脑磁图研究进展

脑磁图是通过非侵入性测量微弱的脑磁场信号来研究脑功能的图像技术。本文详细地综述了有关脑磁图研究的特点、发生机理、测量系统、临床应用等方面的内容 ,给出了一个较为全面的关于脑磁图研究现状及今后发展趋势的框架。

基于虚拟仪器技术的发动机油耗测试系统研究

针对传统油耗仪的缺陷,利用虚拟仪器技术设计了一种发动机油耗测试系统.该系统是在原有发动机性能检测系统基础上扩充的一种智能化瞬态油耗仪系统,由重量传感器、油箱、充油电磁阀及各路油管组成.重量传感器输出的信号经信号调理电路输入6024E的模拟通道,经计算机分析处理;充油电磁阀的控制信号由6024E的数字通道输出,将油路切换成充油状态和测量状态.设计中主要结合失重原理和瞬时流量概念,使系统不仅有较高的测量精度,还能实时显示瞬时油耗和平均油耗.利用虚拟仪器技术将油耗仪与发动机性能测控系统有机地结合在一起,使系统不仅可实时显示发动机检测过程中的转速、扭矩和功率波形,还可实时显示发动机做变工况实验时的转速、扭矩、功率与瞬时油耗率的变化曲线.

利用非线性优化方法进行脑磁源定位

脑磁图 (Magnetoencephalography ,MEG)用于人脑的诱发神经活动的成像 ,具有很好的时间分辨率 ,能无损地监测脑神经活动。本文探讨了脑磁的基本理论 ,中心问题是根据头外测得的磁场数据来进行脑磁源的定位 ,此逆问题属于不定问题 ,需加一些限制以期得到合理的解。本文的源模型和头模型采用均匀球头导体中的单电流偶极子模型 ,利用非线性优化方法反演脑磁源参数 ,并采用了一种综合的非线性优化法来提高反演的精度和速度。仿真实验表明该方法是可行有效的。

基于正则化方法的加权最小模估计在脑磁源成像中的应用

脑磁图 ( m agnetoencephalography,MEG)逆问题的研究 ,根据点源和分布源两种源模型 ,可分为偶极子定位和磁源成像两大类求逆方法。采用非参数的分布源模型 ,MEG逆问题转化为一个病态的欠定方程组的求解。本文系统地阐述了结合 Tikhonov正则技术的加权最小模磁源重建方法 ,着重介绍了深度归一化算法、低分辨率脑电磁断层成像技术、局部欠定系统解法、选择性最小模方法 ,此外还从广义的加权最小模估计角度对最大熵重建方法 ,融合其它脑功能成像技术的方法以及最大后验概率估计方法加以解释和分析。不同的磁源成像方法目的都是通过引入合适的约束条件 ,从算法公式本身及神经细胞活动的特性中加以修正 ,减少逆问题的不适定程度 ,因此均可认为是使用正则方法来约束解空间 ,从而获得与测量磁场数据相拟合的并具有神经生理学和解剖学意义下的最合理的解。基于正则化技术的加权最小模估计是 MEG逆问题研究中最早开展、并已被广泛应用的磁源分布图像重建方法 。

脑磁源成像技术的研究进展

基于分布源模型的脑磁源成像 (neuromagnetic source im aging)技术构架在图像重建基础上重建脑内神经活动的电流源分布图像 ,是 MEG逆问题中一个非常活跃和开放的研究方向。本文较为系统地论述了磁源成像的发展过程 ,并对目前一些常用的具体重建方法进行了介绍和分析。由于脑磁逆问题的不定性 ,必须引人正则方法来转化为适定问题 ,文中从确定性和随机性两大正则理论框架的角度来阐述各种重建方法。

新型光电式烟雾传感器及其应用

针对光电式烟雾传感器存在的问题 ,设计了一种新型烟雾传感器 ,该传感器成本低廉能进行自检且不怕光 ,不怕磁 ,工作稳定 。