android智能识别技术,一种基于Android的智能心音听诊与识别系统

本发明公开了一种基于Android的智能心音听诊与识别系统,包括心音采集硬件和Android手机。心音采集硬件使用驻极体话筒采集信号,并通过30Hz到500Hz的滤波器过滤噪声,再经由主控制芯片处理后,通过蓝牙发送到Android手机进行存储和身份识别。

主权项:

1. 一种基于Android的智能心音听诊与识别系统,其特征在于:包含心音采集设备以及Android手机,心音采集硬件设备由驻极体话筒、30Hz到500Hz滤波器、主控制芯片、蓝牙芯片模组、电源电路和放大电路组成;\n\t\t所述主控制芯片选用Microchip的dsPIC33FJ128MC706芯片;该芯片完成电源管理、按键控制、A/D转换的操作;\n\t\t所述电源电路为3.3V稳压电源;\n\t\t所述驻极体话筒作为传感器,采集心音信号;\n\t\t所述30Hz到500Hz滤波器由一个30Hz高通滤波器和一个500Hz低通滤波器构成,对传感器采集的心音信号进行滤波;滤波后的心音信号送至主控制芯片;\n\t\t所述蓝牙芯片模组用于将主控制芯片的数字信号通过蓝牙发送至Android手机,蓝牙芯片模组选用HC-06蓝牙模块;\n\t\t所述放大电路采用LM4811,实现增益控制;经过放大后的信号经过双声道耳机插座驱动耳机,通过耳机能够清晰地听到采集的心音信号;\n\t\t所述Android手机实现心音采集、存储以及身份识别。

展开

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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