脉搏计设计与实现要点

脉搏测量仪是用来测量人体心脏跳动频率的有效工具,而脉搏的测量是一种评价人生理状况的好方法,在现代医学领域被广泛使用。本文阐述了脉搏计设计中的注意要点,包括传感器选择,放大、滤波、整形电路以及单片机最小系统设计,实现了对每分钟脉搏跳动次数的测量、显示、存储与报警功能。心脏跳动频率通过压电传感器转换成电信号,经差分对测量放大电路放大,压控电压源型低通滤波电路滤波,施密特触发器整形后把信号变为适于单片机处理的标准0V～5V矩形波信号,通过对单片机电路编程处理来实现脉冲跳动次数的显示、存储与报警功能。

无创血糖检测仪的DSP和Android软件系统设计

基于DSP和Android操作平台的处理系统是目前电子产品的应用热点。介绍了无创血糖检测仪系统的硬件结构和软件应用平台,详细阐述了DSP主控芯片的控制流程和Android平台的用户交互模块设计,通过RS232标准接口,实现了无创血糖检测仪系统各模块的串行通信。对16名志愿者进行血糖测试实验,样本测试相关系数为0.863,实验表明,该系统可以控制完成血糖检测和原始数据的存储,无创血糖测试具有可行性。

基于自然语言处理的舆情分析和股价涨跌预测系统

金融科技的快速发展拓展了证券市场预测股票行情的途径,传统的方法是通过股票的历史价格和特征因子进行预测,这种基于历史量价的预测方法很难反应公众情绪对股市的影响。基于深度学习的自然语言处理技术能够发掘文本数据的深度特征,从网络上的散乱信息中找到特殊线索,为金融市场中舆情的定量分析提供了解决方案。本系统以网络上关于上市公司的原始新闻资讯作为样本,以真实的股价涨跌情况作为标签,分别对样本数据进行清洗、文本向量化等预处理,设计出代表短线、中线和长线的三种数据集,搭建基于深度学习模型BERT的金融情感预测系统(BERT-FS),经过训练和评估之后,判断股票涨跌的AUC值最高可达79.48%.