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基于MSE-PCA的腦電睡眠分期方法研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對(duì)傳統(tǒng)的自動(dòng)睡眠分期準(zhǔn)確率不足問(wèn)題，提出一種將多尺度熵（MSE）和主成分分析（PCA）聯(lián)合使用的自動(dòng)睡眠分期方法。以8例受試者睡眠腦電（EEG）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及專家人工分期結(jié)果作為樣本，首先使用MSE表征受試者腦電信號(hào)不同睡眠期的非線性動(dòng)力學(xué)特征；然后使用PCA的前兩個(gè)主成分向量代替MSE特征進(jìn)行降維，實(shí)現(xiàn)降低數(shù)據(jù)冗余的同時(shí)保留絕大多數(shù)EEG非線性特征；最終將新向量的特征參數(shù)輸入到反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)分類器中實(shí)現(xiàn)MSE-PCA模型的腦電睡眠狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，自動(dòng)分期準(zhǔn)確率可達(dá)到87.9%，kappa系數(shù)0.77，該方法能提高腦電自動(dòng)睡眠分期系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：9/22/2017

基于自適應(yīng)濾波的可穿戴式心電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

為了檢測(cè)公安、消防官兵等高危職業(yè)人群的心電信號(hào)，以胸帶作為穿戴載體，設(shè)計(jì)一款可穿戴式無(wú)線心電檢測(cè)系統(tǒng)，在智能手機(jī)上實(shí)現(xiàn)心電、心率的實(shí)時(shí)傳輸與顯示。考慮到警員日常的活動(dòng)，基于自適應(yīng)濾波器原理，將三軸加速度傳感器作為參考信號(hào)，對(duì)比兩種自適應(yīng)濾波算法濾出運(yùn)動(dòng)偽跡(Motion Artifact, MA)后的輸出波形。結(jié)果表明，采用歸一化的最小均方算法(Normalized Least Mean Square, NLMS)的自適應(yīng)濾波器輸出心電信號(hào)基線平穩(wěn)且R波定位準(zhǔn)確性達(dá)99%以上。在正常的人體活動(dòng)中實(shí)時(shí)測(cè)量的心率值誤差在4%以內(nèi)，心率測(cè)量精度較高。

發(fā)表于：9/21/2017

可穿戴式人體姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對(duì)臨床康復(fù)中人體關(guān)節(jié)活動(dòng)度檢測(cè)評(píng)估和康復(fù)機(jī)器人動(dòng)作示教不方便、訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置繁瑣等問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種價(jià)格低廉、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集方便直觀的人體姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)采用MPU6050慣性測(cè)量單元，利用I2C通信實(shí)現(xiàn)多通道傳感器數(shù)據(jù)的采集上傳，在上位機(jī)LabVIEW環(huán)境下基于互補(bǔ)濾波算法實(shí)現(xiàn)人體關(guān)節(jié)角度的檢測(cè)。通過(guò)與某公司生產(chǎn)的三維步態(tài)分析及運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行比對(duì)，證實(shí)此系統(tǒng)準(zhǔn)確可靠，并利用此系統(tǒng)進(jìn)行臥式下肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人示教動(dòng)作采集，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人示教功能。

發(fā)表于：9/21/2017

基于ADS1293的穿戴式心電檢測(cè)裝置設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][消費(fèi)電子]

通過(guò)對(duì)穿戴式心電監(jiān)護(hù)設(shè)備與低功耗技術(shù)的研究，設(shè)計(jì)了一款穿戴式心電檢測(cè)裝置。該裝置將心電監(jiān)護(hù)設(shè)備與背心服飾相結(jié)合，心電監(jiān)護(hù)設(shè)備采用低功耗、高集成度的模擬前端芯片ADS1293與BLE藍(lán)牙4.0低功耗無(wú)線模塊進(jìn)行心電信號(hào)的采集與傳輸，并結(jié)合低功耗MCU與電源管理模塊可有效地降低系統(tǒng)功耗，然后通過(guò)Matlab GUI進(jìn)行顯示分析。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試驗(yàn)證，本裝置體積小、功耗低、精度高，可在靜息、行走和慢跑狀態(tài)下長(zhǎng)時(shí)間準(zhǔn)確地采集心電信號(hào)，具有較高的可靠性、準(zhǔn)確性和穿戴舒適性，可用于心臟疾病的遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)與早期預(yù)警。

發(fā)表于：9/20/2017

可穿戴的心率和血氧監(jiān)測(cè)耳機(jī)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

設(shè)計(jì)一款穿戴式的心率血氧健康監(jiān)測(cè)耳機(jī)系統(tǒng)，完成了硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，并實(shí)現(xiàn)三個(gè)主要功能：信號(hào)采集；計(jì)算脈搏波輸出波形數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)的心率和血氧值；并將數(shù)據(jù)通過(guò)藍(lán)牙模塊發(fā)送到上位機(jī)。測(cè)試者通過(guò)上位機(jī)軟件輸出的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)自身健康的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。對(duì)比設(shè)計(jì)的穿戴式健康監(jiān)測(cè)耳機(jī)與標(biāo)準(zhǔn)的心率血氧監(jiān)測(cè)儀測(cè)試結(jié)果，誤差在允許范圍內(nèi)，驗(yàn)證了該設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：9/20/2017

基于H橋的壓電陶瓷物鏡驅(qū)動(dòng)器控制電源設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

研究了一種應(yīng)用于數(shù)字共焦顯微系統(tǒng)的壓電陶瓷物鏡驅(qū)動(dòng)器控制電源，采用高壓橋式運(yùn)放電路驅(qū)動(dòng)小功率三極管H橋方式輸出，改進(jìn)了傳統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電源在小幅度信號(hào)輸出時(shí)驅(qū)動(dòng)電流小、驅(qū)動(dòng)容性負(fù)載響應(yīng)速度慢等問(wèn)題。設(shè)計(jì)了一種過(guò)流過(guò)壓保護(hù)電路，對(duì)輸出電流電壓進(jìn)行監(jiān)控，由微控制器設(shè)置保護(hù)臨界點(diǎn)，提高了控制電源的穩(wěn)定性與可靠性。制作了方案的實(shí)驗(yàn)電路進(jìn)行測(cè)試，經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試該壓電陶瓷物鏡驅(qū)動(dòng)器控制電源各項(xiàng)指標(biāo)均符合設(shè)計(jì)要求。

發(fā)表于：9/19/2017

一種新型的單相逆變器并聯(lián)控制方法[電源技術(shù)][汽車電子]

在并聯(lián)系統(tǒng)中，逆變器輸出電壓幅值、頻率或相位的微小差異都會(huì)產(chǎn)生環(huán)流，造成系統(tǒng)無(wú)法正常工作。引用三相VSG的控制原理，分析了單相逆變器并聯(lián)系統(tǒng)均流控制方法。用同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程對(duì)其調(diào)速性能進(jìn)行模擬，消除了無(wú)功功率和線路阻抗之間的耦合關(guān)系，更好地實(shí)現(xiàn)均流。加入虛擬阻抗后，使系統(tǒng)呈現(xiàn)近似感性，減小線路阻抗對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響。仿真結(jié)果表明：并聯(lián)系統(tǒng)環(huán)流得到有效抑制，減小到0.008 A左右，孤島運(yùn)行時(shí)輸出電流諧波含量在0.8%，系統(tǒng)的頻率能較好地穩(wěn)定在50 Hz?；赩SG的控制方法能夠?yàn)閱蜗嗖⒙?lián)逆變系統(tǒng)輸出電壓提供頻率、相位和和電壓支撐。

發(fā)表于：9/19/2017

一種單開(kāi)關(guān)多路均流輸出LED驅(qū)動(dòng)電路的分析與設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

針對(duì)現(xiàn)有多通道LED均流技術(shù)的結(jié)構(gòu)和控制邏輯較復(fù)雜的問(wèn)題，提出一種基于諧振電容的單開(kāi)關(guān)多路輸出LED驅(qū)動(dòng)電路。與傳統(tǒng)的有源和無(wú)源均流方法相比，該驅(qū)動(dòng)電路只使用一個(gè)半導(dǎo)體開(kāi)關(guān)管和一個(gè)磁性元件，如電感或變壓器，而且可以驅(qū)動(dòng)奇數(shù)或偶數(shù)通道的LED負(fù)載，因此該電路具有體積小、成本低、性能高等優(yōu)點(diǎn)。另外，該驅(qū)動(dòng)電路只需通過(guò)控制一條支路的電流便可實(shí)現(xiàn)各通道的電流平衡，控制電路和控制邏輯均較為簡(jiǎn)單。對(duì)該驅(qū)動(dòng)電路的均流原理進(jìn)行了分析，并通過(guò)PSIM仿真軟件和實(shí)驗(yàn)樣機(jī)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。

發(fā)表于：9/18/2017

基于優(yōu)化求導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥ǖ闹C波檢測(cè)方法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為準(zhǔn)確實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)抑制電力系統(tǒng)諧波，提出優(yōu)化求導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓―EMD）算法的諧波電流檢測(cè)法。該法將電流信號(hào)分解成內(nèi)在模式函數(shù)（IMF），精確捕捉信號(hào)中非線性和不穩(wěn)定的諧波分量；該法用端點(diǎn)的一階導(dǎo)數(shù)為參數(shù)用埃爾米特多項(xiàng)式得到上下包絡(luò)線，以此解決端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題。使用該法設(shè)計(jì)了諧波檢測(cè)器并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：該法可精確地分解信號(hào)的基波和諧波分量，余量與原信號(hào)的趨勢(shì)分量相關(guān)系數(shù)（CORR）為0.998，相對(duì)均方根誤差(RRMSE)僅0.0191，抑制了端點(diǎn)效應(yīng)；且該法能夠?qū)崟r(shí)跟蹤檢測(cè)非平穩(wěn)信號(hào)，基波與原信號(hào)延時(shí)僅為4 μs，滿足有源電力濾波器（APF）需要。

發(fā)表于：9/18/2017

ITECH能量回饋式負(fù)載[電源技術(shù)][汽車電子]

對(duì)于很多具有全球戰(zhàn)略目光的公司來(lái)說(shuō)，如何提高產(chǎn)量、產(chǎn)品質(zhì)量和減少測(cè)試成本都是提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的路徑。最基礎(chǔ)的考慮就是設(shè)備的購(gòu)置、校準(zhǔn)和維護(hù)成本。雖然初期投資常需要我們的關(guān)注，但是運(yùn)營(yíng)成本往往在設(shè)備總投資中占有更大的成分?？刂坪每偝杀究梢蕴岣咂髽I(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

發(fā)表于：9/17/2017

滑?？刂乒夥嚵凶畲蠊β庶c(diǎn)的研究[電源技術(shù)][汽車電子]

光伏陣列中最大功率點(diǎn)跟蹤廣泛地采用基于滑?？刂品绞?，但存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、響應(yīng)速度慢等缺點(diǎn)?；诖耍岢鲆环N擾動(dòng)觀察法與滑?？刂品ㄏ嘟Y(jié)合控制最大功率點(diǎn)跟蹤方法。該方案滑模面需要一條直線滑動(dòng)線，該滑動(dòng)線與光伏特性曲線在最大功率點(diǎn)處彼此交叉時(shí)，可以對(duì)其位置進(jìn)行調(diào)整。升壓斬波電路的切換模式受該直線滑動(dòng)線直接影響，迫使光伏陣列工作點(diǎn)沿著光伏特性曲線和滑動(dòng)線交叉點(diǎn)移動(dòng)，從而光伏陣列將會(huì)產(chǎn)生最大功率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法與已有的滑?？刂葡啾容^，具有設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、能夠快速跟蹤最大功率的特點(diǎn)。

發(fā)表于：9/15/2017

單相PWM整流器DQ變換控制的模擬電路設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車電子]

PWM整流器控制中常通過(guò)引入坐標(biāo)變換實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)有功無(wú)功解耦，以簡(jiǎn)化控制器設(shè)計(jì)。為此，提出了一種基于全通濾波器方式的坐標(biāo)變換模擬電路設(shè)計(jì)方案，應(yīng)用所提坐標(biāo)變換方案并結(jié)合單相PWM整流器給出了虛擬DQ變換的雙環(huán)控制結(jié)構(gòu)，同時(shí)基于系統(tǒng)模型分析分別給出了電壓環(huán)和電流環(huán)補(bǔ)償器的參數(shù)設(shè)計(jì)結(jié)果，進(jìn)一步構(gòu)建出系統(tǒng)的具體模擬控制電路，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提坐標(biāo)變換電路與補(bǔ)償器參數(shù)設(shè)計(jì)的有效性。

發(fā)表于：9/15/2017

結(jié)合改進(jìn)編輯距離與SVM的圖像分類方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出了一種圖像分類方法，結(jié)合圖像的多尺度字符串表示以及改進(jìn)的編輯距離和SVM分類器進(jìn)行圖像分類。首先，對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分塊，提取各個(gè)歸一化圖像子塊上的方向梯度直方圖特征，并將生成的多尺度特征向量用多個(gè)字符串進(jìn)行表示；然后，提出融合編輯操作，改進(jìn)字符串的編輯距離，通過(guò)計(jì)算兩幅圖像對(duì)應(yīng)的兩組字符串之間的改進(jìn)編輯距離來(lái)測(cè)量?jī)煞鶊D像的相似度；最后，采用改進(jìn)的編輯距離計(jì)算徑向基函數(shù)，進(jìn)行改進(jìn)的SVM分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的分類正確率高，且平均分類耗時(shí)少。

發(fā)表于：9/14/2017

基于KELM決策融合的語(yǔ)音情感識(shí)別[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)語(yǔ)音情感信號(hào)的復(fù)雜性和單一分類器識(shí)別的局限性，提出一種核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）決策融合的方法用于語(yǔ)音情感識(shí)別。首先對(duì)語(yǔ)音信號(hào)提取不同的特征，并訓(xùn)練相應(yīng)的基分類器，同時(shí)將輸出轉(zhuǎn)化為概率型輸出；然后利用測(cè)試集在基分類器的輸出概率值計(jì)算自適應(yīng)動(dòng)態(tài)權(quán)值；最后對(duì)各基分類器的輸出進(jìn)行線性加權(quán)融合得到最終的分類結(jié)果。利用該方法對(duì)柏林語(yǔ)音庫(kù)中4種情感進(jìn)行識(shí)別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的融合KELM方法優(yōu)于常用的單分類器以及多分類器融合方法，有效地提高了語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)的性能。

發(fā)表于：9/14/2017

基于改進(jìn)的遺傳算法的MANET最優(yōu)路由生成方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡問(wèn)題，提出了一種基于遺傳算法的最優(yōu)路由生成方法。首先，將移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)集合看作一個(gè)種群，將各節(jié)點(diǎn)看作基因，將節(jié)點(diǎn)的排列組合看作染色體。然后，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的能量和距離來(lái)構(gòu)建遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，并結(jié)合記憶強(qiáng)化和精英移民機(jī)制解決移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡問(wèn)題。最終通過(guò)選擇、交叉和變異操作求解最優(yōu)路由。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在保證高報(bào)文送達(dá)率和低端到端平均延時(shí)的前提下，可以大幅提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。

發(fā)表于：9/13/2017