22、指部血压测量与心率变异性测量的研究进展

指部血压测量与心率变异性测量的研究进展

指部气压振荡法比较研究

指部动脉的深度较易被光电容积脉搏波描记法(PPG)探测到,利用多波长PPG可以研究不同深度血管搏动的贡献。以下是关于指部气压振荡法比较研究的详细内容。
- 实验设备
- 光学传感器 :由光电二极管(BPW34,Vishay,430 - 1100 nm)和五个LED组成,分别是红外(IR,TSMF3700,Vishay,λ:870 nm,FWHM:50 nm)、红色(LR P47F,Osram,λ:625 nm,FWHM:16 nm)、橙色(LO P47F,Osram,λ:606 nm,FWHM:17 nm)、黄色(LY P47F,Osram,λ:590 nm,FWHM:18 nm)和绿色(LT PWSG,Osram,λ:528 nm,FWHM:33 nm)。这些元件固定在两层柔性透明胶带之间,相邻LED中心间距为4.5 mm,绿色LED与光电二极管间距为10 mm。
- 压力测量 :袖带压力使用传感器MPX5050DP(NXP Semiconductors)测量,袖带压力的脉动分量经过气动滤波后,使用敏感压力传感器NSCDRRN001NDUNV(Honeywell,量程±1英寸H₂O)测量。
- 测量过程 :在一个测量周期内,微控制器依次开启每个LED的电流,并测量光电二极管的信号变化。同时记录袖带压力和气动脉动。A/D转换分辨率为16位,测量周期速率为100 Hz。
- 实验过程
1. 受试

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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