舌脉客观化互动式辨证诊疗系统

客观化舌脉诊疗系统是用于中医诊疗的客观化辅助系统。在硬件上采用ZM 1型脉象仪作为心脉信号传感器,完成脉象采集、放大、滤波处理等任务;选用UA30 3型A D采集器做为计算机接口;以计算机作为人机交互、软件处理和显示终端。在软件上,用VisualC ++开发了基于数据库的舌象和脉象互动式综合辨证诊疗系统。本系统的任务是辅助中医师记录病情、参与辨证、提示诊断、协助处方,其特点是结构轻便,操作简单,成本低,稳定性好。适用于各科研单位的脉象客观化研究和各中医院、中医诊所的中医诊断,同时也可以为中西医结合提供中医的诊断依据。

车间空气中N-甲基对硝基苯胺及对硝基氯苯含量的测定

探索建立高效液相色谱测定车间空气中N-甲基对硝基苯胺(MNA)和对硝基氯苯含量的方法。通过回收率和现场试验对富集吸收方式、富集时间以及吸收速率进行了优化选择。该方法对MNA的富集吸收回收率可达97%,对原料对硝基氯苯的富集吸收回收率达100%。

精密双稳压控制器ADM1051/1051A

ADM1051/1051A是模拟器件公司(AnalogDevices)生产的精密双稳压控制器 ,它具有1.515V和1.818V两种输出电压。主要用于个人电脑主板上的总线终端及接口的供电。本文介绍了该芯片的工作原理和引脚功能 。

基于样本熵的运动想象分类研究

提出了基于脑电的样本熵特征进行运动想象分类的思想,分析了左右手运动想象时感觉运动皮层的脑电信号样本熵及其动态变化规律.结果表明,样本熵能够较好地反映左右手运动想象时脑电特征的变化,具有明确的生理意义.在此基础上,利用Fisher线性分类器对基于样本熵的左右手运动想象进行了动态分类,得到的平均最大分类正确率达到87.8%.最后,提出了一种样本熵的快速算法,其计算量小、速度快,满足BCI实时系统要求.

基于脑机接口的智能康复系统的设计

为了辅助脊髓损伤所导致的瘫痪病人的运动功能重建,将脑机接口技术和功能性电刺激技术相结合,开发了一种可供瘫痪病人根据自己的运动意愿控制残肢运动的智能康复系统。该系统能够绕过患者体内受损的神经通路,直接将人的运动意图通过外部通路传达给功能性电刺激仪,刺激相应的神经肌肉,完成患者对残肢的直接控制。详细介绍了该系统的总体设计思路、脑机接口实验设计、特征提取与分类算法、功能性电刺激仪的设计等关键技术。初步实验表明,本康复系统能以95%以上正确率分析人的运动意图,控制功能性电刺激仪完成预定的刺激任务,恢复手部抓握动作,展现出巨大的实用价值。

基于因子分析和BP神经网络的非物质文化遗产传播现状研究:以陕西省为例

通过对陕西省常住居民发放问卷,在有效数据的基础上,进行简单描述性统计分析,建立基于因子分析和BP神经网络的非物质文化遗产传播现状评价模型。结果显示,陕西省非物质文化遗产的传播现状处于“一般”阶段。

一种新型拉普拉斯电极的设计及其在脑机接口中的应用

为了提高脑机接口的分类正确率,设计了一种基于三同心圆环的拉普拉斯电极,此电极能够快速测量4阶精度的头皮拉普拉斯电位(LEEG),具有极高的空间分辨率和定位性能.基于九点法表面拉普拉斯电位估算理论,推导了此三同心圆环拉普拉斯电极直接测量LEEG的原理.通过与传统EEG测量对比实验表明,此三同心圆环拉普拉斯电极在左右手运动想象的脑机接口中能够显著地提高分类正确率,并且简单易用,具有很大的实用价值.

荧光法在赤潮图像分析中的应用

微藻样品中往往包含着各种复杂的非藻沉淀物,为解决这些微藻的探测和分析问题,利用微藻类在一定波长光照射下产生荧光的特性,对裸甲藻等多种赤潮藻类进行荧光实验处理,并在此基础上对藻类的荧光图像和灰度图像进行阈值分割、轮廓和纹理分析及图像识别等后继图像处理．实验证明,荧光法可以有效去除背景噪声, 保留藻类信息,使后继的图像处理工作更加容易和有效,从而解决了探测和分析包含复杂背景的沉淀物样品中微藻的问题．文中提取了藻类的15个特征进行识别处理,准确率可达95％．

水性聚氨酯分散液的制备与性能研究

以含有磺酸盐基团的聚酯二元醇和异佛二酮二异氰酸酯(IPDI)为主要原料,以二羟甲基丙酸(DMPA)为亲水单体,制备了一组不同组成的水性聚氨酯分散液,经力学性能测定和差示扫描量热法(DSC)分析,研究了亲水单体含量、软段相对分子质量及磺酸盐基团含量对分散液及其胶膜性能的影响。结果表明:软段中磺酸盐基团含量及软段相对分子质量对分散液胶膜的热力学性能和胶黏剂的初粘强度都有影响。

荧光法在赤潮图像分析中应用

为解决探测和分析包含复杂背景沉淀物样品中的微藻的问题,利用微藻类在一定波长光的照射下会产生荧光的特性,对裸甲藻等多种藻类进行荧光实验处理。并在荧光实验的基础上进行阈值分割,轮廓和纹理分析及图像识别等后继图像处理,实验证明,荧光法可以有效的去除背景噪声,使得后继的图像处理容易和有效,从而解决了探测和分析包含复杂背景的沉淀物样品中微藻的问题。

红外光谱法研究聚氨酯脲氢键

采用间苯二胺为扩链剂制备聚氨酯脲,研究其力学性能。随着硬段含量的增加,产物的硬度和强度均增加,而断裂伸长率下降。并用红外光谱法对氢键化程度进行表征,结果表明:随着硬段含量的增加,其脲羰基区氢键化程度增加。

荧光法在赤潮图像分析中的应用(英文)

赤潮藻样品中往往包含着各种复杂的非藻沉淀物,为解决这些微藻的探测和分析的问题,可以利用微藻类在一定波长的光照射下会产生荧光的特性,对裸甲藻等多种赤潮藻类进行荧光实验处理,并在此基础上对藻类的荧光图像和灰度图象进行图像分割,轮廓和纹理分析及图象识别等后继图象处理。实验证明,荧光法可以有效的去除背景噪声,保留藻类信息,使得后继的图象处理工作更加容易和有效,从而解决了探测和分析包含复杂背景的沉淀物样品中微藻的问题。

近红外光谱法同时测定端羟基聚丁二烯数均相对分子质量、黏度和羟值

采用近红外光谱法同时测定了端羟基聚丁二烯(HTPB)的数均相对分子质量、黏度和羟值,与传统方法相比较,可得到满意的结果。该法可在HTPB工业生产中作为一种简捷快速的测定方法使用。

近红外光谱法测定端羟基聚丁二烯不饱和度分布

文中使用近红外光谱法测定端羟基聚丁二烯的不饱和度分布,通过对文中叙述方法的准确度和精密度分析,证实方法可行。该法可在端羟基聚丁二烯工业生产中作为一种简捷快速的测定方法使用。

织物反光粘接层用聚氨酯胶粘剂的研制

介绍一种织物粘接层用聚氨酯胶粘剂的研制,着重讨论了该胶粘剂的原料选择、制备和使用。

人体视网膜图像的提取

伴随年龄增长而产生的视网膜斑点是引起视力衰退的主要原因。有大量证据表明盲点和脉络膜新血管(CNV)形成有紧密联系,从而造成视网膜组织在结构和功能上不可挽回的破坏。基于盲点检测的激光凝固法(SPB)是对被感染地区进行激光凝固,能够有效拖延或阻止斑点性视力衰退(AMD)。这一方法需要从激光扫描检眼镜(SLO)中获得视网膜图像并对盲点特性进行分析。本文结合病变视网膜的解剖学和病理学特征介绍了该图像的产生步骤及图像分析算法,并通过特征提取,空间定像和叠加等方法从SLO中提取完整的视网膜图像。该方法不需要很大修改可以直接应用于临床诊断中并为相关领域的研究提供指导。

基于多项Logit回归的非物质文化遗产传播研究

以陕西省常住居民为调查对象,共发放932份问卷,其中有效问卷921份,对陕西省非物质文化遗产的传播现状进行评价。首先,利用问卷调查法和数理统计法对陕西省非物质文化遗产传播现状进行简单描述性统计分析;然后,利用因子分析将问卷中提取的19个变量综合成9个因子,并在此基础上通过多项Logit回归建立陕西省非物质文化遗产传播现状评价模型。模型结果显示,陕西省非物质文化遗产的传播处于“一般”阶段,与简单描述性统计分析结果完全一致。

基于机器学习分类算法的玻璃文物鉴定

近年来,玻璃文物受到的关注度越来越高。为了鉴定玻璃文物的类型、分析玻璃文物中的主要化学成分,该文基于高钾、铅钡玻璃的14种化学成分和表面风化情况,构建基于支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和Logistic回归(LR)的玻璃文物鉴定算法,对63种玻璃文物进行分类鉴定。结果显示:算法的预测精度均高于95%,可以将其应用到玻璃文物的实际鉴定中。

Individualization of Data-Segment-Related Parameters for Improvement of EEG Signal Classification in Brain-Computer Interface

In electroencephalogram (EEG) modeling techniques, data segment selection is the first and still an important step. The influence of a set of data-segment-related parameters on feature extraction and classification in an EEG-based brain-computer interface (BCI) was studied. An auto search algorithm was developed to study four datasegment-related parameters in each trial of 12 subjects’ EEG. The length of data segment (LDS), the start position of data (SPD) segment, AR order, and number of trials (NT) were used to build the model. The study showed that, compared with the classification ratio (CR) without parameter selection, the CR was increased by 20% to 30% with proper selection of these data-segment-related parameters, and the optimum parameter values were subject-dependent. This suggests that the data-segment-related parameters should be individualized when building models for BCI.