基于支持向量回归的血红蛋白浓度无创检测模型

为实现血红蛋白浓度的无创检测,设计基于支持向量回归的血红蛋白浓度检测方法。首先,基于Beer-Lambert定律建立血红蛋白无创检测数学模型;然后,对采集的光电容积脉搏波描记法(PPG)信号进行降噪和滤除基线漂移处理后提取出血红蛋白浓度特征信息,并使用递归特征消除算法对提取的特征信息进行选择,以去除冗余特征;最后,将筛选出的29个特征信息作为回归模型的输入特征,并采用支持向量回归算法构建血红蛋白预测回归模型。通过对249例临床数据进行试验验证(其中199例作为训练数据集,50例作为测试数据集),得出预测值与参考值的均方根误差为1.83 g/dL,相关系数为0.75(P<0.01),试验结果表明本文方法与传统有创检测方法具有较强的一致性。

基于多波长近红外光谱的血红蛋白浓度无创检测技术研究

针对传统的血红蛋白浓度检测需要抽血采样,检测流程复杂且无法连续监测血红蛋白浓度的变化趋势等问题,本研究设计了一种基于多波长近红外光谱的无创血红蛋白浓度检测方法。首先,基于Beer-Lambert定律建立了血红蛋白无创检测数学模型,并依据该模型设计了八波长近红外光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号采集系统;然后,对采集的PPG信号进行降噪和滤除基线漂移等预处理,并根据建立的无创检测模型对特征信息进行提取与选择;最后,基于Stacking算法构建血红蛋白预测回归模型。通过对249例临床数据进行实验验证,得到无创检测模型的预测值与参考值的均方根误差为1.17 g/dL,相关系数为0.75。实验结果表明,本研究方法可有效实现血红蛋白浓度的无创检测。

两种不同生物质成型燃料燃烧特性实验研究

以木质颗粒和玉米秸秆颗粒两种生物质成型燃料为研究对象,通过热重分析和生物质燃烧实验台对两种成型燃料的燃烧特性展开研究并将二者的试验数据进行对比分析。实验结果表明:两种生物质颗粒燃烧过程具有相似性,但在反应速率与燃烧特征参数上存在明显差异。与玉米秸秆颗粒相比,木质颗粒着火温度高,着火时间晚,但燃尽时间短;在燃烧初始阶段木质颗粒的反应速率低于玉米秸秆颗粒,而后又高于玉米秸秆颗粒,燃烧过程中木质颗粒最大反应速率明显大于玉米秸秆颗粒;木质颗粒的可燃特性、燃尽特性和综合燃烧特性指数均优于玉米秸秆颗粒;木质颗粒在低温段和高温段的活化能均高于玉米秸秆颗粒。

氧体积分数对木质和玉米秸秆燃烧特性的影响

采用TG-DTG-DSC联用技术对木质颗粒和玉米秸秆颗粒的燃烧特性进行了实验,考察了在不同含氧气氛中两种生物质的可燃特性、着火特性、燃烧稳定性、燃尽特性及综合燃烧特性的影响,计算了燃烧动力学参数。结果表明:随着氧体积分数的增大,两种生物质的着火温度和燃尽温度降低,燃烧稳定性判别指数、可燃性指数和综合燃烧特性指数增大;木质颗粒的着火温度和前期燃尽指数高于玉米秸秆,后期燃尽指数低于玉米秸秆,木质颗粒比玉米秸秆颗粒更难热分解,氧气体积分数对玉米秸秆颗粒燃烧特性影响要大于木质颗粒;生物质在低温阶段的活化能要大于高温阶段的活化能,两阶段的活化能随着氧气体积分数的增大而减小。

秸秆类生物质灰软化温度的灰预测模型研究

根据秸秆类生物质灰成分和灰软化温度实测数据构成的数据样本,采用灰色关联度分析法研究灰成分对灰软化温度的影响,建立灰软化温度GM(0,8)预测模型。结果表明:该预测模型预测精度较高,适用于预测秸秆类生物质灰软化温度,具有工程应用价值。

秸秆类生物质成型燃料氧化过程特性

对玉米秸秆颗粒在不同升温速率和不同氧体积分数下进行热重实验和对照实验,了解外界因素对玉米秸杆颗粒表观质量增加的影响程度以及分析颗粒质量增加的主要原因,同时对不同升温速率和不同氧体积分数下玉米秸秆颗粒氧化反应特征温度的变化规律进行分析。研究结果表明:生物质颗粒与氧的吸附作用是导致颗粒质量增加的主导因素;随着升温速率的增大,玉米秸秆颗粒氧化反应总区间延长,干燥峰值温度θ1、临界温度θ2、着火温度θ4和最大质量损失峰值温度θ5逐渐增大,吸附峰值温度θ3逐渐减小;随着氧体积分数的提高,玉米秸秆颗粒氧化反应总区间缩短,干燥峰值温度θ1保持不变,临界温度θ2先降低再保持不变,吸附峰值温度θ3先降低再上升,着火温度θ4和最大质量损失峰峰值温度θ5随氧体积分数的增加而降低。

基于信息学理论的基因数据挖掘研究

在冗余和相关分析的基础上,进行特征选择和结合流形学习理论,提出了一种开展系统研究的模型,并对5个基因表达数据集(NCI、Lymphoma、Lung、Leukemia、Colon)开展了疾病分类研究。实验结果表明,这种建模系统在降低数据处理计算量的同时,能有助于特征基因数目的确定,并进而提高疾病分类的准确度,在诊断和个体化治疗方案的制定方面有着很好的应用前景。

猪粪堆肥及资源化利用研究进展

猪粪是一种常见的农业废弃物,其资源化利用已成为当前研究的热点。简要介绍了猪粪的2种堆肥方法和机理,以及各种影响堆肥效率的因素,其中包括pH值、C/N、含水率、通气、温度、填充料等。说明了猪粪中主要污染物重金属、抗生素及其抗性基因的处理方法。简要列举了部分资源化处理路线(肥料化,饲料化和能源化)并讨论了存在的问题。提出了未来的研究应着重于提高堆肥质量、缩短堆肥时间、减少氮元素损失、除臭等方面的问题,以实现猪粪资源化利用的可持续发展。

长沙某大型综合性医院能耗统计与分析

以长沙某大型综合性医院为研究对象,分析了该医院2014年度的能源消费情况。该医院能耗结构由电力、天然气、柴油和汽油构成,其中以电能和天然气为主,两者共占医院总耗能的96%左右。该医院消耗的各种能源按等价值折合标准煤8 867.21 t,按当量值折合标准煤5 525.22 t。统计分析了医院的电能和天然气的主要消费流向,得出了医院的能耗密度和单位面积综合电耗等能耗指标。该医院医疗区的年均能耗密度为245.93 k W·h/(m^2·a),单位面积综合电耗为103.19 k W·h/(m^2·a)。并对该医院的能源消费指标及水平进行了对标分析与评价。

基于MSP430微控制器的心电信号采集系统设计

目的:设计一个具有高性能、低功耗特性的心电信号采集系统,以满足长时间监测患者生理状况的需求。方法:采用ADAS1000低功耗心电图模拟前端与MSP430F5529微控制器,利用串行外设接口总线实现模拟前端的配置以及心电数据的回读。结果:该系统可对正常活动状态下的患者做24 h动态心电监测,采集的数据准确可靠。结论:该系统实现了印制电路板的一体化集成,功耗低,可用于由电池供电的便携式应用(如穿戴式设备)中。

穿戴式动物生理参数采集装置的设计与实现

目的:设计一种可用于实验动物猕猴的生理参数采集装置,可采集心电、呼吸、体位/体动信号。方法:采用体表电位提取技术采集动物的心电信号,采用呼吸感应体积描记技术来提取胸腹呼吸运动,通过三维加速度传感器的三轴输出量来获得体位/体动信号。结果:在动物实验中成功采集到了自由活动猕猴的生理参数,并将其存储于安全数码卡(secure digital memory card,SD)文件系统中,保证了实验数据的完整准确。结论:该装置能够采集自由活动状态下动物的生命体征,经过改制后亦可用于人类,在动物医学及低负荷监测技术领域有着广阔的应用前景。

基于多波长无创血红蛋白检测系统研究

目的研究开发一种便携式无创血红蛋白检测系统,实现人体总血红蛋白浓度的连续、实时监测。方法系统采用8个波长发光二极管(LED)作为光电容积脉搏波描记法(PPG)信号光源,联合约束独立成分分析和自适应滤波新方法消除PPG源信号的运动伪迹,应用主成分分析(PCA)和后向反馈人工神经网络(BP-ANN)相结合的新方法对PPG信号特征进行提取并利用十折交叉验证方法建立血红蛋白浓度的预测模型,无创系统样机和传统有创血液分析仪同步检测106例志愿者血红蛋白浓度。结果无创检测结果(SpHb_BP)和传统有创检测结果(Lab_tHb)的均方根误差为1.02g/dL,相关系数为0.73(P<0.001);Bland-Altman图显示SpHb_BP与Lab_tHb平均偏倚绝对值为0.05g/dL,99.1%(105/106)的点在95%一致性界限内。结论基于8波长PPG信号实现了无创血红蛋白检测系统研制,系统与临床有创血红蛋白浓度检测结果具有较好的一致性。

基于PPG的腕式血氧饱和度监测仪研制

研制一种无创、连续、实时测量的腕式血氧饱和度监测仪,基于光电容积脉搏波(PPG)原理采用AFE4400血氧模拟前端和MSP430主控制器进行血氧、脉率源数据采集和处理,并应用血氧测量算法和脉率测量算法分别计算出血氧和脉率值,样机与FLUKE Prosim8P标准器分别同步进行31例血氧和151例脉率测量实验。血氧测量值Lab_tSpO 2和标准器血氧值Std_tSpO 2的均方根误差为0.85%,相关系数为0.995(P<0.001);脉率测量值Lab_tPR和标准器脉率值Std_tPR的均方根误差为0.289bpm,相关系数为0.999(P<0.001)。实验表明:本样机与标准器血氧、脉率测量结果具有较好的一致性。

面向国产CPU的可重构计算系统设计及性能探究

为了提升国产平台的计算性能,采用国产CPU+FPGA的异构架构,设计了基于国产CPU的可重构计算系统。该系统包括基于国产CPU的主机单元和FPGA可重构加速单元,主机单元负责逻辑判断与管理调度等任务,FPGA负责对计算密集型任务进行加速,并采用OpenCL框架模型进行编程,以缩短FPGA的开发周期。为了验证该系统的性能,采用AES加密算法来测试该系统的计算性能,通过对不同长度的明文进行AES加密测试,并与CPU串行处理结果进行对比,得出:相比于单核FT-1500A CPU串行加密方式,采用可重构计算系统并行加密能够获得120多倍的加速比,且此加速比会随着明文长度的增加而成非线性增大。实验结果表明:基于国产CPU的可重构计算系统能够大幅提升国产平台的计算性能。

面向NAND Flash存储的纠错编码技术概述

对面向NAND Flash存储的纠错编码技术进行综述。首先,介绍NAND Flash的内部结构及其出错机制。然后,对目前常用的4种纠错编码技术(Hamming码、RS码、BCH码以及LDPC码)原理及现状进行详细介绍。最后,对比分析这4种纠错编码技术的优缺点以及未来的发展趋势。

燃气轮机—压缩机机组热效率测试中的问题及看法

中原—沧州输气管道(以下称中沧线)首站安装了两套由美国索拉(SOLAB)透平公司(以下称索拉公司)引进的离心压缩机机组。对这2套机组分别于1987年11月和1990年8月进行了热力性能测试。

利用电化教学手段优化体育教学效果

教师应充分发挥现代教育资源的辅助作用,实现电化教学与学科教学的整合,转变教学模式,全面落实体育教学三维目标,为学生的身体和心理健康、体育素养的形成奠定基础。

竹材分级技术研究进展

综述了国内外竹材分级技术的研究现状,介绍了计算机视觉、声振动谱、近红外光谱、核磁共振、X射线、超声波、微波等技术在竹材木材检测分级中的应用,对竹材分级技术进行了展望。

基于脑电信号的癫痫发作预测研究进展

癫痫作为一种神经系统常见疾病,具有发病率高、突发性和反复性的特点。及时预测癫痫发作并进行干预治疗,可以显著减少患者的意外伤害。当前,基于脑电信号的癫痫发作预测正成为癫痫研究的热点,虽然相关研究取得很多进展,但距临床应用仍有一定距离。本文就该领域的研究进行综述,阐述了其发展历程及关键技术,着重介绍和分析基于机器学习和深度学习进行癫痫发作预测的研究进展。传统机器学习方法面临特征选取和浅层模型泛化能力弱等制约,采用深度学习进行癫痫预测逐渐成为当前发展趋势,需要开展更加深入的探索,以促进癫痫发作预测技术的临床应用。