一、基于PIC单片机的生物体电信号采集和处理装置的研究和设计（论文文献综述）
赵真[1]（2020）在《蜜蜂脑视叶调控机理及其昆机飞控系统研究》文中研究说明蜜蜂具有优良的飞行持续性与机动灵活性,通过使用MEMS（Micro Electromechanical System）背包对蜜蜂进行动态预设,进而运用其生物能力的特殊系统称为半生物蜜蜂机器人。电刺激视叶是蜜蜂机器人有效控制方式之一,但其神经机理研究及小型化背包设计仍面临较大难题。本文以嵌入式视叶调控的蜜蜂（Apis mellifera ligustica）为研究目标,对行为调控的神经机理进行揭示,同时对轻型MEMS背包展开设计,通过采用背部腹侧为昆机结合位点,最终对蜜蜂机器人的飞行控制进行验证。针对蜜蜂机器人控制机理问题,通过开展视叶电生理实验,首次发现蜜蜂视叶中存在视觉诱发电位,分别对光线的亮暗变化做出正负电位响应,且电位幅值与光强呈正相关。通过钙离子荧光成像,发现光照下视叶的神经网络具有更强的电生理活动。为了揭示视叶对光线深入的响应机理,引入了神经元离子活动理论来构建电位响应模型,通过对模型分析发现,电刺激可以影响视觉神经元动作电位的发放,进而造成视觉假象,诱导蜜蜂飞行。针对轻型MEMS背包设计问题,采用红外通讯与PIC单片机为主体进行整体系统构建。首先基于结构、功能、重量因素对各模块进行选型,通过模块去封装、引入新型纸电池、运用印刷电子技术等方式对初始方案进行优化,使其减重至蜜蜂载荷以内。随后以线路最优化与面积最小化为原则对电路原理与集成电路展开设计,同时利用单片机中断与NEC协议编写红外解码程序,通过内外循环嵌套实现无线变参数刺激输出。为验证蜜蜂机器人飞行控制,本文以蜜蜂背部腹侧展开昆机结合设计。通过双侧电极输出的飞行启停实验表明,以频率为100Hz的刺激参数单次触发成功率最高为33%（N=27）。以单侧电极输出的飞行转向实验显示,蜜蜂转向总是与电刺激方向相反且诱导成功率为72%（N=18）。实验结果初步论证了昆机结合方案的合理性,以及通过单双侧刺激实现蜜蜂机器人轨迹控制的可行性。
王亚超[2]（2019）在《基于WSN的智能家居系统关键技术研究》文中研究表明本文通过对实现智能家居系统目标功能的关键技术进行研究,对当前智能家居系统存在的功耗问题、安全性及稳定性问题进行探索,对比智能家居系统中使用的关键性技术,设计功耗相对较低、安全性高及稳定性高的智能家居系统。在查阅国内外众多相关文献资料的基础上,探究智能家居的现状与发展趋势,对智能家居系统中的关键技术进行研究,提出基于无线传感器网络技术（Wireless sensor network technology,WSN）的智能家居控制系统进行验证。根据低功耗需求,节点采用SoC与射频芯片结合的设计方案,使用CC2538为节点硬件控制芯片。该芯片集成度高,并能够扩展不同种类的传感器,通过该芯片预留接口,连接不同的传感器实现了对智能家居内部环境包括光强、温湿度、有害气体等信息的采集。对智能家居系统采用动态电源管理方案,选用ZigBee短距离无线通信技术,采用唤醒休眠模式,通过测试表明该技术可以有效降低功耗。根据安全需求,采用SM4对称密码算法作为数据传输与接入认证的加密算法,保证组网内的信息安全传输。对系统进行组网通信测试、节点信息采集测试等,验证智能家居系统稳定性。测试结果表明,设计的智能家居系统平台可满足实际应用需求。
秦诗佳[3]（2019）在《自体荧光成像系统的关键技术研究》文中指出消化道肿瘤是威胁我国人民生命健康和经济社会发展的严重问题,发生癌变前的五到十年,人体组织内的一些内源性荧光物质含量会发生改变,导致这些物质受激发光照射时,会产生不同于正常组织的荧光光谱,这种现象发生于癌前病变阶段。在这一阶段诊断出癌变并及时介入治疗,相比于原位癌和浸润癌时期的治疗,癌症的存活率能提高20%至50%。自体荧光成像技术能无创无损的检测出癌前病变,因其操作难度小、使用成本低,且使用范围广,成为该领域的热点技术被广泛研究。现有的自体荧光检测系统存在如下问题和缺点:为保证生物体组织受激发后产生的荧光强度,激发光源的功率密度应大于0.1mJ/cm2,大功率光源的光热占比均在1/4至1/3的范围,满足光功率条件的光源会存在热功率高的问题,容易对生物体组织造成损伤,因此自体荧光光源的散热问题亟待解决。自体荧光的图像质量尤其是其颜色特征对诊断结果有重要影响,荧光内窥镜所使用的CMOS图像采集系统,输出RAW格式数据,其颜色复原的关键在于插值算法,而现有算法没有突出自体荧光图像的颜色特征,不适合直接应用于自体荧光系统,有待改进。一次内窥镜检测会产生大量图片,人工从中筛查病变图像耗费大量时间,且依赖于检察人员的经验和技术,因此需要为自体荧光系统设计病变识别方案来解决上述问题。现有自体荧光癌前病变检测的方法有光谱法和图像法,荧光光谱法会增加系统的成本和结构复杂性,不如图像法直观、精确,无法进行推广,而图像法主观性强,依赖于医务人员经验,因此应用于自体荧光系统的智能病变诊断算法有待开发。本文针对上述三个问题,研究了激发光照射生物体组织使其发出自体荧光的机理,设计出一套自体荧光成像系统,完成了系统集成与组装,在此基础上,对激发光源的驱动和散热、荧光图像插值算法及荧光图像分类这三个关键技术进行深入研究。本文选择中心波长为365nm、功率1450mW的UVLED作为激发光源,对其电气特性和温度特性进行分析,研究UVLED的散热方法,为其设计了包括恒流驱动、使用铝基板、外部散热器在内的措施,在保证激发光功率满足需求的情况下,将其稳定工作时的结温从70℃成功降到26.1℃。对于CMOS图像传感器输出的贝尔格式图像,基于双线性插值算法和边缘导向插值算法,分析自体荧光图像的颜色特征,制定了着重恢复红蓝两通道的优化方案,充分突出自体荧光图片的颜色特点。实验表明,使用此算法恢复的图片,R和B通道的PSNR值高于其它常用算法,达到约38,恢复效果好,且适用于自体荧光系统。本文选择支持向量机模型来对自体荧光图像进行分类,在HSV颜色空间进行图像特征提取,分别使用手动提取颜色特征和自动提取特征的方式,训练SVM模型,实验表明,病变检出率最高达到0.8249,分类效果好。
杨勇[4]（2018）在《脑电—肌电—惯性信息同步采集系统设计》文中指出随着科学技术的发展,多生理信号检测技术在各个科学领域以及生活中的应用研究逐渐普及,而新型惯性传感技术的加入为生理电信号采集过程中运动模式识别及运动功能评价提供了参考,使采集信息更加全面。为此,本文基于脑电-肌电-惯性信息同步采集思路,通过高性能采集电路、嵌入式硬件集成、Wi-Fi节点化同步组网、数据应用终端等设计,对脑电-肌电-惯性信息同步采集系统进行开发。并且针对系统设计实验,通过脑电-肌电-惯性信息分析方法进行参数测试比对,验证系统的有效性及先进性。本文具体工作如下:（1）研究了生理电研究的发展历程,针对当前市面上的采集设备的特点与不足,提出脑电-肌电-惯性信息同步采集的设计方案,分析了脑电、肌电信号及惯性信息采集原理、系统组成结构、系统设计参数以及系统开发流程,详细分析了采集系统的技术参数和设计要求。（2）设计了脑电-肌电-惯性信息同步采集系统的硬件部分,以高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、低漂移等性能指标为出发点,从多参量生理信号调理电路、惯性信息捕获电路、电源系统、嵌入式硬件集成方面进行硬件系统的开发。通过仿真分析和示波器硬件电路测试,验证了硬件电路的参数性能。（3）设计了脑电-肌电-惯性信息同步采集系统的软件部分。开发了采集节点嵌入式程序,数据同步传输网络,数据应用平台。并利用信号预处理算法对多参量信号进行信号优化。（4）基于脑电-肌电-惯性信息同步采集系统,设计多参量生理信号同步采集实验,通过多参量设备节点获取前额表面脑电、手臂、肌电及惯性信息,以此对系统进行功能性测试并与同类设备对比分析,进一步验证了脑电-肌电-惯性信息同步采集系统的有效性。
吴优[5]（2018）在《手套式可穿戴体征参数采集装置设计》文中研究说明随着智能可穿戴技术的迅速发展与医疗领域逐渐重视其设备的智能化与便携化,医疗健康与可穿戴技术相结合已成为趋势。由于消防抢险过程充满了不确定性与危险性,对于消防人员的健康进行监护变得尤为重要;而随着智慧工地的提出,实时获取工人的体征状态,减少其伤亡率,也具有重要的现实意义。为此本文设计了一种手套式体征参数采集设备,能够实时检测血氧和脉率,并传输至后台针对异常情况进行提醒,从而有效地反馈工人和消防员的体征信息,减少因突发事故而引起的人员伤亡。本文充分考虑装置的穿戴性、舒适性、准确性与低功耗,将微型电路板与传感器内嵌在手套中,利用透射式原理于指尖处采集脉搏波信号,通过差分原理定位波形的极值点并绘制包络线得到直流与交流分量,最后结合定标拟合曲线计算出血氧饱和度和脉率。硬件设计上,通过优化元件布局与合理走线改进并缩小了电路面积,并采用低功耗芯片与高集成器件极大增加了装置续航时间。软件设计上,采用平滑滤波和形态学滤波去除微动脉搏动造成的高频干扰和呼吸运动引起的基线漂移,并引入双树复小波变换滤除运动过程产生的频率混叠干扰,从而维持信号采集的准确性。装置可以在正常采集模式与低功耗模式之间任意切换,在正常工作与降低功耗方面取得了较好平衡。微型电路模块内置于手套背部,双光源二极管与光频转换器则嵌入橡胶材质固定于指尖,保证了佩戴的舒适与方便。通过对手套设备的性能与功耗进行测试,在静止状态下血氧饱和度的平均误差不超过2%,脉率平均误差不超过5次/分;运动状态下血氧饱和度的平均误差低于4%,脉率平均误差低于8次/分,因而满足装置的准确度要求。功耗方面,正常采集模式下功耗为79.2mW,低功耗模式下功耗为33mW,能够保证装置的长时间使用。因此,本文设计的手套式体征参数采集装置具有实际应用价值。
宋丹[6]（2016）在《睡眠中生理信息监测系统设计》文中研究表明睡眠呼吸暂停综合征是目前比较常见的多发性睡眠疾病,这不仅会影响睡眠质量,还会对人体的心脑血管、肾脏等组织或器官带来损伤,同时也会增大夜间猝死的风险。现在医学上常用的睡眠监测系统存在操作复杂等不足,使其不宜在普通家庭中使用,因此设计出一种操作简单、价格低廉的家用便携式睡眠监测设备,不仅便于使用者长时间监测自己的睡眠情况,同时能为疾病的诊断提供依据。本论文主要对家用睡眠监测技术的历史及发展趋势做简要的概述,同时提出了基于液体振动理论的一种具有生理信息检测功能的智能装置。主要内容如下:（1）基于液体振动法的理论研究。人体在进行呼吸、心率、打鼾的生理过程会给液体带来不同程度的振动信号,对此振动信号进行提取和分析,便可获得相关的生理信号。（2）传感装置的设计。本系统的传感装置主要由液体、PC管、两块亚克力板和一个压力传感器构成。将装满液体的PC管一端密封,另一端与传感器相连后放在两块亚克力板之间,传感器将液体传递来的振动信号转化为电压信号,完成生理信号的获取。（3）硬件电路的设计。根据呼吸、心率和打鼾三路信号的不同频率,设计了模拟滤波放大电路;同时设计了以PIC18F452单片机为核心的外围电路。（4）软件程序的设计。编写了对呼吸、心率和打鼾三路信号进行数据处理的程序、报警模块的程序和显示模块的程序。最后进行实验验证,实验结果表明本系统工作稳定,可以在不影响使用者睡眠的情况下,完成对人体呼吸、心率和打鼾生理信号的检测;报警装置可以将睡眠障碍患者及患者家人叫醒,降低睡眠过程中发生的死亡率。本系统解决了传统睡眠监测系统复杂性的问题,同时对家用医疗领域具有重要意义。
胡裕轩[7]（2014）在《便携式呼吸睡眠监测系统的研究与开发》文中研究说明睡眠相关病症已引起全世界广泛关注,其中阻塞性睡眠呼吸暂停综合症（Obstructive Sleep Apnea Syndrome, OSAS）常见发病率高、危害大,准确可靠监测病患的呼吸睡眠生理信号,有助于治疗病症。目前国内外睡眠监测设备有价格昂贵、使用场景固定等局限性。因此研制便携式、低功耗的呼吸睡眠监测系统具有重要的意义和应用价值。论文依据呼吸睡眠监测的相关生理学基础,采用基于Cortex-M3内核的ARM芯片,24位高精度模拟前端解决方案,结合低功耗设计相关技术,研制出一种便携式、低功耗的呼吸睡眠监测系统,系统包括对脑电、心电、眼电、肌电、血氧饱和度和呼吸共计6种微弱电生理信号的采集分析、电子传感检测、精密调制解调电路和相关控制软件。对监测系统的性能测试及初步实验结果表明,仪器抗噪声能力强（峰值噪声<4μV）,精度高（24bit）,功耗低（工作电流<80mA）,可完全由6节AA电池实现系统供电,并在电池供电模式下,有效连续工作时间长（≮12小时）；仪器体积-200*140*35mm3,重量-2.885kg,系统集成度高。所研制原理样机已实现对脑电等6种生理信号的精确采集、显示。总体性能满足便携式呼吸睡眠电生理信号监测需求,各项指标在国内外同类仪器中达到先进水平。
孟令钊[8]（2013）在《可穿戴下肢康复机器人感知系统的研究与实现》文中研究指明可穿戴下肢康复机器人（Wearable Lower Limbs Rehabilitation Robot）是将人类的智力优势和机器人系统的机械优势相结合，使人类和机器人优势互补的智能机器人系统。可穿戴康复机器人系统涉及人体工学设计、智能PID控制理论、多传感器信号融合技术、信号处理等学科，近年来成为智能机器人领域日臻成熟的研究方向。本文主旨是研究设计下肢可穿戴康复机器人感知系统，建立人体下肢运动学理论模型，进行人体运动学分析，设计感知系统硬件电路，研究感知人体算法，最后在工控机平台进行实验验证。本文首先调研当今国内外康复机器人领域研究的应用现状，根据人体肢体运动机理和人体解剖学理论，研究基于动态姿态分析系统的人体下肢运动参数获取与分析方法。利用动态姿态分析系统，结合人体标志点，采集人体起立-坐立、行走过程、上台阶过程、起蹲过程中标志点位置数据。通过Matlab软件对数据进行分析，结合钟摆理论以及数字滤波理论等技术，可得到人体在以上运动过程中背部倾角、髋关节角度、膝关节角度等角度信息和髋关节角加速度、膝关节角加速度等角加速度信息。通过对以上人体下肢信息进行特征提取，可对人体下肢运动过程在时间轴进行相位细分，研究人体下肢ZMP在水平轴的转换。在以上理论基础上，分析研究人体下肢运动反馈信息种类，确立可穿戴康复机器人感知系统采集的运动反馈信号，确定感知信号类型，继而确定传感器选型。结合人体下肢运动机理，布局传感器模块，设计硬件电路，建立多传感器信号采集电路，研究基于有限状态机（FSM）的下肢运动过程研究模型，分析人体运动状态转换特征，研究判定人体运动意图的感知算法，可判定穿戴者当前姿态以及坐立时的站立意图，站立时行走意图，以及行走过程中的迈步意图以及停止意图等。最后，在工控机平台对传感器网络进行调试，对感知算法进行验证，并在此基础上对算法进行修改，优化。实验表明，本文所研究感知人体算法采用的阈值可以准确区分人体运动相位，判断当前运动模态，判定穿戴者运动意图。
李宝伟[9]（2013）在《基于无线充电技术的植入式胃肠电刺激系统的研究》文中认为胃肠电刺激方法是一种新型的胃肠道疾病的治疗方法，研究证明其在提供胃肠动力，促进胃排空，恢复胃肠功能及治疗肥胖等方面有比较好的疗效。但是胃肠道电刺激方法在临床应用上，仍然受到现有治疗仪器的限制，主要表现在两方面：一是供电寿命有限，造成治疗脉冲参数范围有限；二是缺乏有效的方法检测胃肠道收缩。针对越来越普遍的功能性胃肠病症，开发出多功能植入式胃肠电刺激系统已经成为功能性胃肠病治疗领域的一个重要研究方向。本文以上海交通大学医工交叉基金资助项目（NO.YG2010MS75）为依托，结合工程技术与医学知识，对胃肠电刺激方法进行了深入的研究。分析现有治疗仪器存在的不足，研究新一代植入式胃肠电刺激系统的关键技术，对功能性胃肠病电刺激诊疗起到进一步推动作用，具有重要的研究意义和明显的社会效益。论文提出了一种新型的基于无线充电技术的植入式胃肠电刺激系统方案，系统由植入式体内刺激器、体外控制器、无线充电装置和上位机控制软件组成。植入式体内刺激器实现四导联胃肠电刺激，同时通过检测肠电信号和压力信号，实现生物反馈控制，实时调控电刺激效果；体外控制器负责控制指令的发送以及反馈数据的接收和存储；无线充电装置能够为植入式体内刺激器供能，从而避免了频繁更换电池给患者带来的痛苦；上位机数据处理软件是实现界面化控制和后续数据再处理的功能。本文从以下几个方面具体阐述了胃肠电刺激系统的研究工作：首先，对胃肠电刺激方法的作用机理进行分析，总结了其在无器质性病变的胃肠病治疗方面取得的研究成果。分析了目前国内外现有的胃肠道电刺激器的研究现状，并据此提出新型的基于无线充电技术的植入式胃肠道电刺激系统的设计构思。该系统主要针对现有胃肠电刺激器的不足之处，设计了相关的模块功能，拟解决胃肠道电刺激临床应用的几大技术瓶颈问题。其次，根据现状的分析提出相应的系统解决方案和设计指标，进一步提出系统的总体设计，并通过模块化设计思想分别对体内，体外装置的硬件和软件进行设计，并完成了相应模块控制程序的编写和调试。本文着重介绍系统的关键技术设计，重点分析了生物反馈控制、无线充电系统，时钟控制以及电流检测功能的实现。最后，根据系统总体以及各模块的设计完成系统的样机研制。并对系统样机进行经皮无线充电，肠电信号和压力信号等方面的测试，在离体实验中，系统可以有效检测到2cpm20cpm的模拟肠电信号，实现实时刺激参数修改输出不同的刺激脉冲，同时实现了电流检测功能，监测作用部分的胃肠电阻，以及电流的作用效应为后续的恒流刺激模式提供参考；经皮无线能量在两级线圈轴向距离为22mm时的接收充电稳定功率最大为0.93W，体内锂离子的充电电流可在180mA240mA，满足植入式刺激器经皮供能的要求。离体实验验证了胃肠电刺激系统的设计有效性，为基于无线充电技术的胃肠道电刺激器的动物实验以及后续的临床应用奠定了一定的基础。在论文的最后，对论文的工作和实验结果进行总结，并提出今后系统的改进方向和进一步研究的意义。
邓相红[10]（2011）在《铝合金液压升降机安全智能监控系统的研究与实现》文中指出在研究现有铝合金液压升降机安全现状的基础上，充分利用现代电子信息技术、计算机技术、传感测量技术等方面的技术成果，本文开发了新一代智能化铝合金液压升降机安全监控系统。同时，给出了一套详细的系统设计方案，对各数据测量系统的硬件和软件设计做了详细的介绍。该系统具有实时检测、控制、超限报警、数据显示、系统复位等常规功能。系统采用RS-485和CAN总线通信的技术，实现了各个模块之间的通讯。该系统设计并实现了铝合金液压升降机倾斜状态的检测和显示，上升高度的检测和显示,升降机平台所承载重量的检测与显示，超过了额定值，系统将立即启动报警器，并控制铝合金液压升降机停止工作。首先根据需求，对系统硬件电路进行了设计，通过主控芯片的综合比较，选用PIC系列的单片机作为整个系统的控制芯片。然后，采用C-51语言编写整个控制系统的软件，C语言功能强，支持浮点运算，编写容易，有利于提高系统的精度和运算能力。接着，介绍了软件主要功能模块的设计流程，它们分别是主程序、角度、高度、重量检测模块的程序、总线通信程序和显示芯片程序。最后，本文还采用了一系列软、硬件保护措施来提高系统的抗干扰的能力。特别对重量检测所获得的数据,采用线性神经网络最小均方误差智能算法进行实验结果数据处理，能使实验数据精度更准确。最后，通过一段时间的运行，整个系统完成了全部要求的功能，运行稳定可靠，也达到了预期的目标。该系统提高了铝合金液压升降机的安全性能，带来了良好的社会效益和经济效益。
二、基于PIC单片机的生物体电信号采集和处理装置的研究和设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于PIC单片机的生物体电信号采集和处理装置的研究和设计（论文提纲范文）
（1）蜜蜂脑视叶调控机理及其昆机飞控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 昆虫神经系统简介 |
| 1.2.1 昆虫神经系统 |
| 1.2.2 视觉通路及飞行调控 |
| 1.3 昆机系统研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 昆虫机器接口的关键问题 |
| 1.5 研究目标与内容 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 本文结构 |
| 第2章 蜜蜂视叶电生理研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 蜜蜂视觉诱发电位采集 |
| 2.2.1 蜜蜂脑电采集系统 |
| 2.2.2 实验流程及参数设置 |
| 2.2.3 数据统计与分析 |
| 2.3 蜜蜂视神经荧光实验 |
| 2.3.1 荧光染色 |
| 2.3.2双光子显微镜实验 |
| 2.3.3 实验结果分析 |
| 2.4 视觉调控的启发 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 蜜蜂视叶电位响应机理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 神经元活动的电生理机制 |
| 3.2.1 神经元的离子运动 |
| 3.2.2 神经元的膜电位 |
| 3.3 光刺激下的视叶电位响应机理 |
| 3.3.1 电位发生的生理基础 |
| 3.3.2 离子响应模型构建 |
| 3.4 等效物理模型 |
| 3.4.1 模型仿真 |
| 3.4.2 模型优化 |
| 3.4.3 研究结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 微控制刺激背包设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统结构设计与选型 |
| 4.2.1 无线刺激系统结构设计 |
| 4.2.2 微系统硬件方案设计与选型 |
| 4.3 硬件电路设计 |
| 4.3.1 电路原理设计 |
| 4.3.2 制作工艺与电路集成 |
| 4.4 软件设计与实现 |
| 4.4.1 芯片开发环境 |
| 4.4.2 红外通讯程序分析 |
| 4.4.3 无线变参数输出实现 |
| 4.5 电路输出调试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 昆机系统飞行控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 昆机结合方案 |
| 5.3 飞行控制实验设计 |
| 5.4 飞行控制可行性验证 |
| 5.4.1 飞行启停 |
| 5.4.2 飞行转向 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）基于WSN的智能家居系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 第2章 智能家居系统中关键技术 |
| 2.1 智能家居系统简介 |
| 2.2 WSN技术分析 |
| 2.2.1 WSN体系结构及特点 |
| 2.2.2 WSN应用 |
| 2.2.3 WSN节点 |
| 2.2.4 家庭中可使用的传感器 |
| 2.2.5 ZigBee技术 |
| 2.3 低功耗技术研究 |
| 2.3.1 低功耗电源管理技术 |
| 2.3.2 ZigBee网络低功耗技术研究 |
| 2.4 安全技术 |
| 2.4.1 加密技术 |
| 2.4.2 身份认证技术 |
| 2.4.3 其他安全技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能家居硬件设计 |
| 3.1 系统总体架构 |
| 3.2 硬件设计环境简介及芯片选型 |
| 3.2.1 硬件设计环境简介 |
| 3.2.2 芯片选型 |
| 3.3 智能家居协调器硬件设计 |
| 3.3.1 电源电路设计 |
| 3.3.2 ZigBee模块硬件设计 |
| 3.4 信息采集节点设计 |
| 3.4.1 节点类型 |
| 3.4.2 信息采集节点硬件设计 |
| 3.4.3 节点安全性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 智能家居软件设计 |
| 4.1 ZigBee协议规范 |
| 4.1.1 ZigBee协议栈 |
| 4.1.2 ZigBee开发环境 |
| 4.2 无线网络节点设计 |
| 4.2.1 无线传感器节点软件设计 |
| 4.2.2 协调器节点设计 |
| 4.3 信息采集节点模块软件设计 |
| 4.3.1 节点总体框图 |
| 4.3.2 采集节点软件设计 |
| 4.4 SM4 算法优化应用 |
| 4.4.1 SM4 算法介绍 |
| 4.4.2 SM4 算法原理 |
| 4.4.3 SM4 算法应用优化设计 |
| 4.4.4 SM4 算法实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 智能家居系统安全组网通信 |
| 5.1.1 家庭网关组网 |
| 5.1.2 ZigBee协议栈功能实现 |
| 5.1.3 加密节点通信 |
| 5.1.4 点对点通信丢包测试 |
| 5.2 信息采集节点测试 |
| 5.2.1 节点信息采集测试 |
| 5.2.2 WEB端测试 |
| 5.3 ZigBee模块功耗测试 |
| 5.4 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）自体荧光成像系统的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 癌前病变检测技术 |
| 1.3 自体荧光内镜 |
| 1.3.1 自体荧光原理 |
| 1.3.2 自体荧光在癌前病变检测领域的应用 |
| 1.3.3 国内外研究现状 |
| 1.4 挑战与创新 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 1.6 文章组织架构 |
| 第二章 AFI系统设计 |
| 2.1 总体方案设计 |
| 2.2 图像采集模块设计 |
| 2.2.1 图像传感器的选择 |
| 2.2.2 传感器参数 |
| 2.3 控制模块 |
| 2.3.1 参数配置方法 |
| 2.3.2 具体配置数值 |
| 2.4 传输模块 |
| 2.5 上位机图像接收与处理系统设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 光源模块设计 |
| 3.1 光源选择 |
| 3.1.1 光源需求分析 |
| 3.1.2 本文选择 |
| 3.2 光源的恒流驱动 |
| 3.2.1 UVLED的原理及特性 |
| 3.2.2 恒流电路设计及验证 |
| 3.3 光源散热设计及验证 |
| 3.3.1 散热设计 |
| 3.3.2 散热实验验证 |
| 3.4 前端集成与封装 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 贝尔图像插值算法优化 |
| 4.1 常用算法 |
| 4.1.1 双线性插值 |
| 4.1.2 边缘导向插值 |
| 4.2 优化算法 |
| 4.2.1 优化思路 |
| 4.2.2 实现方法 |
| 4.3 算法验证 |
| 4.3.1 图像效果 |
| 4.3.2 复杂度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自体荧光系统的病变识别 |
| 5.1 方法框架 |
| 5.2 颜色空间转换 |
| 5.3 颜色特征提取 |
| 5.4 训练和分类 |
| 5.5 病变识别实验 |
| 5.5.1 提取指定特征的识别方案 |
| 5.5.2 自动提取特征的识别方案 |
| 5.5.3 实验结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 AFI系统成像实验 |
| 6.1 系统集成 |
| 6.2 离体组织图像采集 |
| 6.2.1 实验准备 |
| 6.2.2 图像采集方法 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 图像效果对比 |
| 6.3.2 图像质量分析 |
| 6.4 结论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文和专利 |
（4）脑电—肌电—惯性信息同步采集系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 生理电信号的发展历史 |
| 1.3 多参量信号的特征 |
| 1.3.1 生理电信号的特征 |
| 1.3.2 惯性捕捉技术及其特征 |
| 1.4 国内外技术研究现状 |
| 1.4.1 生理电信号采集设备 |
| 1.4.2 生理电信号采集技术 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 第2章 脑电-肌电-惯性同步采集系统设计方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 脑电-肌电-惯性信息同步采集原理 |
| 2.2.1 表面生物电采集原理 |
| 2.2.2 惯性信息采集原理 |
| 2.2.3 无线同步节点设计原理 |
| 2.3 方案整合及开发流程 |
| 2.4 系统总体结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 脑电-肌电-惯性信息同步采集系统硬件设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多参量生理电传感器设计 |
| 3.2.1 信号调理端设计思路 |
| 3.2.2 前置放大电路设计 |
| 3.2.3 滤波电路设计 |
| 3.2.4 后级放大电路设计 |
| 3.2.5 电压匹配电路设计 |
| 3.3 惯性信息捕获电路设计 |
| 3.3.1 惯性适配电路 |
| 3.3.2 惯性模块数据协议 |
| 3.4 电源系统设计 |
| 3.4.1 电源设计方案 |
| 3.4.2 电池选择 |
| 3.4.3 电源系统硬件结构设计 |
| 3.5 嵌入式硬件集成化 |
| 3.5.1 集成化控制核心 |
| 3.5.2 高速PCB集成设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 脑电-肌电-惯性信息同步采集系统软件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统的嵌入式程序开发 |
| 4.2.1 嵌入式多任务调度 |
| 4.2.2 多参量数据获取 |
| 4.2.3 硬件端数据预处理 |
| 4.3 节点式无线同步传输网络设计 |
| 4.3.1 节点化Wi-Fi数据组网 |
| 4.3.2 数据层无线同步协议设计 |
| 4.3.3 设备节点化同步接口配置 |
| 4.4 信号预处理算法 |
| 4.4.1 脑电信号预处理 |
| 4.4.2 肌电信号特征提取 |
| 4.4.3 惯性信号预处理 |
| 4.5 系统的数据终端设计 |
| 4.5.1 PC端数据处理软件 |
| 4.5.2 其他终端控制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统测试及验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 生理电信号调理电路测试 |
| 5.2.1 肌电信号调理电路测试 |
| 5.2.2 脑电信号调理电路测试 |
| 5.3 设备对比采集实验 |
| 5.3.1 实验对象及信息同步采集 |
| 5.3.2 实验方案及实验流程 |
| 5.4 脑电-肌电-惯性信息同步采集系统性能及对比测试 |
| 5.4.1 与肌电-惯性设备Delsys的对比分析 |
| 5.4.2 与脑电设备Neuracle的对比分析 |
| 5.4.3 设备间参数对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（5）手套式可穿戴体征参数采集装置设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 第2章 体征参数检测原理与总体方案设计 |
| 2.1 光电容积脉搏波 |
| 2.1.1 脉搏波信号产生原理 |
| 2.1.2 脉搏波信号特性分析 |
| 2.1.3 脉搏波信号检测方法 |
| 2.2 血氧饱和度检测 |
| 2.3 脉率检测 |
| 2.4 总体方案设计 |
| 2.4.1 设计方案 |
| 2.4.2 设计指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 体征参数采集装置的硬件设计 |
| 3.1 硬件总体设计 |
| 3.2 功能模块设计 |
| 3.2.1 电源管理模块 |
| 3.2.2 脉搏波信号采集模块 |
| 3.2.3 单片机处理模块 |
| 3.2.4 蓝牙传输模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 体征参数处理算法与软件设计 |
| 4.1 脉搏波信号噪声处理 |
| 4.1.1 滤除奇异点 |
| 4.1.2 去除高频干扰 |
| 4.1.3 抑制基线漂移 |
| 4.1.4 滤除频率混叠干扰 |
| 4.2 血氧饱和度与脉率计算 |
| 4.2.1 极值点定位 |
| 4.2.2 包络线绘制 |
| 4.2.3 参数拟合与计算 |
| 4.3 系统的软件设计 |
| 4.3.1 LED时序控制与数据采集 |
| 4.3.2 原始脉搏波信号的处理与计算 |
| 4.3.3 数据的异常检测与组帧发送 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验测试与分析 |
| 5.1 装置功能测试 |
| 5.1.1 信号采集与处理测试 |
| 5.1.2 蓝牙传输测试 |
| 5.1.3 充电测试 |
| 5.2 装置准确性测试 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 结果与分析 |
| 5.3 装置功耗测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（6）睡眠中生理信息监测系统设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 睡眠监测技术的发展历史及研究现状 |
| 1.2.1 睡眠监测技术的发展历史 |
| 1.2.2 睡眠监测技术的研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 睡眠中生理信息监测系统开发 |
| 2.1 系统原理介绍 |
| 2.1.1 呼吸信号检测原理分析 |
| 2.1.2 心率信号检测原理分析 |
| 2.1.3 打鼾信号检测原理分析 |
| 2.2 总体方案设计 |
| 2.2.1 系统功能分析 |
| 2.2.2 系统组成 |
| 2.2.3 元器件的选择 |
| 2.3 系统硬件设计 |
| 2.3.1 压力传感装置模块 |
| 2.3.2 检测电路模块 |
| 2.3.3 微处理器模块 |
| 2.3.4 报警模块 |
| 2.3.5 显示模块 |
| 2.3.6 电压抬升模块 |
| 2.3.7 电源模块 |
| 2.4 系统软件设计 |
| 2.4.1 总体方案设计 |
| 2.4.2 初始化模块 |
| 2.4.3 数据处理方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 实验结果与分析 |
| 3.1 系统性能测试 |
| 3.1.1 检测电路性能分析 |
| 3.1.2 装置性能测试 |
| 3.2 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（7）便携式呼吸睡眠监测系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 呼吸睡眠监测的生理学基础及相关检测原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 血氧饱和度的检测原理 |
| 2.2.1 朗伯-比尔定律 |
| 2.2.2 无创人体血氧饱和度检测原理与方法 |
| 2.3 微弱电生理信号检测原理 |
| 2.4 呼吸信号检测原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统整体结构概述 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统结构方案设计 |
| 3.2.1 微弱电生理信号模块 |
| 3.2.2 血氧饱和度检测 |
| 3.2.3 呼吸信号检测 |
| 3.3 机械结构设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统硬件电路设计 |
| 4.1 系统硬件设计概述 |
| 4.2 电源模块 |
| 4.3 血氧传感器驱动模块 |
| 4.4 信号调制解调模块 |
| 4.4.1 电路噪声分类 |
| 4.4.2 前端保护电路 |
| 4.4.3 心电右腿驱动电路 |
| 4.4.4 光电转换与I/V转换电路 |
| 4.4.5 放大滤波电路 |
| 4.4.6 AD转换电路 |
| 4.5 前端生理信号采集处理模块 |
| 4.5.1 全新生理信号采集方案 |
| 4.5.2 级联模式 |
| 4.5.3 SPI模式 |
| 4.6 电路板级布局设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统软件设计 |
| 5.1 下位机软件 |
| 5.1.1 软件外部接口需求 |
| 5.1.2 主控制流程设计 |
| 5.1.3 系统初始化 |
| 5.1.4 生理信号采集模块 |
| 5.1.5 数据存储及传输 |
| 5.2 上位机软件 |
| 5.2.1 软件功能结构分析 |
| 5.2.2 显示控制界面设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试及结果分析 |
| 6.1 仪器标定 |
| 6.2 系统功耗测试 |
| 6.2.1 功耗测试概述 |
| 6.2.2 SD卡功耗测试 |
| 6.2.3 系统模块功耗测试 |
| 6.3 系统输入阻抗测试 |
| 6.4 系统稳定性测试 |
| 6.5 仪器参数对比 |
| 6.6 系统初步应用 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间承担的科研任务及主要成果 |
（8）可穿戴下肢康复机器人感知系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及现状 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 国内外研究进展 |
| 1.2 研究内容及意义 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 第二章 人体下肢运动信息分析 |
| 2.1 人体运动学建模 |
| 2.2 动态姿态分析分析系统 |
| 2.3 人体下肢髋关节和膝关节角度运动学分析 |
| 2.4 人体运动模态判断及相位分析 |
| 2.5 人体下肢 ZMP 研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 传感器信号采集电路搭建 |
| 3.1 运动反馈信号分析 |
| 3.1.1 生物电信号 |
| 3.1.2 力学信号和角度信号 |
| 3.2 传感器布局 |
| 3.3 传感器硬件电路设计 |
| 3.3.1 ADIS16405 惯性系统电路设计 |
| 3.3.2 FLEXIFORCE 脚底压力系统电路设计 |
| 3.3.3 OMRON 编码器系统电路设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 感知算法的研究与实现 |
| 4.1 康复机器人控制策略的研究 |
| 4.2 基于有限状态机理论的人体运动学分析 |
| 4.3 传感器运动信号研究 |
| 4.4 基于有限状态机的感知算法的研究 |
| 4.4.1 初始体态判断 |
| 4.4.2 起立-坐立过程运动意图感知算法研究 |
| 4.4.3 行走过程感知算法研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于工控机平台的实验验证 |
| 5.1 基于工控机的实验验证平台 |
| 5.2 感知系统感知算法验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的研究成果 |
（9）基于无线充电技术的植入式胃肠电刺激系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 胃肠电刺激生理基础 |
| 1.3 胃肠电刺激器的国内外研究现状 |
| 1.3.1 胃肠电刺激对胃肠运动功能的影响的研究 |
| 1.3.2 胃肠电刺激器的研究现状 |
| 1.4 胃肠电刺激器的现状分析 |
| 1.5 无线能量传输技术在医学上的应用现状 |
| 1.6 论文主要内容与组织结构 |
| 第二章 系统方案设计 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.2 系统工作原理 |
| 2.3 生物反馈控制方案 |
| 2.4 能量供给方案 |
| 2.4.1 有源式供电 |
| 2.4.2 无源式供电 |
| 2.5 刺激模式选择方案 |
| 2.5.1 刺激脉冲选择 |
| 2.5.2 刺激模式选择 |
| 2.6 低功耗方案 |
| 2.7 微型化方案 |
| 2.8 材料的生物安全性问题 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 体内刺激器硬件设计 |
| 3.1.2 生物反馈控制模块 |
| 3.1.3 微控制器模块 |
| 3.1.4 无线通讯模块 |
| 3.1.5 无线充电接收模块 |
| 3.1.6 双极刺激脉冲发生模块 |
| 3.1.7 多导联刺激模块实现 |
| 3.1.8 电流检测模块 |
| 3.1.9 时钟控制模块 |
| 3.1.10 电源管理模块 |
| 3.2 体外控制器设计 |
| 3.2.1 键盘与液晶显示模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统程序设计 |
| 4.1.1 系统总控制程序结构设计 |
| 4.1.2 体内刺激器程序设计 |
| 4.1.3 生物反馈控制模块程序设计 |
| 4.1.4 刺激脉冲模块发生程序设计 |
| 4.2 体外控制器程序设计 |
| 4.3 上位机软件设计 |
| 4.3.1 MFC 概述 |
| 4.3.2 界面设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统样机与离体实验 |
| 5.1 系统样机 |
| 5.2 离体实验 |
| 5.2.1 肠电模拟检测试验 |
| 5.2.2 无线充电实验 |
| 5.2.3 压力标定试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 系统工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）铝合金液压升降机安全智能监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 升降机安全监控的现状和发展趋势 |
| 1.2.1 国外铝合金液压升降机的现状 |
| 1.2.2 国内铝合金液压升降机的现状 |
| 1.2.3 铝合金液压升降机安全监控的发展趋势 |
| 1.3 本课题研究的目的与意义 |
| 1.4 本课题的主要研究工作 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统的功能需求分析 |
| 2.2 系统总体的设计原则 |
| 2.3 系统的基本结构 |
| 2.4 系统解决方案的选择 |
| 2.5 系统总体方案的设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 系统硬件的设计 |
| 3.1 系统硬件的总体规划 |
| 3.2 直流稳压电源的设计 |
| 3.3 角度和高度测量模块的实现 |
| 3.3.1 PIC16F877 单片机简介 |
| 3.3.2 数据采集电路的设计 |
| 3.4 重量测量模块的实现 |
| 3.4.1 PIC16F688 单片机简介 |
| 3.4.2 数据放大和滤波电路的设计 |
| 3.5 主控板和显示电路设计 |
| 3.5.1 PIC16F723 单片机简介 |
| 3.5.2 显示芯片 MAX7219 和显示电路的设计 |
| 3.6 系统单片机使用资源的分配和相关寄存器的定义 |
| 3.7 系统 RS-485 总线硬件电路设计 |
| 3.8 CAN 总线硬件电路设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 系统软件的设计与实现 |
| 4.1 系统软件功能简介 |
| 4.2 PIC 系列单片机软件特性介绍 |
| 4.3 单片机各模块程序的设计 |
| 4.3.1 测角度和高度模块程序设计 |
| 4.3.2 测重量模块程序设计 |
| 4.3.3 显示芯片程序设计 |
| 4.3.4 通信程序设计 |
| 4.3.4.1 RS485 通信协议设计 |
| 4.3.4.2 RS485 通信总规则和通信程序流程 |
| 4.3.4.3 RS485 通信中的 CRC 校验程序设计 |
| 4.3.4.4 CAN 总线通信程序流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 称重数据处理方法和系统抗干扰的研究与实现 |
| 5.1 称重结果数据处理方法的研究 |
| 5.2 线性神经网络最小均方误差算法在称重数据处理中的应用 |
| 5.2.1 最小均方误差学习算法的介绍 |
| 5.2.2 最小均方误差学习算法在本系统的应用 |
| 5.3 主要干扰渠道和抗干扰的措施 |
| 5.4 软件的抗干扰措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 部分程序源代码 |
| 附录B 产品实物照片 |
四、基于PIC单片机的生物体电信号采集和处理装置的研究和设计（论文参考文献）
- [1]蜜蜂脑视叶调控机理及其昆机飞控系统研究[D]. 赵真. 中国地质大学(北京), 2020
- [2]基于WSN的智能家居系统关键技术研究[D]. 王亚超. 黑龙江大学, 2019(02)
- [3]自体荧光成像系统的关键技术研究[D]. 秦诗佳. 上海交通大学, 2019(06)
- [4]脑电—肌电—惯性信息同步采集系统设计[D]. 杨勇. 燕山大学, 2018(05)
- [5]手套式可穿戴体征参数采集装置设计[D]. 吴优. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [6]睡眠中生理信息监测系统设计[D]. 宋丹. 黑龙江大学, 2016(03)
- [7]便携式呼吸睡眠监测系统的研究与开发[D]. 胡裕轩. 浙江大学, 2014(08)
- [8]可穿戴下肢康复机器人感知系统的研究与实现[D]. 孟令钊. 电子科技大学, 2013(S2)
- [9]基于无线充电技术的植入式胃肠电刺激系统的研究[D]. 李宝伟. 上海交通大学, 2013(07)
- [10]铝合金液压升降机安全智能监控系统的研究与实现[D]. 邓相红. 湖南大学, 2011(06)