- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏联远智维
心电信号采集系统
近来，在好奇心的驱动下，在心电信号采集系统方面进行了初步的工作，本推文主要介绍了心电采集模块的基本组成部分，心电采集芯片的选型，并且对该系统进行了简要的测试，具体内容如下： 图a表述为心电监测的意义， ；图d表述为论文中传感器信号采集系统整体框架；图e表述为可穿戴产品具体包含的模块，主要由传感器、数据采集以及数据分析等相关模块组成。 图a表述为心电采集系统整体示意图，左侧黑色方盒为电源模块，右侧为心电采集核心电路板，蓝色LED灯反映信号采集的状态；图b为电源模块，具体选用的芯片为SGM2020，采用SOT23-5封装形式；图c为电源模块实物图 ；图d~f表述为心电采集芯片BMD101(NeuroSky公司生产，总部位于美国硅谷，主要做面向消费者市场的生物传感器，其产品在手机、电脑、智能手表等领域中具有广泛应用)，采用QFN封装形式，具有16位采集精度 ，512Hz采样频率；h~i表述为蓝牙模块，具体型号为HC-05，能够将心电芯片BMD101采集到的数据通过串口的方式传输到手机端；j表述为心电采集模块信号接口； 2、心电采集结果展示？
1.4K20编辑于 2022-01-20 - 来自专栏联远智维
信号采集系统——传感器（二）
传感器信号采集系统 近一年来，身边的老师同学主要研究方向为传感器的设计、研发以及应用，例如：电容传感器、大应变传感器以及位移传感器等将外界信号转换为电压信号进行输出；然而实验中采用的数据采集系统极为笨重 ，在实际工业推广中极其不利，因此，近些天对数据采集相关的资料进行调研，经过一番捣鼓，，成功实现了稳压电源的功能，并且能够对外界电压的测量，还是很不错的， 附录：补充材料 1、电路原理图是信号采集系统最核心的内容 感觉这次电路板焊接比上次好多了， 3、实际效果测试：信号采集系统的性能直接影响着传感器的测试精度，本部分通过相关的实验，对信号采集系统的性能进行具体的验证，主要包含两方面内容：1、电源输出的波动情况；2 、电压表测试的精度；主要用到的设备包含RIGOL DP831A稳压电源和Keysight 34972A多通道数据采集器，具体结果如下图所示： 实验一主要的步骤为：将采集系统输出电压调整为3V，然后采用多通道数据采集仪对该电压信号进行测试 实验二主要的步骤为：调节稳压电源的输出电压（4V），接着采用信号采集系统对该信号进行测试，具体结果如上图所示，从图中可知，电压表能够准确的做出测量，其采集精度基本上满足实际应用需求。
1K30编辑于 2022-01-20 - 来自专栏红眼睛微型红外成像仪
VS10X混合信号采集仪
数据从单独的振弦信号，可以扩展到实现模拟信号的采发。网络在支持原有2G和GPRS的基础上，增加了可支持4G和射频网络。 VS10X振弦采发仪是VS101单通道采集仪的升级替代，在保持原有尺寸和功能的基础上，从对振弦信号的单通道采发升级到可以实现最多4通道的振弦信号采集发送。 数据从单独的振弦信号，可以扩展到实现模拟信号的采发。网络在支持原有2G和GPRS的基础上，增加了可支持4G和射频网络。 D：是否有模拟量采集通道，V 表示电压信号，I 表示电流信号。 E：通讯接口类型（2G、4G、NBIOT、WIFI、RF、RS485、RS232）。 全功能采集仪广泛适用于水电﹑铁路﹑公路﹑矿山﹑国防及建筑工程安全监测领域传感器测点布设较为分散，需要实时数据采集的解决方案。无线对比传统振弦采集仪的优势在于，减少一半以上监测成本。
51320编辑于 2022-11-21 - 来自专栏涛的程序人生
HackRF-AIS信号的采集与解调
目录 AIS信号采集与解调 1、硬件设备 2、系统准备 3、软件准备 4、进行实验（需要去有船只经过的江边才能采集到信号，本次实验于重庆长江边进行） 5、AIS信息解译 6、AIS解调后数据源可去以下连接获取 AIS信号采集与解调 1、硬件设备 硬件设备采用HackRF One，HackRF是一款全开源的硬件项目，其目的主要是为了提供廉价的SDR(软件定义无线电)方案，作者Mike Ossmann在第一版 3、软件准备 本次AIS信号的采集和解调使用开源软件gr-ais(在原有开源项目的基础上增加了保存IQ文件的功能，并将GNURadio的版本提升到了3.8)来进行，软件的下载地址和使用方法如下： # ，本次实验于重庆长江边进行） # 直接读取HackRF采集的I/Q数据进行解调，同时将IQ数据存入文件 python3 ais_rx.exe -s osmocom -o test.raw #若采集到信号则会立即打印出解调后的 AIS协议数据 #上一步采集信号存储的IQ文件也可作为gr-ais的输入源进行解调 python3 ais_rx.exe -s test.raw 5、AIS信息解译 复制任意一条AIS信息到AIS
1.9K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏工程监测
振弦采集仪模拟信号转数字信号的工作原理
学习飞讯振弦采集仪模拟信号转数字信号的工作原理，振弦采集仪是一种非常重要的测试仪器，其主要作用是将物理系统中的震动信号转换成数字信号，并且进行进一步的信号处理和分析。 本文将详细介绍振弦采集仪模拟信号转数字信号的工作原理。1. 模拟信号采集振弦采集仪通过传感器来采集物理系统中的振动信号，一般采用加速度传感器或者振动传感器。 传感器的作用是将物理系统中的振动信号转换成电信号，然后传输到振弦采集仪中进行进一步处理。图片2. 信号调理采集到的模拟信号一般需要进行一些信号调理，以满足数字信号的采集条件。 放大器校准主要是为了消除振弦采集仪中的干扰信号，如漂移和噪声等，确保信号的准确性和可靠性。3. 信号采集和转换信号采集通常采用模拟采样和数字采样两种方式。 采集到的模拟信号需要通过模数转换器（ADC）进行数字信号转换。ADC可以将连续的模拟信号转换成离散的数字信号，并将数字信号送入采集仪中。
50750编辑于 2023-08-18 - 来自专栏脑机接口
采集脑电信号的四种技术
信号处理工具然后解码此大脑活动以识别所需的信息或命令，然后将此信息发送到输出设备。BCI是闭环系统，这意味着BCI必须实时向用户提供一些信息（希望）反映了预期的消息或命令。 这种电极帽通常需要5分钟才能安装在用户身上并调节电极以获得良好的信号。脑电图系统相对便宜且便携，是BCI研究中最常见的神经影像学方法。 ? 当从大脑记录信号后，信号处理机制必须确定用户想要发送的信号。 之后，信号传输到输出设备。早期的BCI通常会将信号发送到监视器，而最近的BCI已用于控制设备，包括矫形器，轮椅，在线应用程序，娱乐系统或中风康复系统。 BCI在用户进行控制的心理活动类型和相应的大脑信号方面也有所不同。大多数BCI依靠想象中的运动或视觉注意力来控制，但新的方向正在被探索和扩展。
1.5K10发布于 2020-06-30 - 来自专栏工程监测
VM系列振弦采集模块信号检测与采样
VM系列振弦采集模块信号检测与采样VMXXX 内部有振弦传感器的信号检测、 有效性检测机制， 仅信号幅值位于预设的合理区间时，才会进行数据采样， 当完成足够数量的样本采样后立即进行信号质量分析计算，得到频率 、频模值及多个信号质量表征值更新于对应的只读寄存器内，读取这些寄存器值，即可得到当前测量结果数据和信号质量。 有两个事件可使模块终止（或完成）数据采样， 一为采集到了 RD_COUNT.[8:0]指定数量的样本， 二为采样时长超时 RD_COUNT.[15:9]（ 默认为 1000mS）。 图片信号幅值限制寄存器 SIG_TH（ 0x1E）位 符号 值 描述 默认值bit15:8 0~100 信号幅值上限，单位： % 100bit7:0 0~100 信号幅值下限，单位： % 0在信号采样过程中 ， 每个信号发生时均会检测当前信号的幅值，当信号幅值大小位于 SIG_TH规定的上下限之间时，才会被采样。
45220编辑于 2022-12-06 - 来自专栏biosignalsplux
BITalino + XBee 串口通信实现远程生理信号采集
作者：科采通一、项目背景与应用场景BITalino 是一款开源、低成本的生理信号采集套件，适用于科研、教学和可穿戴设备开发。 为解决此问题，本文将介绍如何将 BITalino 的蓝牙模块替换为 Zigbee（XBee）通信模块，实现远程 ECG（心电）、EDA（皮肤电）、EMG（肌电）等信号的无线传输，适用于如远程医疗监测、传感器网络 serial.Serial('COM5', 115200)while True: frame = ser.readline() print(frame)若需按 BITalino 协议解析生理信号帧 七、采集效果展示 ✅ 采集 ECG 信号 ✅ 实时传输到 PC（无需蓝牙） ✅ 多个接收端可组网监听 ✅ 信号质量稳定（建议测试不同间距与干扰条件） 可拓展案例： 心电监测自行车把手 医院病床远程监测系统 本项目展示了将 BLE 替换为 Zigbee（XBee）模块以实现远程无线生理信号传输的完整流程，极大拓展了 BITalino 在物联网与健康科技领域的应用潜力。
27100编辑于 2025-06-25 - 来自专栏脑电信号科研科普
基于EEG信号的生物识别系统影响因素分析
摘要：由于指纹、语音或面部等传统特征极易被伪造，因此寻找新的生物特征成为当务之急。对生物电信号的研究也因此具有了开发新的生物识别系统的潜力。 使用脑电信号是因为其因人而异，并且相比传统的生物识别技术更难复制。这项研究的目的是基于脑电信号分析影响生物识别系统性能的因素。 为了克服这些问题，脑电图信号是作为生物特征的最佳选择，将脑电信号作为生物识别技术的主要优势包括： 普遍性：所有人类大脑都有神经元，这些神经元产生电活动，可以以EEG信号的方式读取。 尽管EEG信号有许多优点，但基于它们开发生物识别系统仍具有挑战性。在对这些信号进行处理之前，需要对其进行预处理，因为它们包含频带和人们头部的各个层面产生的混合信号。 在这项工作中，只研究了基于脑电信号的单峰生物识别系统的开发。
73720发布于 2021-06-08 - 来自专栏云深之无迹
为TMR 线性磁场传感器设计采集信号链
群友问了一个问题，要有效位 21bit，采样率 10M 的 ADC，给我搞懵逼了，这是什么信号？这么牲口的要求？ 完全搞不懂要干嘛 先看看大概可以满足要求的 ADC 有哪些？ （根本没有） 最精密，但是采样率不够 这个是最接近要求的 ADC 但是我还是迷惑，采集什么啊？ 电信号 −3 dB ≈ 30 kHz（典型），等效一阶时间常数 τ≈1/(2π·30 k)≈5.3 µs，对速度检测/闭环控制很友好。 应用电路，信号链视角 非常简单，供电，输出 VDD 与 GND 间放 0.1 µF 贴片去耦（尽量靠近引脚）；负载电容 ≤10 nF。 详细采集方案 默认 VDD=3.3 V、TMR2615x 模拟输出：零场≈0.5·VDD、线性区约 5%–95%·VDD，器件本体带宽≈30 kHz，输出驱动≤1.5 mA，建议负载 R_L ≥10 kΩ
38910编辑于 2026-01-07 - 来自专栏智能制造预测性维护与大数据应用
MCM轻松组态高速采集与信号分析系统！
高速采集与信号分析系统是针对快速变化的信号进行高速采集，通过波形测量和频谱分析技术提取信号波形的幅度、频率、相位等信息，以量测被测物体的潜在属性，常用于电子器件测试、PCB测试、金属材料分析、电能质量测试 由于高速采集与信号分析需要用到较多的采集技术、数学分析技术及网络技术，一般都需要使用VC、C#、VB.NET、Qt、Labview等高级语言进行编程开发，对使用者有较高的技术要求，并且不方便再次修改测试方案 为方便不熟悉编程语言的生产测试与产品研发工程师快速构建和灵活修改测试测量与分析系统，研华推出MIC-1800/MCM开机即用智能采集分析套件，使用通过简单的配置和组态轻松实现高速采集与信号分析。 该产品整合12位/16位多功能数据采集功能，包括16通道模拟量输入，2通道模拟量输出、24通道通用数字量输入输出、计数器等，产品采用无风扇设计，可满足多数场合的测试测量需求（如需测量更多信号，可以选择更多研华 3、设置滤波功能：根据信号特性可以选择滤波（移动平均值和FIR滤波） 4、针对采集的信号进行波形测量和频谱分析图： 可以测量波形的多种参数,这些参数囊括了波形分析的绝大多数算法。
82910编辑于 2022-05-30 - 来自专栏PLC无线
符合Modbus协议的4-20mA信号采集方案
本方案是昆仑通态触摸屏与4台DTD433FC模拟量信号无线485传输模块进行无线 Modbus 通信的实现方法。 本方案中昆仑通态触摸屏作为主站显示各从站的模拟量信号，传感器、DCS、PLC、智能仪表等4个设备作为Modbus从站输出模拟量信号。 硬件环境搭建 昆仑通态触摸屏TPC7062TD *1台 模拟量信号发生器*20个（实际使用中为用户模拟量输出设备） 无线数据终端（主站设备）DTD433MC*1块 模拟量信号无线485传输模块（从站设备 ，触发一个4-20mA信号，触摸屏界面上对应的绿色条形框里就会显示相应的数值。 从机（从站）可以采集开关量、模拟量信号，型号为DTD433H、DTD433F。一台主机可与256个从机配套使用。所有从机的地址都是唯一的，不会存在从机间互相干扰的情况。
1.7K41发布于 2020-07-20 VEGF信号通路：生物学功能、机制与调控靶点
一、VEGF信号通路概述与核心功能血管内皮生长因子（VascularEndopelialGrowthFactor，VEGF）信号通路是调控血管生成与血管发生的关键信号网络。 在生理状态下，VEGF信号对于胚胎血管发育、骨骼生长、创伤愈合及组织修复至关重要。 这些配体通过与三种主要的跨膜酪氨酸激酶受体（VEGFR-1、VEGFR-2、VEGFR-3）选择性结合，介导不同的生物学效应：-VEGFR-2：被认为是介导VEGF（主要指VEGFA）促血管生成作用的主要受体 -VEGFR-1：其信号功能复杂，既可负向调控VEGFR-2信号，也与PGF、VEGFB结合参与胚胎血管生成和病理性血管生成。 迁移、管腔形成及生存的影响，是阐明VEGF-A基础生物学功能的核心试剂。
31610编辑于 2026-01-28- 来自专栏工程监测
VM系列振弦采集模块的信号检测与分析计算
VM系列振弦采集模块的信号检测与分析计算1、延时采样如下图示， 振弦传感器钢弦起振后，信号强度在短时间内迅速达到最大，然后在钢弦张力及空气阻力作用下逐渐恢复静止。 图片2 、信号幅值检测信号幅值是指传感器产生自振后输出的原始信号经过滤波放大处理后的信号幅度大小， 用百分比表示。 信号幅值 100%表示信号过强， 80%~95%为优良， 60%~80%为一般，接近或低于 30%为较差或无信号。 若前三个信号幅值均大于 90%且无递减趋势，则可能返回信号过盈， 可考虑适当降低激励信号强度（强振对传感器寿命有一定影响）。信号幅值的高低直接影响到传感器频率的可信度。 信号幅值受激励信号影响较大， 若检测到信号幅值不理想，则应设法调整传感器的激励方法、调整激励电压来进行改善。
60840编辑于 2022-12-05 - 来自专栏智能制造预测性维护与大数据应用
PCIE-1802多卡同步采集振动信号同步性能验证！
例如智能机床模态测试系统，就需要40个振动点(XYZ)的120路同步采集。 PCIE-1802是8通道同步采集卡，支持多卡同步，当需要实现多路同步时可以通过同步总线实现时钟和触发的同步，该系统使用15张卡，实现120个通道的同步采集，同步误差小于100ns.同步时钟采用两级推动 下面以2张卡采用一级时钟同步推动的同步性能为例，进行说明： 1、 安装数据采集卡。 2、 按照下图进行卡间同步总线的连接 参考时钟输出(REF_CLK_OUT): 输出数字参考时钟信号给其他卡片 同步信号输出(SYNC_OUT): 输出信号与其他卡片同步时钟 触发输出(TRIGOUT ): 输出触发信号使所有卡片同时开始撷取 参考时钟输入(REF_CLK_IN): 输入外部时钟作为卡片的参考时钟 同步信号输入(SYNC_IN): 输入信号以对准同步时钟 触发输入(TRIGIN): 输入触发开始撷取信号
95010编辑于 2022-05-30 - 来自专栏工程监测
VS10X混合信号采集仪振弦传感器数据采集工程安全监测应用
VS10X混合信号采发仪1.png VS10X混合信号采集仪，数据从单独的振弦信号，可以扩展到实现模拟信号的采发。网络在支持原有2G和GPRS的基础上，增加了可支持4G和射频网络。 VS10X振弦采发仪是VS101单通道采集仪的升级替代产品，在保持原有尺寸和功能的基础上，从对振弦信号的单通道采发升级到可以实现最多4通道的振弦信号采集发送。 数据从单独的振弦信号，可以扩展到实现模拟信号的采发。网络在支持原有2G和GPRS的基础上，增加了可支持4G和射频网络。 VS10X混合信号采发仪2.jpg 选型多种 A：内嵌核心测量模块数量（1~4 个）。 B：两位数字表示的振弦通道数量（02、04、08、16）。 C：T 表示带有温度测量通道。 D：是否有模拟量采集通道，V 表示电压信号，I 表示电流信号。 E：通讯接口类型（2G、4G、NBIOT、WIFI、RF、RS485、RS232）。
52160编辑于 2022-05-17 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【数字信号处理】周期序列 ( 周期序列示例 2 | 模拟信号周期 | 数字信号周期 | 在 a 个模拟信号周期内采集 b 个数字信号采样 )
+ 2k \pi \cfrac{3 \pi }{8}N = 2k \pi N = \cfrac{16}{3}k 最小周期为 N= 16, k = 3 其含义是 3 个 \sin 模拟周期 内采集了 \cfrac{\pi }{4} , \Omega = 2\pi f_0 , 其中 f_0 是模拟频率 , 没有单位 , f_0 = \cfrac{T}{T_0} , 其中 T_0 是模拟信号 pi \cfrac{T}{T_0} \cfrac{3\pi}{8} = 2\pi \cfrac{T}{T_0} 16T = 3T_0 也就是说 在 3 个模拟型号 \sin 周期中 , 至少要采集 16 个数字样本 ; 下图的 \sin 函数中的 3 个周期内 , 采集了 16 个样本 ;
63210编辑于 2023-03-30 - 来自专栏工程监测
振弦采集模块（振弦采集仪核心）运行状态指示器和信号质量指示
振弦采集模块（振弦采集仪核心）运行状态指示器和信号质量指示 图片 运行状态指示 在模块正常运行时 RTS 管脚输出逻辑 1 表示模块“ 正忙”， 输出逻辑 0 表示模块“ 空闲” ，详见“3.10 振弦传感器测量流程 硬件握手信号 基于 RTS 输出信号的时域特点， 此管脚还可作为数字接口的硬件握手信号使用。 信号质量预期值由寄存器 EXS_TH 定义，详见“3.12.4 中预定信号质量寄存器说明” 。 信号质量与多种因素有关，使用多种表征值来描述（幅值、采样值数量、 标准差等）， SIG 管脚的高、低电平两种输出状态不足以完全表示信号质量， 也不能反映出信号质量的具体数值大小， 在模块使用过程中， 应尽量使用软件方法读取与信号质量有关的多个寄存器值 应用领域 应力应变： 结构应力应变、基坑支护、 管廊、 地下工程 仪器仪表： 振弦（采集仪）读数仪表开发 自动化、 信息化： 结合物联网技术替代传统人工检测
49260编辑于 2022-10-27 文献分享---恢复单细胞批量整合中丢失的生物信号（CellANOVA）
单细胞数据整合分析已经是普遍的分析内容，目前，对于样品之间的生物差异何时可以从批效应中分离出来，还没有指导方针。 在单细胞数据整合过程中，样品之间有意义的生物学差异往往被不必要地删除。 CellANOVA能恢复有意义的生物学差异吗？ CellANOVA在具有挑战性的情况下拯救可复制的信号CellANOVA“挽救”了流式细胞术证实的细微信号代码示例在GitHub - Janezjz/cellanova: CellANOVA: Cell
25620编辑于 2024-12-02- 来自专栏脑电信号科研科普
用于颅脑内电生理信号采集的神经微电极新技术
比如说，在动物执行工作记忆任务时采集动物前额叶皮层的神经电信号，以此来研究工作记忆的神经机制。那么问题来了，如何才能采集或检测到动物脑内的神经电信号呢？ 传统的神经微电极主要存在以下三个问题：空间分辨率低（即微电极同时只能采集少数几个位置的神经元放电信号）、严重的慢性免疫反应（即电极的生物兼容性较差，随着微电极植入颅内的时间增加，微电极与脑组织之间会产生炎症反应 ，在微电极表面会产生一层胶质细胞层，从而降低了神经放电信号采集的质量，甚至使得微电极采集不到神经元放电信号）以及功能单一（即微电极只能用于采集神经电信号）。 NeuroSeeker电极为宽100 um，长8mm的针状，其上分布有多达1356个神经电信号采集位点，可最大化地实现高空间分辨率的神经电信号采集。 但是这些神经微电极一般采用硅基作为制造材料，生物兼容性差，并且只能用于神经电生理信号的采集，功能单一。 2. 长期稳定性的提高 一些研究者试图提高电极的生物兼容性和长期进行电信号记录的稳定性。
87200发布于 2020-11-20
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号