊断结果一致,从而验证了算法的有效性和实用性。

医疗监护无线传感器网络的研究

无线传感器网络具备传感、计算和无线通信等能力,如何将它应用到传统的医疗监护领域是一个很大的挑战.无线传感器网络的实现难点在于网络体系机构、操作系统、通信协议和应用软件等方面的设计.设计了一种心电医疗监护无线传感器网络,它对于医院病人的心电实时监护和临床医学诊断具有重要的实际意义,详细介绍了无线传感器网络体系结构和系统软硬件设计,尤其在节点硬件和通信协议两方面进行了深入的阐述.

汽车电子控制单元ECU的设计

本文给出了汽车电子控制单元ECU的IP核设计。该IP核基于RISC技术的单指令、单周期的体系结构,并采用了自顶向下(top-down)的设计方法和硬件描述语言VerilogHDL,给出了ECU的体系结构以及各个功能模块的具体设计和仿真结果。

基于PTR2000模块的家庭智能电子开关

研究设计了一种基于无线收发数传模块PTR2000的家庭智能电子开关,实现了家庭照明电灯、电器设备等集中控制的电子化、遥控化,文中阐述了其硬件设计、软件设计和采用的抗干扰措施.

基于Web的昆虫分类与检索系统实现

介绍以《中国动物志·昆虫纲》信息为基础,基于Java Web+Tomcat+MSSQL Server平台,开发的昆虫分类与检索系统。昆虫分类检索系统分为前台应用和后台应用两部分,前台部分主要包括昆虫的引导式检索,精确查询,昆虫信息树结构展示。后台主要是昆虫纲的目,科,属,种的信息管理,检索表信息管理和系统综合管理。

基于IDE硬盘的大容量语音记录仪

介绍一种基于IDE硬盘的大容量语音记录仪的设计方法,重点阐述了大容量语音记录仪的硬件和软件设计。