基于加速度传感器的心率信号处理及检测方法

为了提高穿戴式设备心率检测的准确性,提出了一种新的基于加速度传感器的光电容积脉冲波(PPG)信号处理方法。从加速度信号中判定是否存在运动伪迹并获取运动伪迹的频率。该方法以均值滤波为基础,去除原始信号中的基线漂移与运动伪迹,重构出理想的PPG波形,准确地检测出每分钟心跳数(BPM)。通过多种运动状态下的实验测试表明:该方法能够有效去除PPG信号中的噪声,提高BPM检测的准确性,可应用到穿戴式设备连续性实时监测。     

基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法

针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)的血压(blood pressure, BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)提取单周期PPG信号及其一阶和二阶导数的高阶交叉特征,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)提取PPG信号的时频图中的深层特征;随后将提取的特征输入支持向量回归器(support vector regression, SVR)构建BP估计模型。在UCI-BP数据库的12 000个样本上进行了模型评估,实验结果表明所提出的方法优于最新的BP估计方法。     

基于修正加速度的对数归一化变步长自适应滤波的心率估计算法

针对运动过程的光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号易受到运动伪影的干扰,使得心率测量困难的问题,提出了一种基于修正加速度的对数归一化变步长自适应滤波(log-normalized least mean square,Log-NLMS)算法.该算法利用角速度对加速度进行卡尔曼滤波修正,去除重力分量.然后将修正后的加速度作为对数归一变步长自适应滤波的参考信号,滤除PPG信号中的运动伪影,最后利用谱峰追踪估计心率.结果表明:该算法估计心率的平均绝对误差较传统算法平均降低了1.4次/min,平均相对误差降低了1.55％,可见本文算法能够有效地去除运动伪影的干扰,获得更为准确的心率.     

基于PPG脉搏信号特征值的驾驶员脑血管疾病识别模型

驾驶员的身体状况与交通安全息息相关，尤其是驾驶员的心脑血管健康状况。实时监测驾驶员的健康情况，有助于驾驶员及时了解自己的身体状况，减少因突发疾病导致的交通事故。文中对657份来自广西壮族自治区桂林市人民医院的PPG脉搏波数据集通过ChebyshevⅡ滤波器降噪和快速傅里叶法提取时域特征、频域特征和小波包特征后，将脑血管疾病进行二分类数值化，再将数值标签化后的脑血管疾病类型作为输出参数，以构建驾驶员脑血管疾病数据集。针对实际数据集样本的分类不均衡问题，通过SMOTE算法进行过采样补充，构建基于PPG特征值的驾驶员脑血管疾病分类模型SSA-DELM，并利用实际数据集进行训练和实验，发现所提出的方法对脑血管疾病的预测精确率达83%，查准率达80%，查全率达76.6%、F₁分数为0.79，平均查准率均值达0.80，表明该分类模型能够为患有脑梗或脑血管疾病驾驶员提供较为准确的预警。文中研究成果可为基于PPG信号的驾驶员动态健康监测系统提供理论模型基础和技术支持，在新能源汽车行业的软件服务和智能医疗中具有较大的应用空间，这与新能源车企“终端+软件+服务”的全产业链销售模式相契...     

基于焦点和角度的多维索引方法

多维索引方法的算法非常复杂且难于实现,有时算法的复杂程度和其性能的提高是不相匹配的.为此,作者提出了一种基于焦点和角度的多维索引结构.基本思想是在对象空间选出焦点集,通过计算得到中心焦点、基本向量集和FAC＿坐标.在检索时,通过估计结果集内数据点与基本向量的夹角范围来实现对数据点的过滤.这种索引方法的最大优点是索引文件较小,所需的存储空间小.因而,这种方法能够更好的适应于维数和数据集的增长.此索引结构与Omni＿顺序扫描算法的过滤效率通过实验进行了对比,实验数据验证了该索引方法的有效性.     

基于数据增强和字词融合特征的实体槽位识别

针对传统的基于字级表示的实体槽位识别模型无法很好利用词语信息,以及信息技术(IT)运维领域缺少足够数量公开数据集的问题,提出一种基于BERT＿Word2vec＿BiLSTM＿CRF模型的实体槽位识别方法,并通过数据增强对模型的训练数据集进行扩展．该模型将基于转换器的双向编码表征(BERT)模型得到的字向量表示和Word2vec得到的词向量表示进行融合,通过双向长短时记忆(BiLSTM)网络进行上下文编码,通过条件随机场(CRF)进行解码,得到最终的序列标注结果．通过在某企业提供的数据集上进行实验,结果表明：融合词级特征可以在BERT预训练模型的基础上进一步提升识别性能,F1值达到了92.33%.     

三层桨搅拌槽内聚醚多元醇流场的LDV测量与数值模拟

采用流体力学软件(FLUENT),建立了两种三层桨搅拌槽的数值模拟模型,模拟聚醚多元醇(PPG)的流动特性,并与激光多普勒测速技术(LDV)测量数据进行比较。结果表明,选用多重参考系法(MRF)和Laminar模型计算结果与LDV测量值基本吻合。上、中层为四宽叶翼型上提桨(WHu),底层为六半椭圆管涡轮桨(6-HEDT),槽内"死区"少、高速率区分布多、搅拌功率损耗小、径向与轴向速率大,适用于PPG搅拌系统内。两种组合桨的周向速率均偏大,因而降低PPG的周向速率或提高轴向和径向速率,是改善PPG搅拌混合的关键。     

基于随机增强Swin-Tiny Transformer的玉米病害识别及应用

针对图像识别中获取全局特征的局限性及难以提升识别准确性的问题,提出一种基于随机增强Swin-Tiny Transformer轻量级模型的图像识别方法.该方法在预处理阶段结合基于随机数据增强(random data augmentation based enhancement, RDABE)算法对图像特征进行增强,并采用Transformer的自注意力机制,以获得更全面的高层视觉语义信息.通过在玉米病害数据集上优化Swin-Tiny Transformer模型并进行参数微调,在农业领域的玉米病害上验证了该算法的适用性,实现了更精确的病害检测.实验结果表明,基于随机增强的轻量级Swin-Tiny+RDABE模型对玉米病害图像识别准确率达93.586 7%.在参数权重一致,与性能优秀的轻量级Transformer、卷积神经网络(CNN)系列模型对比的实验结果表明,改进的模型准确率比Swin-Tiny Transformer, Deit3＿Small, Vit＿Small, Mobilenet＿V3＿Small, ShufflenetV2和Efficientnet＿B1＿Pruned模型提高了...     

预交联凝胶颗粒对固-液共存体系性能影响研究

预交联凝胶颗粒(PPG)只能溶胀,而不溶于水的特性是固液共存体系发挥调剖作用的主要机理。PPG与聚合物、表面活性剂溶液组成的二元、三元固液共存体系的稳定性能,制约着该技术在油田开发中的实际应用效果。研究了制备的PPG的膨胀性能。研究表明该PPG产品溶于水1 d后即快速膨胀,3 d后基本稳定,膨胀快速且未完全溶解于水中。PPG水溶液在渗透率级差为8的双管填砂模型上的调剖试验表明,PPG注入后,高渗模型的分流量由近93%迅速下降至8%,低渗模型的分流量由近7%迅速上升至92%,调剖效果显著。在此基础上,研究了PPG与聚合物、表面活性剂溶液组成的二元、三元固液共存体系的稳定性能。研究结果表明,相对于单一聚合物体系,PPG的加入增加了体系的黏度以及老化期间的保黏率;该实验结果在PPG与聚合物二元固液共存体系的流变性试验中得到验证,PPG中可溶部分的溶解以及PPG与聚合物、表面活性剂的相互作用是造成上述结果的主要原因。     

NdCl＿3－SrCl＿2－CaCl＿2三元体系相图的研究

借助ＤＴＡ研究了ＮｄＣｌ＿３－ＳｒＣｌ＿２－ＣａＣｌ＿２三元体系相图。发现该体系内有对应于ＮｄＣｌ＿３、Ｓｒ＿３ＮｄＣｌ＿９、α＿１和α＿２的５个液相面，６条二次结晶线，一个三元低共熔点Ｅ（４７．０％ＮｄＣｌ＿３，２４．５％ＳｒＣｌ＿２；５６２°Ｃ）和三元转熔点Ｐ（４３．４％ＮｄＣｌ＿３，２５．３％ＳｒＣｌ＿２；５８７°Ｃ）．试用极化与反极化概念探讨了含稀土相图、化合物生成及其稳定性变化的规律。     

可穿戴运动心率监测腕带的设计与实现

为了解决由于运动伪差干扰导致利用反射式光电脉容积脉搏波计算心率通常较难得到准确结果的问题,设计了一种腕式心率监测装置.通过反射式光电传感器和三轴加速度传感器分别采集脉搏波和运动信息,利用运动状态分析、自适应噪声抵消和谱峰搜索的方法提取心率值,对5名受试者进行静止、走动、跑动状态下的心率监测实验,同时采集心电信号进行心率对比,结果表明两种方法具有良好的一致性.本文作者设计的反射式心率监测装置可以有效抑制运动伪差干扰,实现心率精确监测.     

多孔介质中预交联凝胶颗粒渗流规律模拟

为了研究预交联凝胶颗粒(PPG)在多孔介质中的渗流规律,基于物质守恒定律建立反映预交联凝胶颗粒孔喉堵塞、堵塞颗粒变形重启动特性的PPG驱数学模型,并采用IMPES方法和四阶Runge-Kutta方法求解。结果表明:PPG可以在不伤害中、低渗部位前提下实现油藏深部调剖;PPG的注入速度和注入体积分数是影响调剖效果的重要因素;PPG粒径与孔喉直径的匹配性和临界压力是影响调剖效果的关键因素,粒径与孔喉直径之比和重启动临界压力较低时无孔喉堵塞,粒径与孔喉直径之比和重启动临界压力过高会造成储层伤害。     

组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法

为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.     

OFDM信号过采样率盲估计的新方法

针对低信噪比多径信道下过采样率估计性能低的问题,根据正交频分复用( OFDM)基带采样信号的频谱特性,提出了基于采样信号频谱逼近的过采样率盲估计方法.该方法首先利用改进的移动协方差方法估计信号的载波频率,采用修正的周期图平均法估计信号的功率谱;然后通过选择最佳的滚降系数,设计一个最佳余弦滚降滤波器,使余弦滚降滤波器的截止频率逼近信号的截止频率;最后根据过采样信号的频谱特性原理估计出接收信号的过采样率,实现了不同类型OFDM信号的过采样率的盲估计.仿真结果表明,在信噪比为-2 dB,多径信道条件下OFDM信号的过采样率估计的均方误差不超过0.2.可见该方法无需任何先验知识,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能.     

基于光电容积脉搏波的心血管多参数检测系统

为了实现人体心血管多参数检测,设计了一种基于光电容积脉搏波描记法(photoplethysmography,PPG)的心血管多参数检测系统.该系统采用S5PV210处理器为控制核心,设计了指端脉搏波采集及滤波电路,提取指端脉搏波信号特征,测量人体心率、血氧饱和度、血压值.结果 表明:与标准仪器对比,心率测量最大误差为5次/min;血氧饱和度测量最大误差为2％;血压测量满足ANSL/AA-MI国际电子血压仪标准.     

微机控制应激致大鼠的高血压的方法

用微机控制的方法产生随机电脉冲和噪声对大鼠进行了应激刺激实验，结果表明，重复刺激使正常血压的大鼠行为发生改变血压明显升高，心率加快，而且在停止应激后９天，血压和心率仍维持在较高水平。     

心率变异性现代谱估计对不同年龄段正常人的分析

比较了经典谱估计与现代谱估计在心率变异性分析中的应用,指出了经典谱估计具有频率分辨率低和旁瓣泄漏的固有缺点,采用以自回归模型为代表的现代谱估计对心率变异性信号特别是短时心率变异性信号分析具有优越性,并对不同年龄段正常人的心率变异信号进行了分析和比较,分析结果表明:自回归模型功率谱估计在心率变异性分析中的有效性优于当前所使用的传统谱估计方法;随着年龄增长,HRV信号总能量及各频段能量明显减少.     

一种无人机数据链电磁干扰自适应新方法

针对复杂电磁环境容易对无人机数据链造成干扰,严重威胁无人机的飞行安全的问题,提出了一种基于环境感知的无人机数据链电磁干扰自适应新方法,能够提高无人机的主动抗干扰能力.数据链工作信号动态变化过程中,对应的电磁干扰效应阈值呈非线性变化趋势,通过选取训练样本和观测值,采用相关向量机回归（RVR）的方法建立动态数据链干扰阈值训练模型,预测不同工作信号条件下的电磁干扰阈值.建立无人机数据链电磁干扰自适应专家系统,利用机载电磁干扰环境监测平台确定电磁干扰特征参量,根据训练模型预测目标值,判别数据链电磁干扰等级.在此基础上,综合利用技战术方案,自主有效地消除外界电磁干扰对无人机数据链的影响.