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基于WiFi IEEE 802.11協(xié)議實(shí)現(xiàn)醫(yī)療視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][醫(yī)療電子]

　　采用先進(jìn)技術(shù)，提供最先進(jìn)最及時(shí)最周到的醫(yī)療服務(wù)，樹立更好的行業(yè)形象，高效的為病人服務(wù)是醫(yī)療行業(yè)的宗旨。當(dāng)前，無線網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)及圖像壓縮處理技術(shù)的快速發(fā)展，安全防范體制和監(jiān)控技術(shù)的完善和進(jìn)步，為建設(shè)新型的醫(yī)療診斷護(hù)理體系創(chuàng)造了條件。特別在遠(yuǎn)程醫(yī)療和醫(yī)療監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域，可以采用最新的技術(shù)構(gòu)建更加適應(yīng)需求的遠(yuǎn)程會(huì)診、遠(yuǎn)程現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控、遠(yuǎn)程手術(shù)指導(dǎo)、局部區(qū)域重癥監(jiān)護(hù)、術(shù)后護(hù)理、急診護(hù)理、非現(xiàn)場(chǎng)護(hù)理監(jiān)控等系統(tǒng)，補(bǔ)充和完善現(xiàn)有的醫(yī)療監(jiān)控手段。

發(fā)表于：4/23/2021 4:47:28 PM

對(duì)頻率步進(jìn)毫米波導(dǎo)引頭干擾技術(shù)研究[其他][其他]

針對(duì)頻率步進(jìn)毫米波精確制導(dǎo)武器如何實(shí)施有效對(duì)抗問題，在分析頻率步進(jìn)毫米波導(dǎo)引頭二維成像工作原理基礎(chǔ)上，構(gòu)建了導(dǎo)引頭二維成像場(chǎng)景，對(duì)頻率步進(jìn)毫米波導(dǎo)引頭成像處理以及多種干擾樣式進(jìn)行了系統(tǒng)全面仿真。仿真結(jié)果表明，不論干擾源是否位于導(dǎo)引頭天線波束覆蓋范圍內(nèi)，采用非相參干擾和相參干擾都可對(duì)毫米波導(dǎo)引頭實(shí)現(xiàn)干擾，非相參干擾能量較為分散，相參干擾能量較為集中。據(jù)此，提出了逆增益和有源干擾的復(fù)合干擾策略，在實(shí)現(xiàn)頻步進(jìn)毫米波導(dǎo)引頭干擾的同時(shí)，可同步實(shí)現(xiàn)干擾源自身防護(hù)。

發(fā)表于：4/23/2021 9:20:00 AM

采用嵌入式操作系統(tǒng)和PID控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能微波治療儀的設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

　　本文主要闡述了醫(yī)用微波治療儀的智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。簡(jiǎn)要介紹了微波治療儀的組成原理及其功能，并詳細(xì)描述了該微波治療儀智能化自動(dòng)控制系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)內(nèi)容，同時(shí)對(duì)微波治療儀的一些組成部件進(jìn)行了相應(yīng)的介紹。通過PID 調(diào)節(jié)和分段擬合對(duì)微波治療儀的智能化控制，使得此微波治療儀工作運(yùn)行比沒有利用此控制方案的情況更加穩(wěn)定可靠，測(cè)試結(jié)果也表明該設(shè)計(jì)是切實(shí)可行。同時(shí)開發(fā)了上位機(jī)軟件，為復(fù)診以及治療效果的統(tǒng)計(jì)分析提供了一個(gè)平臺(tái)。

發(fā)表于：4/22/2021 4:57:00 PM

ANT系列分組密碼算法的FPGA高速實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

ANT系列分組密碼算法是一種輕量級(jí)密碼算法，針對(duì)ANT-128/128算法，使用Verilog HDL分別對(duì)密鑰擴(kuò)展模塊、加密模塊在Quartus II 15.0中進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)，并采用46級(jí)全流水線結(jié)構(gòu)進(jìn)行高速優(yōu)化。在Cyclone V系列5CGXFC7D6F31C7ES芯片中綜合結(jié)果表明，工程實(shí)現(xiàn)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)向量值一致，兩模塊邏輯利用率分別僅占總資源的3%及7%，且基于流水線優(yōu)化后的加解密模塊工作頻率最高可達(dá)339 MHz，數(shù)據(jù)吞吐率最高可達(dá)43 Gb/s，能夠滿足大部分高速加密系統(tǒng)的需求。

發(fā)表于：4/22/2021 9:38:00 AM

基于JESD204B的1 GS/s、16-bit數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究[其他][其他]

采用“ADC+FPGA”的架構(gòu)，設(shè)計(jì)了1 GS/s、16-bit高速高精度數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了大動(dòng)態(tài)范圍(>1 000倍)信號(hào)的單信道測(cè)量功能。研究采用周期sysref和脈沖sysref兩種模式，分別建立了穩(wěn)定連接的、具有確定性延遲的JESD204B連接，對(duì)比了兩種模式下的采樣數(shù)據(jù)頻譜差別，結(jié)合硬件設(shè)計(jì)、固件設(shè)計(jì)的注意事項(xiàng)，推薦采用周期sysref建立JESD204B連接。研究分析采樣數(shù)據(jù)的時(shí)域波形和頻率譜密度，驗(yàn)證了ADC芯片內(nèi)部包含4個(gè)片上ADC通道的結(jié)論。

發(fā)表于：4/22/2021 9:30:00 AM

一種低輸入電壓的微型太陽能充電器[模擬設(shè)計(jì)][其他]

分析了移動(dòng)便攜式太陽能發(fā)電應(yīng)用中太陽能電池陣列受照情況的特點(diǎn)及其對(duì)有效輸出功率的影響，指出該類應(yīng)用中應(yīng)盡可能減少陣列的串聯(lián)數(shù)，增加并聯(lián)數(shù)以減少部分遮擋或受照不均勻造成的功率損失。針對(duì)這一需求，采用LT8490控制器，設(shè)計(jì)了一款具有最大功率點(diǎn)跟蹤功能的升降壓太陽能充電模塊，通過分析控制器的工作原理，提出了一種拓展輸入電壓下限的方法，使其能更好地解決移動(dòng)便攜式應(yīng)用中減少串聯(lián)數(shù)導(dǎo)致陣列輸出電壓較低的問題。實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，該方法可行有效，設(shè)計(jì)的微型太陽能充電模塊能滿足移動(dòng)便攜式應(yīng)用中太陽能電池陣列串聯(lián)數(shù)較少、輸出電壓較低的要求。

發(fā)表于：4/21/2021 9:32:00 AM

基于機(jī)器視覺輪廓提取的平滑處理算法[其他][其他]

在利用機(jī)器視覺提取眼鏡鏡片輪廓過程中會(huì)有環(huán)境干擾光造成誤差，影響輪廓的光順與精度。為了修復(fù)此誤差，提出了一種新的擬合算法：先尋找特征剔除受環(huán)境干擾光影響的輪廓部分，然后對(duì)被剔除的部分進(jìn)行基于三次B樣條曲線的保形插值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過該平滑擬合算法的處理，基于機(jī)器視覺的輪廓提取系統(tǒng)提取的標(biāo)準(zhǔn)圓輪廓數(shù)據(jù)的最小二乘圓擬合的均方差減少了80%～90%,圓度誤差減少了70%～80%，說明該擬合算法能顯著提高系統(tǒng)提取的輪廓數(shù)據(jù)的光順與精度。

發(fā)表于：4/21/2021 9:25:00 AM

人臉屬性識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[人工智能][消費(fèi)電子]

目前，精確地進(jìn)行人臉識(shí)別在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中得到了大量的應(yīng)用，如監(jiān)控、門禁等，而只針對(duì)人臉屬性進(jìn)行的識(shí)別在娛樂、安防和社交媒體領(lǐng)域同樣有著廣泛的應(yīng)用。因此，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MTCNN進(jìn)行人臉檢測(cè)，基于Resnet50網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉屬性的識(shí)別，同時(shí)使用Python語言設(shè)計(jì)開發(fā)實(shí)現(xiàn)人臉屬性識(shí)別應(yīng)用界面的系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，該系統(tǒng)使用基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉屬性識(shí)別模型在性別、年齡以及種族屬性的識(shí)別上準(zhǔn)確率分別達(dá)到了97.32%、71.64%及92.13%，同時(shí)人臉屬性識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)能夠穩(wěn)定地運(yùn)行，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：4/20/2021 9:50:00 AM

一種基于QR分解的觀測(cè)矩陣優(yōu)化方法[其他][其他]

在壓縮感知理論中，最為關(guān)鍵的問題是觀測(cè)矩陣的構(gòu)造。影響圖像重建質(zhì)量的因素包括觀測(cè)矩陣列向量間的獨(dú)立性以及觀測(cè)矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性?；诖颂岢隽艘环N優(yōu)化算法。該算法采用QR分解以增大觀測(cè)矩陣列獨(dú)立性，同時(shí)對(duì)利用等角緊框架(Equiangular Tight Frame，ETF)收縮的Gram矩陣進(jìn)行優(yōu)化，通過更新每次梯度下降的方向，加快收斂速度，從而減小觀測(cè)矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在信號(hào)稀疏度或觀測(cè)次數(shù)相同情況下，該優(yōu)化觀測(cè)矩陣的方法在提高圖像重建質(zhì)量與穩(wěn)定性方面都有一定優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：4/20/2021 9:40:00 AM

基于EEMD分解與PCA-FCM聚類的岸橋減速箱故障診斷方法[其他][其他]

針對(duì)岸邊橋式起重機(jī)(岸橋)減速箱特征提取以及故障診斷問題，提出了一種集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)與主成分分析(PCA)-模糊C均值(FCM)聚類的減速箱故障診斷組合方法。首先，通過EEMD分解將減速箱非線性、非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF)，提取每個(gè)IMF分量的多維故障特征；然后，使用主成分分析法對(duì)故障特征進(jìn)行降維，并分析了減速箱振動(dòng)信號(hào)的特征值與故障模式之間的關(guān)系，通過模糊C均值聚類算法對(duì)減速箱的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EEMD-PCA-FCM方法對(duì)減速箱的3種狀態(tài)有很高的識(shí)別準(zhǔn)確率，表明該方法是一種準(zhǔn)確有效的減速箱故障診斷方法。

發(fā)表于：4/19/2021 11:58:00 AM