基于毫米波的非接触生命参数检测系统的研制

目的 研究基于36GH毫米波的非接解生命参数检测系统原理和技术方法。方法 将连续波雷达技术和生物医学信号处理技术相结合，采用了零中频、频域积累自适应对消技术。结果 在3m距离内，发射功率为1mW的条件下，可以穿透被褥、各类质地衣服检测到人体的呼吸、心跳信号。结论 该系统有效、可行，其检测灵敏度高，对人体安全，天线小，结构简单，易于小型化，适合于长时间的非接触监护，特别适用于航天领域。     

不同色彩背景对选择反应和运算能力的影响研究

目的: 对不同色彩背景下认知操作的任务完成绩效进行比较研究. 方法: 95名青年男性,完成不同色彩背景下的连续相加和字母选择认知测验. 结果: 认知任务均受到了色彩背景的影响,并且不同的色彩背景之间统计学上存在差异. ①在操作时限为2 min的简单选择任务中,彩色背景下测试成绩之间无统计学差异,而非彩色之间以及非彩色与彩色背景之间有统计学差异(F=2.257,P＜0.05);②在连续相加任务中,操作时限为9 min,非彩色与彩色背景之间均有统计学差异(F=2.115, P＜0.05). 结论: 在视屏操作过程中,不同的背景色会影响到操作功能的反应速度和准确性,并且与任务难度及操作时间有关.     

电阻抗断层成像脑出血模型的仿真研究

目的：建立脑出血有限元模型,对其进行电阻抗断层成像仿真研究.方法：基于4层同心圆头模型,利用有限元方法和动态NOSER算法重构成像.结果：单病灶脑出血模型的病灶能够被准确重构呈现,而多病灶模型中邻近病灶间的边界重构较为模糊.结论：动态NOSER算法是一种有效检测脑出血的电阻抗断层成像方法.     

小波包技术在人体胸壁微动信号处理中的应用

人体胸壁微动信号中包含大量的生命体征信息.本文采用小波包构造滤波器从胸壁微动信号中提取心动信号,以量化的形式揭开胸壁振动的奥秘.     

基于FFT频域积累的非接触生命参数信号检测

目的：提高非接触生命参数检测系统信噪比。方法：采用两种基于FFT的频域积累检测方法，利用Matlab软件环境编写算法，进行仿真实验与实际信号处理。结果：该方法提高了非接触检测系统信号的信噪比，能够在强噪声背景下检测出生命参数信号。结论：该方法适用于低信噪比下的微弱信号提取，在本系统中得到了较好应用。     

雷达式非接触生命参数检测的信号预处理

对非接触生命参数(如呼吸、心动等)检测技术中信号采集的方法和特点进行了深入的研究，并设计了相适配的预处理器电路。实验结果表明预处理器为后序计算机分析处理提供了较高质量的信号，而且设计合理、实用有效。     

极大极小值原理产生阈值对人体胸壁微动信号的"WaveShrink"降噪

人体胸壁微动信号中包含大量的生命体征信息。本文采用极大极小值原理产生阈值，应用“WaveShrink”算法从胸壁微动信号中提取心动信号，以量化的形式揭开胸壁振动的奥秘。     

基于DSP的非接触生命探测系统中信号处理单元的研制

一种基于11公司DSP芯片TMS320VC5410A，用于非接触生命探测系统中的信号处理单元。详细阐述了系统的硬件构成和软件设计以及生命参数信号的采集与处理。该系统体积小、功耗低、操作简单、携带方便，特别适用于野外生命探测场所。     

小波包技术在人体胸壁微动信号处理中的应用

人体胸壁微动信号中包含大量的生命体征信息。本文采用小波包构造滤波器从胸壁微动信号中提取心动信号 ,以量化的形式揭开胸壁振动的奥秘。     

LMS算法在非接触生命参数信号检测中的消噪应用

利用雷达式非接触检测系统可检测到生命参数信号（呼吸，心动等信号），针对呼吸，心动信号频谱有重叠的特征。采用自适应LMS算法对信号进行相关噪声抵消处理，从而获取较为理想的心动信号，实验研究分析及实测结果表明该算法简易，实用。