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基于USB2.0的数据采集卡被引量：4: 2008年; 本文利用高速A/D器件、FPGA和USB控制器设计了一个高速数据采集卡。系统利用高速AD器件和FPGA来完成前端的数据转换和存储。数据先被存储在外部FIFO中,之后由USB控制器将缓存中的数据通过GPIF方式快速读入并通过USB接口传递给上位机,最后由上位机完成后端的相关处理。; 陈辉李远; 关键词：数据采集 USB2.0 GPIF

基于优化脉搏波特征的无袖带血压检测方法被引量：7: 2021年; 脉搏波蕴含有丰富的心血管功能信息,可用于无袖带血压检测。但光电容积脉搏波(PPG)信号易受噪声干扰,而血压检测的准确性依赖于高质量的PPG信号特征。由此,提出了一种集成现代信号处理技术与脉搏波特征参数分析的方法提高基于脉搏波的无袖带血压检测的精确性。首先,联合使用集合经验模态分解与信号质量检测算法抑制噪声干扰,重构有效PPG信号,从而保证PPG信号的波形和频率特征的有效性。采用脉搏波特征参数与个体参数,建立BP神经网络血压检测模型,并通过平均影响法进行特征选取,减少冗余特征,最后利用遗传算法对神经网络进行优化,得到最优的血压估计模型。实验结果显示,所提出的血压检测方法获得的收缩压和舒张压预测误差≤10 mm Hg的百分比分别为93.1%和94.83%,其预测结果满足血压测量标准,可以有效实现无袖带血压检测。; 张畅陈辉郑秀娟; 关键词：血压脉搏波特征参数遗传算法

自适应去噪的非接触式生理参数检测方法被引量：4: 2021年; 成像式光电容积描记法(imaging Photoplethysmography,iPPG)是一种利用视频信号实现非接触式生理参数检测的方法,但该方法的性能易受外界条件影响,尤其对环境光变化及受试者头部运动等噪声敏感。为了消除噪声影响,根据噪声信号和iPPG信号的时频特性,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的相关能量熵阈值自适应去噪与方差表征序列(Variance Characterization Series,VCS)的抗干扰非接触式生理参数信号获取方法。利用分解算法将由人脸视频中获取到的血容量脉冲信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量。分别计算各个模态分量子区间的噪声能量熵从而获得该分量的阈值,再经阈值处理得到重构的去噪信号。利用VCS方法检测重构后的信号的质量从而自适应地选择信号分析方法,实现心率和呼吸率的生理参数的精确估计。在公开数据集和自采数据集上进行验证实验,实验结果表明,提出的方法对环境光与头部运动干扰有着较强的稳健性,相比目前已有的方法能够得到更精确的心率与呼吸率估计值。; 倪宗军陈辉张昀苏敏郑秀娟; 关键词：自适应去噪非接触测量心率

基于面部视频分析的生命体征检测被引量：6: 2020年; 在面部视频中提取生命体征相关的生理信号时易受环境光和受试者头部运动的影响,为了降低外界干扰并提高生命体征检测的准确度,提出了一种联合集合经验模态分解(EEMD)算法与信号质量检测的面部视频分析方法,用于精确检测人体的心率与呼吸频率等生命体征。通过公开数据集进行实验验证,实验结果表明,所提方法相较于目前已有的常用信号处理方法能够得到更精确的心率与呼吸频率的估计值,所得估计值与标准值的相关系数分别高于0.9和0.8。同时,所提方法将为实时活体人脸识别提供一种思路,也有助于丰富监控视频智能分析的应用研究。; 陈辉郑秀娟倪宗军张昀杨晓梅; 关键词：抗干扰

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陈辉