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张海霞︱用于健康监护的柔性仿生双功能传感器研制成功: 张海霞 2019-10-12 22:06; 北京大学信息科学技术学院微纳电子学研究院张海霞教授课题组日前在材料领域重要期刊《 ACS Applied Materials Interfaces 》 (ACS AMI) 期刊上发表文章《基于褶皱 / 多孔海绵结构仿皮肤的湿度和压力传感器》（ Skin-Inspired Humidity and Pressure Sensor with a Wrinkle-on-Sponge Structure, DOI: 10.1021/acsami.9b13383 ），该文章于 2019 年 9 月接收，信息科学技术学院张海霞教授为本文通信作者， 2017 级博士研究生缪立明为论文第一作者。【论文摘要】多功能传感器以其广泛的应用价值引起了人们的广泛关注。其中，由于电子器件所处的复杂物理化学环境，湿度传感和压力传感的集成是重要的。受皮肤结构的启发，本文设计了一种将微米褶皱结构与多孔海绵结构相结合的新方法，实现了一种基于碳纳米管 - 聚二甲基硅氧烷（ CNT-PDMS ）的具有湿度传感和压力传感功能的柔性双功能传感器。湿度传感特性可由 UVO 处理时间和 CNT 浓度控制，而压力传感特性可由孔径大小和 CNT 浓度控制。该双功能传感器能很容易地感知到手的接近和触摸过程，对某些电子设备具有预警和保护作用。此外，该双功能传感器还可以作为一种可穿戴的健康监护传感器用于检测人体关节运动和呼吸状况。【图文导读】图 1 （ a ）防皮肤结构的传感器示意图；（ b ）湿度传感示意图；（ c ）压力传感示意图。图 2 褶皱 / 多空海绵结构的 SEM 照片（ a ， b ）及实物图（ c ， d ）；（ e-h ）不同 UVO 处理时间下的褶皱结构；（ i-l ）不同研磨时间下的多孔孔径。比例尺为 500 微米。图 3 湿度传感特性。（ a ）不同 CNT 浓度的 CNT-PDMS 电阻；（ b ）不同 CNT 浓度下的湿度传感特性；（ c ）高湿和低湿环境下的灵敏度；（ d ）不同 UVO 处理时间下的水接触角；（ e ）不同 UVO 处理时间下的湿度传感特性；（ f ）高湿和低湿环境下的灵敏度；（ g ）不同湿度下的电流信号的实时变化；（ h ）弯曲和压缩的稳定性测试；（ i ） 30 天后依然具有可靠的湿度传感特性。图 4 （ a ）测试实物图；（ b-c ）响应时间测试；（ d-f ）不同 CNT 浓度下的压力传感特性；（ g-i ）不同研磨时间下的压力传感特性；（ j ）不同压力下的重复性测试；（ k ）不同频率下压力传感特性；（ l ）实时响应曲线；（ m-n ）弯曲和压缩的稳定性测试。图 5 （ a ）手接近表面时的湿度传感信号变化；（ b ）手接触到传感器产生的压力传感信号变化；（ c-e ）阵列化识别压力传感图像；（ f ）应用于人体膝盖关节及口罩上作为健康监测传感器；（ g ）检测高抬腿运动；（ h ）检测快慢呼吸状态。【重要创新点】通过模拟皮肤结构，创新性地设计了褶皱与多孔两种结构的制作工艺，实现了褶皱结构与多孔海绵的复合结构，实现了湿度和压力双功能传感器。结果表明，低浓度的碳纳米管使起皱碳纳米管的电阻与湿度呈负相关，而在较高浓度的碳纳米管下，电阻随相对湿度的增加而增大。 UVO 处理控制了褶皱结构，改善了表面的亲水性，从而获得更好的湿度传感性能。在压力传感方面，采用多孔海绵结构提高了 CNT-PDMS 的压阻灵敏度。碳纳米管浓度对压力传感性能有很大影响。碳纳米管浓度越低，获得的灵敏度就越高。孔径大小的差异也会导致不同的敏感性，直径为 500μm 的孔径是最佳选择。该双功能传感器能具有感知手的接近和触摸的功能，保证电子设备的正常工作。此外，该传感器还可用于人体关节运动和呼吸检测，具有广泛的应用价值。相关研究得到国家自然科学基金、国家重大科学研究计划、北京市科技计划、北京市自然科学基金等项目的支持。【文章链接】Skin-Inspired Humidity and Pressure Sensor with a Wrinkle-on-Sponge Structure. (ACS Applied Materials Interface). https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsami.9b13383; 个人分类: 科研工作|3845 次阅读|0 个评论

Alice Wonderlab最新成果: 高可压缩性自驱动健康监测系统: 热度 3 张海霞 2017-8-11 21:42; 【引言】随着柔性可穿戴电子的快速发展，研究者在不断追寻匹配的能量单元与功能器件，而考虑到实际的应用情况，可穿戴设备已经不仅仅需要满足柔性轻便等基本特点，更需要在非平面与有限空间内保持稳定工作的能力，因而具有一定的可压缩能力对整个系统显得尤为重要。但是，现有的大部分功能器件无法在应变情况下稳定工作，并且当应力过大情况时还容易失去原有的功能。一方面，考虑到制备工艺简单成本低等优势，压阻传感器被广泛应用于人体动作监测，但是传统的结构对于小应变灵敏度不够，仍存在一定得制约。而另一方面，为了持续稳定的供能，传统的超级电容器虽然具有良好的电化学性能，但是无法满足较大应变下稳定工作的需求。因此，如何制备具有可压缩性的自驱动集成电子系统，并应用可穿戴领域与健康监测方面，是一个亟待解决的巨大挑战。【成果简介】近日，北京大学微电子学研究院张海霞教授研究小组在材料领域顶尖期刊《 Small》上发表了题为 “Highly-CompressibleIntegrated Supercapacitor-Piezoresistance-Sensor System with CNT-PDMS Spongefor Health Monitoring” 的研究进展，报道了一种基于多孔海绵结构的可压缩超级电容器 - 压阻传感器自驱动系统，博士研究生宋宇为论文第一作者。该团队通过制备多孔海绵结构，并将其分别应用于压阻传感器与可压缩超级电容器中，通过直接贴附于人体表面，得到可用于人体健康监测的自驱动可穿戴系统。一方面，这种多孔海绵结构具有较高的灵敏度，能够对较大范围的应力应变进行多次稳定测试，对人体各个部位多种形变进行准确识别；另一方面，利用多孔海绵结构导电性良好以及机械性能优异等优势，组装成可压缩超级电容器，可以在较大应变的情况下保持稳定的电化学性能，持续稳定为自驱动系统供能。通过可压缩超级电容器驱动压阻传感器，这种集成的自驱动系统可以应用于人体各个部位，对语音识别、运动状态以及呼吸情况进行稳定测试，在实时健康监测以及主动式人机交互等领域具有潜在的应用前景。【图文导读】图 1 高可压缩超级电容器 - 压阻传感器系统示意图及制备表征 (a) 基于 CNT-PDMS 多孔海绵的高可压缩超级电容器 - 压阻传感器系统示意图。 (b)CNT-PDMS 海绵的制备工艺流程图。 (c) 多孔 PDMS 海绵的 SEM 图像。 (d) 多孔 CNT-PDMS 海绵的 SEM 图像。图 2 多孔海绵的制备表征与应力应变特性 (a-c) 方糖、 PDMS 海绵和 CNT-PDMS 海绵的实物图与接触角。 (d-e) 在不同浓度的 CNT 溶液滴涂过程中，电阻和海绵质量变化随滴涂次数的变化。 (f) 多次滴涂后， CNT-PDMS 海绵电阻的稳定性分布。 (g) 不同应变下， CNT-PDMS 海绵的应力应变曲线变化图。 (h) 相同应变下， PDMS 海绵与 CNT-PDMS 海绵应力应变曲线对比。 (i) 多次压缩情况下， CNT-PDMS 海绵电阻的循环稳定性。图 3 基于 CNT-PDMS 海绵的压阻传感器性能表征 (a) 压阻传感器应力监测模型图，显示导电骨架的接触面积随应力应变的变化。 (b) 使用推拉力计对压阻传感器进行相关测试。 (c) 不同压阻传感器在不同压缩应力下的电阻响应。 (d) 不同压缩应力下压阻传感器的电流 - 电压曲线。 (e) 压阻传感器的应力响应曲线。 (f) 不同应力下多次压缩释放过程的电阻响应曲线。 (g) 不同应变下多次压缩释放过程的电阻响应曲线。 (h) 不同应变下的电阻响应变化曲线。图 4 可压缩超级电容器电化学性能表征 (a) 可压缩超级电容器在压缩释放过程的抗压能力示意图。 (b) 循环伏安图。 (c) 体积比电容随扫描速率变化图。 (d-e) 可压缩超级电容器循环伏安图与体积比电容随不同压缩比例变化图。图 5 可压缩自驱动系统用于可穿戴式健康监测 (a) 通过可压缩超级电容器驱动压阻传感器，贴附于人体喉咙表面用于监测人体喉部动作。 (b-c) 发出不同单词或者喝水时记录的压阻传感器电阻响应。 (d) 可压缩自驱动系统贴附于腿部用于监测人体运动状态。 (e) 人体走路、慢跑以及快跑时记录的自驱动系统电流变化。 (f) 通过自驱动系统检测人体呼吸状态原理图。 (g-h) 人体运动之后以及睡眠状态下记录的自驱动系统电流变化。【小结】本文采用简单快速的方法制备一种多孔海绵结构，分别应用于压阻传感器与可压缩超级电容器中，并集成为一种可压缩式自驱动系统。通过对糖模具进行倒膜并滴涂碳纳米管溶液，形成的多孔 CNT-PDMS 海绵具有较高的电导率与较好的机械强度。因而得到的压阻传感器具有较高的灵敏度并可以监测各种应力信号，同时可压缩超级电容器能够在较大的应变下保持稳定的工作性能。这种可压缩集成系统可以不受工作环境的制约，贴附于人体各个部位，通过可压缩超级电容器进行能量供给，驱动压阻传感器高效稳定工作，对人体各种动态进行监测，在识别人体生理运动和实时健康监测方面有着巨大的应用潜力。文章链接： Highly CompressibleIntegrated Supercapacitor–Piezoresistance-Sensor System with CNT–PDMS Spongefor Health Monitoring (Small. 2017, DOI:10.1002/smll.201702091) http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smll.201702091/full; 个人分类: 科研心得|8151 次阅读|3 个评论

封面故事：可用于能量采集和健康监测的复合式纳米发电机: 张海霞 2017-8-10 16:03; 【引言】随着电子皮肤和智能贴片等柔性电子设备的发展，如何随时随地采集能量为这些可穿戴电子设备供电越来越受到人们的重视。压电式纳米发电机和摩擦式纳米发电机通过特殊的材料选择和巧妙地结构设计，能将人体运动的各种机械能转换为电能输出，为低功耗的电子设备供电，在可穿戴电子设备和人体智能健康监测系统等领域有着广阔的应用前景。提升发电机的能量转换效率使其产生更多的电能输出，成为能量采集领域不懈追求的目标。【成果简介】本人所带领的 Alice Wonderlab 研究小组利用静电纺丝工艺，成功研制出可用于柔性表面按压能量采集和人体生理信号检测的摩擦 - 压电复合式纳米发电机，相关成果以 “Flexible fiber-based hybrid nanogenerator for biomechanical energy harvesting and physiological monitoring” 为题，做为封面文章发表于重要期刊 Nano Energy （ Volume 38 , August 2017,Pages 43-50 ），博士研究生陈学先为论文第一作者。该复合式纳米发电机采用静电纺丝工艺加工的柔性纳米纤维作为功能材料和电极骨架，通过添加导电纳米材料制作柔性电极，引入纳米结构增加表面摩擦层接触面积。与此同时，针对摩擦发电机需相对位移和压电发电机需产生形变的工作特点，将二者垂直结合，构成多层薄膜状结构，从而使器件可保形覆盖在人体皮肤等柔性表面，并在外力情况下随柔性物体一起产生形变，进行能量转换。此外，由于压电静电纺丝薄膜具有较高的压力灵敏度，器件还可贴附于人体腹部或手腕处，用于呼吸、脉搏振动等生理信号的监测，在自供能健康监测系统中有广阔的应用前景。【图文导读】图一：复合式纳米发电机结构 (a) 将器件贴附于气球表面进行柔性展示； (b) 器件结构示意图； (c-d) P(VDF-TrFE) 纳米纤维和 PDMS 倒金字塔结构 SEM 照片； (e) 发电机进行能量转换的两个机械过程； (f) 电极导电性测试； (g) 连续弯折情况下电极稳定性测试。图二：复合式纳米发电机工作原理及仿真结果 (a-b) 器件工作原理；两种不同情况下仿真得到的电势分布； (c-e) 不同压电极化强度、摩擦电荷密度、绝缘层厚度下两个发电机的仿真输出。图三：复合式纳米发电机的实测输出性能 (a-c) 摩擦发电机部分接触分离情况下的电压、电流及匹配负载测试输出； (d-f) 压电发电机部分垂直按压情况下的电压、电流及匹配负载测试输出； (g-h) 压电发电机部分弯折情况下的电压、电流测试输出；(i) 复合式纳米发电机为 1uf 电容充电情况。图四：复合式纳米发电机用于柔性表面能量采集的应用展示 ( a-b) 将器件贴付于海绵表面按压情况下的输出；( c-d) 将器件贴附于座椅靠背表面按压情况下的输出； (e-f) 将器件贴附于手臂表面按压情况下的输出。图五：复合式纳米发电机对于生理信号实时监测应用展示 (a-b) 器件贴附于肚皮表面进行呼吸信号的实时监测；( c-d) 器件贴附于人体手腕进行脉搏信号的实时监测。【总结】针对摩擦式纳米发电机和压电式纳米发电机各自的工作特点，利用静电纺丝纳米纤维和生物可兼容柔性材料将二者巧妙地结合在一起，其中，摩擦发电机部分将物体与器件接触分离过程中的机械能转化为电能输出，压电发电机部分则对器件形变过程中的机械能进行能量转换，由此提升器件在一次按压释放过程中的能量采集效率。该复合式纳米发电机不仅可进行能量采集同时可以对人体生理信号进行监测，显示了其在自供能传感领域的巨大潜力。【文章信息】： Flexible fiber based hybrid nanogenerator for biomechanical energy harvesting and physiological monitoring. ( Nano Energy , Volume 38 , August 2017,Pages 43-50, DOI: 10.1016/j.nanoen.2017.05.047 【全文下载】： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211285517303269 值得一提的是，本论文的第一作者为本小组的美女博士研究生陈学先，热烈祝贺！; 个人分类: 科研心得|6075 次阅读|0 个评论

第四届地质（岩土）工程光电传感监测国际论坛参会小结: 热度 2 zhwt 2012-10-16 23:58; 第四届地质（岩土）工程光电传感监测国际论坛（4th OSMG 2012）本月12-13日在苏州举行。这是我第二次参加这个会议。该会议涵盖范围比较小，内容比较专业，参会人数较少。但往往越是这种会议，收获也会越多。几点感受： 1、国外的参会者较上次多了。 2、国内的参会者，涉及的学校和专业领域也多了。 3、有很多日程表上的报告人没有来，很是遗憾。 4、会议的专题设置有些搞不懂，只写了session1、session2，不知以何标准划分。几个比较精彩的报告： 1、加拿大鲍晓毅教授关于BOTDA进展的报告。 2、大连理工大学李宏男老师对于光纤传感进行结构健康监测的案例分析。 3、University of Illinois at Chicago的Ansari教授的综述性报告。 4、台湾国立交通大学黄安斌教授的渗压监测的报告。; 个人分类: 会议|3743 次阅读|3 个评论

连接结构动力学的研究问题（五）: 热度 1 xxucchao 2011-5-21 15:52; 续前：小量级或早期的连接损伤对结构动态特性的影响主要体现在高频谱段的响应信息上。近年来，基于高频机械阻抗和基于超声导波的两大类健康监测方法被提出来并被研究应用于结构连接损伤的监测。基于高频机械阻抗的健康监测方法的基本原理是：如果结构中存在一些缺陷和损伤，如裂纹、松动等，结构的高频机械阻抗将会发生变化，通过对结构进行扫频测试就可判断结构中缺陷和损伤的有无和程度。一般采用低功率的压电陶瓷片作为驱动和传感元件固定在结构上，利用压电陶瓷的机电耦合特性以及压电陶瓷与结构的相互作用，就可将结构的机电阻抗通过压电陶瓷与结构结合以后的电阻抗反映出来，因此该方法又被称为机电阻抗法（ Electro Mechanical Impedance ， EMI ）。将待测结构在特定频段内（通常 30KHz ）的机械阻抗信息与参考结构比较，提取出特征指纹信息，就能确定结构的损伤状况。 Liang 等在 1994 年最早提出了将机电阻抗法应用于结构健康监测的理论依据。之后，很多学者以一些简单结构为对象对机电阻抗法进行了实验或数值研究，证实了该方法应用于结构健康监测的可行性。而 G. Park 和吴斌等也将该方法进一步拓展应用于螺栓法兰连接管道结构的健康监测中，实验研究了阻抗变化对松动螺栓数目损伤的敏感性，证明该方法在螺栓连接损伤局部监测中有一定的适用性。机电阻抗法充分利用了结构高频阻抗信息，因而对结构小量级的损伤非常敏感。该方法的主要缺点是需要体积较大的阻抗分析设备支持，代价较高，敏感区域小，不容易进行损伤定位；阻抗分析仍属于信号线性分析方法，没有考虑连接固有非线性的特点，在应用于螺栓连接健康监测方面还需要进一步地深入研究和改进。实践表明，可监测的缺陷尺寸或损伤程度与激励信号的波长密切相关，波长越短，能够敏感的损伤尺寸越小。一般情况下，工作激励或环境激励很难激起结构的高频谱响应。因此，基于超声导波（ Guided Ultrasonic Wave, GUW ）的结构健康监测方法被提出。与普通的超声无损检测方法中使用探头进行逐点扫描不同，超声导波方法通过在结构中主动激发出弹性应力波，利用波在结构中传播的特性实现对结构损伤的监测。超声波波长短，对结构的微小损伤非常敏感。导波在结构中传播距离远，只需很少的传感器就可以实现对结构大范围的监测。导波在结构中传播时，遇到不连续面（如损伤或结构边界）会发生反射、散射和能量衰减等现象，通过分析波信号的反射、散射、传递或衰减规律，就能够得到损伤的程度、位置等信息。导波具有频散特性。在理想的导波监测中，如果能激励单一模态、非频散的导波信号，在接收到的回波信号中出现的其它模态就可以被认为是由于缺陷引起的。但在实际应用中，只有在简单激励下的简单几何形状的（如板、梁、杆等）结构中，导波的传播模式才较为简单，易于解释，健康监测效果才好。目前，超声导波方法已在复合材料板、梁结构胶接健康监测中获得成功应用。不过，对于螺栓连接或复杂工程结构而言，结构几何形状复杂、界面众多、界面阻抗不匹配，即使在简单激励下，导波的传播模式耦合和干涉效应也十分显著，基于波传播模式分析的标准超声导波方法往往难于奏效。 2005 年， Michaels J.E 等提出了基于超声波照射（ Bulk Insonification ）的健康监测方法，其通过采集结构在超声应力波激励下的 “ 长期 ” 漫射波响应，直接利用结构的波动力响应信息来监测结构损伤。这与标准的超声导波方法有根本不同。结构的 “ 稳态 ” 波响应而不是波传播模式被用作特征提取的原始信息。这种方法结合了超声导波方法和工程波动理论的优势，有可能在复杂结构健康监测中获得革命性应用。; 个人分类: 科研笔记|5069 次阅读|2 个评论

连接结构动力学的研究问题（四）: xxucchao 2011-5-21 15:47; 螺栓连接结构健康监测问题的研究现状 ( 一 ) 西北工业大学航天学院徐超航天器结构中螺栓连接数目众多。常用于单独螺栓预紧力监测的应变法、超声波法、射线法、红外线法等传统无损检测技术由于设备复杂、耗时且花费昂贵、专业技能要求高、在应用于结构开敞性不好的场合时还需对结构进行拆解等诸多缺点，无法用于对结构连接损伤的在线、实时监测。无损检测的另一类主要方法 —— 基于振动分析的结构健康监测方法，它利用结构在外部激励下的动力响应信息，提取表征结构损伤或状态变化的特征参数，用以判断和评估结构的健康状况，一般不需要复杂设备的支持，无需对结构进行拆解，监测的对象通常为整体连接而非单独螺栓，监测范围大，灵敏度高，非常适合于对结构损伤进行在线、实时监测，正受到极大的关注。螺栓连接是工程结构局部非线性和无源阻尼的主要来源。连接损伤必然会引起结构刚度、阻尼等动力学特征的改变。自然而然地，人们首先考虑采用结构的模态参数，如固有频率、模态振型、振型斜率等作为表征连接损伤的特征参数，并且这些参数已在大型土木工程结构的健康监测领域获得了成功应用。但是，正如 M.D.Todd 研究所指出，反映结构整体动力学特征的模态参数对连接损伤很不敏感，除非损伤演化至足以引起结构特征模态明显改变的程度。这是因为在工程结构服役的大多数时间内，连接损伤通常只发生在少数连接部位的少数螺栓上，具有明显的局部性特点；整体连接的紧固力下降不显著，损伤量级小，其根本不足以引起结构整体动力学特性的明显变化。因此，采用结构整体模态特性作为监测螺栓连接损伤的特征参数并不可行，且高频局部模态的激励和测量都还存在很大困难。因此，基于结构模态参数的健康监测方法对螺栓连接健康监测问题适用性差。此外，利用结构动力响应信息识别模态参数的过程，实际上隐含了对系统线性化的假设，忽略了连接结构非线性的本质，方法本身存在着先天不足。; 个人分类: 科研笔记|4568 次阅读|0 个评论

基于统计分析的桥梁健康监测: pinjianlu 2010-10-25 17:52; 对于大型土木结构的健康监控，比如桥梁等，如果设计没有问题，是可以满足50年以上的设计使用寿命的。那么在健康监测中，如何去评估它的状态呢？目前大多数研究都集中于损伤状态的评估，但是难点在于对于损伤，尤其是早期的损伤，识别的准确度问题。如果桥梁出现了损伤，如何在出现重大事故之前，能准确地进行预报。这就是一个问题。按照桥梁的设计寿命一般都是50年以上，但是由于中国经济的过快发展，使得许多桥梁都出现超出设计负荷的运行，而提前老化。如果设计和施工都是正常的话，排除建成之后突然倒塌的情况，那么桥梁的老化是一个渐进的过程。基于统计分析的意思就是桥梁大多数时间都运行于正常状态，对于出现损伤时的表现不太清楚，那么就基于长期的正常状态建立一个合理的评价指标。举个例子：如果有10个人在一起，其中有一个人中了一种罕见的新病毒，对于这种新病毒的症状表现不是很清楚，什么前期、中期、后期表现，都不知道。那么在早期的轻微表现和正常人差不多，偶尔出现表现，但不稳定；中期有一定的表现，但不知道是否就是病毒的表现；而后期表现严重，但是问题已经出现，无法医治。但是假如确切地知道其中有一个人中了病毒，而且这种病毒的潜伏期是2年，2年之后必死无疑。那么需要研究的问题就是如何能在早期、中期给出诊断并给出预警提示。; 个人分类: 科研随笔|3824 次阅读|0 个评论

[转载]家庭健康中的单片机技术－－2010年5月17日在嵌入式系统联谊会“嵌入式系统的发展趋势”主题讨论会上的主题演讲: 热度 1 人为峰 2010-6-15 21:54; （转自 http://www.eeworld.com.cn/qrs/2010/0517/article_2671_1.html ，做了个别文字修改，相应的PPT文件在 http://www.eetrend.com/technology/100024837 ）特别高兴今天有机会跟大家介绍一下过去一两年在科研上的一些经验体会。相比前面的老师们的介绍，我这个报告就是小儿科，因为我本身（不是谦虚的话）就只是一个单片机的爱好者，只不过是用的单片机用的比较多而已。　　家庭健康显然是个大趋势，我们现在的生活理念整个都在改变，健康是第一个，绿色，人希望我们生活的质量是高品质的，并不是活着就行，而是有质量有素质。那么医疗的理念也在发生变化，当然医疗现在成为三座大山之一，大家都感受很沉重，实际上不管是WTO（还是其他的相关部门）一直都在推崇预防医学，中国的传统观念其实最高境界、实际上也是中医的最高观念是治未病，就是没有病的时候，称为未病，就要去除致病源和将疾病消灭在萌芽之前。东方的哲学思想也是天人合一的思想，实际上在前面几位老师的介绍中都或多或少都有这方面的理念，什么物联网之类的，都是要尽早发现疾病。我只不过在我的小小的侧面来介绍我的一些体会。因时间关系我也只介绍一些简单的东西，而且是从历史上挖出来一点点东西，我乐此不疲的去钻，去想，去弄，所以可能有一些不合适的地方，大家也就一笑了之。　　作为健康这个理念是无处不在，无时不在，还要无微不至，甚至让你在感受到健康的关爱的时候你还没有知觉，你并不知道你在受到这种关爱。甚至在受到某种提升健康的东西。介绍的第一个东西是就是神奇的过采样技术，过采样其实在几十年前很早就有这个技术了，过采样并不是什么新的东西，从前年开始我把它捡起来，因为我发现还是可以把它发扬光大的，那么我们在家庭健康中的一个监护，主要是说要对人微弱的生理、生化信号进行检测，监护还希望使得这种微处理器不要用的太庞大的，或者说像住院那样，你非要躺着床上才能得到监护，希望这种监护能随时随地移动，那么在监护中最重要的是对微弱的人体信号的检测，这种信号是很微弱，那肯定要用到微处理器，所处理的信号都是模拟信号，那么肯定需要模数转换来进行转换，模数转换要保正它的分辨率肯定要用到放大器，这就是我们一般设计一个监护系统（的步骤），用到放大器在生物电子中进行检测，放大器要求比较精密，比较昂贵、复杂也比较困难，而且动态范围也受到一些限制，加入放大器本身就有噪声，抗干扰性能自然就差了，又耗电又占用体积，那我们能不能拿放大器来开刀呢？我今天实际上就是拿放大器来开刀，我们为什么要放大器？显然我这个问题就有点太小儿科了，让大家见笑了，但是我们都是要这么做的，那我们怎么样不要放大器就能完成这些事情呢？　　那我们就提出第一个问题：高分辨率的AD模数转换器来实现不要放大器的信号检测，道理说起来很简单，就像我们经常碰到的心电，心电通常在1 mV，我们通常用的ADC比如说是2.5V输入，为了简单一点，我们假定是1V输入范围，用12位的ADC去转换，通常几乎现在所有的生物采集里面都要加上放大器，把1 mV的信号放大1000倍到1V左右，然后保证模数转换有足够高的分辨率，如果是一个10位的AD的话，那也就是说对于1 mV的心电来说，我们可以分辨它到1V，如果我们换成20位的AD，那我们就不用放大了也能分辨1V，就是这么简单，那么我把它简单归结为，我们利用模数转换器的分辨率去换取放大器的放大倍数，或者增益，如果没有放大器了，那么我想这个体积就好做小了，也就实现了我们用数字信号处理去替代模拟信号处理的这种信号检测预处理的最高的理想。通常来说20位精度模数转换器的价格会比较昂贵，我们现在常用的比如说12位的AD，很多单片机中都已经嵌进去了，TI的，ADI的，新华龙（silicon labs）等等这些单片机都有12位的ADC，这上面的ADC通常都能做到几百千赫（兹）的采集率，但我们、特别是在家庭用的这些信号采集里，很多像心电也就是几十赫兹的信号用200或者400HZ的采样率，我们通过过采样每提高4倍的采样率，可以得到1位的精度。在我们常用的单片机中，我可以不客气的说（请大家谅解），几乎绝大多数的人在处理这些低频信号的时侯满足奈奎斯特采样定率就行了，比如说过5-10倍（采样率）在工程上就行了，那对于一个400k的采样速度也依然只用它400HZ，其他不用，但在我们现在这种情况下用过采样技术其实是最简单的方法，那我们就可以用400k的采样抽样到400HZ，这就扩了1000倍，1000倍1024就是得到了5位的AD的精度，如果是说只对压力温度进行采样的话，你就会扩几百K的倍数，一个10位或者15位的ADC可以到达20位甚至更高，那这些就意味着什么，在这些信号采集里面放大器就是多余的，不要了。不要了带来的好处是什么，前面所列举的那些成本、动态范围、耗电、体积统统没有了。那好，过采样这么好，不花成本，下抽样也很简单，如果过采样扩1000倍的话，实际上就是把1000个数都加起来这是最简单的下抽样，又是很好的低通。那么现在问题就是这个过采样，在过采样中有个很特殊的问题，就是平时我们认为最难去掉的白噪声，因为白噪声是任何电子器件都存在的，只要有电阻就存在，这是最挠头的。那么在过采样里面它是个宝贝，没有它是实现不了的，没有它还要额外去加，加上一个人为的所谓随机扰动，有些文章也研究到这一点去加，但在ADC里头实际上是加不上的，因为我们通常所用的AD前面都有采样保持器、抗混叠滤波，那我怎么让白噪声直接到模式转换上面呢？还有一个问题就是：对于过采样来说如果我碰到的是一个很干净很稳定的直流信号，没有噪声的，假定我这个噪声只在0.4个LSB这个地方，那这个信号你采10000次加起来还是0，怎么采都不行，对不对，这过采样失效了，的确是失效了，我们加了一个成型信号，成型信号也很简单，比如说一个三角形就是一个成型信号。我们这么来想，如果被采集的信号在0.4个LSB的时候我加了一个LSB这个高度的信号叠加上去，然后采10次就有4次为1，是不是？6次为0，加起来就是4除以10，0.4！我得到了被测量的信号，那这个成型信号如果严格要求在1个LSB的高度那当然很难，精度这些都很难保证，实际上没有那么严格要求。我们的理论研究表明（你）加的信号越大越好，只要加上这个成型信号，加上你的被采样信号，加上其他干扰不超出你的ADC输入范围，（加的）越大越好，大有什么好处呢？大可以消除一些AD的非线性的微分误差，（为什么？）你采样点多了，在你的AD的每一个量化电平上都分布了它的每一个量化的差分误差都平均掉了。那么我们通过这些就可以产生一个用在心电检测上的放大器，如果相比其他的心电放大器来说，这就是很简单的，实际上这里面有些东西还是很多余的。那么就这么一个放大器我还可以实现心电和呼吸的同时采样，当然还可以检测导线脱落，这实际上就是利用了单片机的过采样技术。比如说用AD的841，或者C8051F这个系列的，只要有个十几位的AD，基本上这些常规的生物电，比如说肌电、脑电、心电都可以采集。再比如说脑电我要做个256个通道，如果按常规的做那这个仪器就大的不得了，如果这么做那就很简单，特别是对于监护，我们可以做一个很简单的所谓穿戴式的监护，甚至这些都可以集成到单片机内部，有些单片机像中颖（音译）一种单片机，做血压计的它里面就集成了3个运放还是4个运放（运算发大器），所以完成这些，那么可能对IC厂商来说，如果做一些不管是工业控制还是家庭健康的，把这些简单的几个小运放集成到里面，我们就可以做成很微小的采集系统，那么这些采集对于一个个人的健康信息的监护来说有很多很多的好处。这方面呢，我们可能用的是单片机，但可能很多考虑要在外面，不是说仅仅考虑单片机，这样反倒是对单片机的应用是一种促进，单片机最体现的（功能）一个是单片一个是计算，单片就是体积小都在一个上面，去实现一个所有的信息采集、初步处理都在里面，那么计算过采样这些需要计算，单片机计算能力越高得到的效益越高，这里面有一个用机时去换取性能的过程，至少下抽样要完成加法，扩多少倍你要完成多少次加法。但如果下抽样的滤波器设计的更好一点，提高的精度会更多一些。那么过采样技术为数字信号处理真正替代模拟信号处理，也就是替代放大、滤波这些硬件创造了一个很好的条件。在这方面写了点文章，这两年在过采样方面差不多也都是我们课题组的文章，用这个技术申请了一些专利。第二个就是介绍怎么不抽血分析血样成本，今天把这个仪器带来了。我们目前实现的血液的主要成分的无创检测，而且精度超出了我们家用的有创的血糖仪之类的。血液成分无创检测到目前为止只有国外的一个公司实现了血红蛋白的检测，我们现在目前来说比较有把握的来说十来种血液成分都能检测出来，血糖、血脂、血红蛋白、中性密脂细胞、胆固醇这些东西。那么这跟单片机是什么关系呢？我们用的是一种光谱的方法通过光谱来测量血液成分。光谱在化学成分分析上是很常用的一个技术。它应用的基础就是郎珀-比尔定律。郎珀-比尔定律也就是说当一种物质你供给它一束光，得到一个输出光，输入与输出的比值或者衰减就与被检测的物质的含量有关系，它本身在波段这个频率的吸收系数成正比，是一个物质吸收的基本的定义。对于我们血液里面，第一步就是说怎么得到血液的光谱，不是说得到皮肤的光谱，得到肌肉的光谱，（皮肤上的护肤霜的）光谱不能影响测量，怎么办？我们就提出了动态光谱。动态光谱在精度上采样率上和数据量上都有要求，那我们怎么做呢？我们是这么做的，如果我打一个单色光，透过手指我可以测到脉搏波，医院做的心率的检测就是这个道理。那么脉搏波的最大值就是光强的最大值和最小值有什么物理含义呢？实际上动脉毛细血管收缩到最薄的时候血液最少的时候，这时候射出来的是光强的最大值。当脉搏波最强是时候也就是血液最后的时候这时候得到的是光电脉搏波的最小值。最大值和最小值中间的能量差值被谁吸收掉了呢？被我们所关心的动脉血液增加厚度这一部分所吸收掉了。如果我把每一个波长的这个血液所吸收的值都测出来，那么它所组成的光谱只跟我们所测的血样有关，跟皮肤的厚度颜色，脂肪的厚度都没有关系。这就是我要得到的血液的光谱，得到血液的光谱当然下一步就是分析。但是要得到最大值，我们先简单看看这个精度要求多少，假定血液中有100种成分（实际上远不止这么多），假定这些成分含量都是相当，假定我对每一种成分测量值精度要到1%的分辨（率），那么我这个光的测量最差也要到万分之一的精度，这是对精度的要求。另外一方面，如果我要来测1000个波长的光电脉搏波，我每次都要测到最大值、最小值，假定我只需要在每个脉搏波上面采样1000次，脉搏波的速度大概是每秒一次的样子，这样我的采样速度最低要每秒一兆（Hz），这还不考虑即使脉搏波是个正弦波，采样1000次它的相位误差带来的幅值误差是多少。要保证这个幅值误差小于万分之一，精确计算肯定会提出更高的要求。而且这时候，任何一个干扰在最高值最低值的采样上面都有可能出现，出现了的干扰或误差就100%带进去了，所以对数据采集的单片机的要求就提高了。我们怎么去保证这个呢，第一步从原理上我可以不抽血得到血液的光谱，这在测量方法上是一个突破，同时它从原理上对我们数据采集和分析系统提出了要求，刚才说了精度和速度，那么更进一步的说，刚才如果是采用速度这么高还不能保证精度，那我们第二种方法是什么？现在我们回过头来看这个原理，从前面采样来说是同一组血液成分所构成的同一个厚度用不同的波长快速的测量得到的光电脉搏波的峰峰值所组成的光谱我们把它叫做动态光谱，那么每个波长的光电脉搏波它都是相似型，在傅立叶变换里面任何一个函数如果它乘以10或者除以10也就是增加多少倍，它相应的分量也增加或者减少多少倍，所以我们就可以通过傅立叶变换的方式可以大幅度的提高数据采集的精度、提高性噪比，还可以降低对采样速度的要求，所以我们从每秒几兆以上的采样速度最后降到只需要每秒二十几赫兹的速度，但是这对计算要提出更高的要求，要完成傅立叶变换，目前我们对血红蛋白，血糖，中性粒子细胞，这几个最早测出来的成分都是做到2%到5%的平均误差，我们平时用的血糖仪误差大概在20%到30%。第三个说的是中医舌诊，简单的说，做中医舌诊当然以我们中国人为主，喜欢做这种课题。比如说舌体庞大、或者舌形状或者纹理分析等等做了很多，但现在有哪一个真正能在临床上用呢？！没有。第二喜欢做舌色，特别是数码相机摄像头发展起来之后，好像用数码照起来很准，颜色是什么色就是什么色甚至可以有国家标准来做。但是我说，很遗憾这个是错误的。从舌色上来说犯的错误是什么呢？我们古人看到鸟在空中飞翔，用翅膀摇，人能够等效翅膀的是什么？当然就是手了，然后贴上些树叶或者羽毛之类的从上面往下跳，结果都摔死了，现在我们飞起来了，也有翅膀但翅膀是不摇的。可是我们一问中医，中医就说那个患者他的舌色是焦黄色或者淡红色或者什么东西，实际上对于一种颜色来说如果你用三原色来分解或者反过来讲如果你用这三种原色来调和出这种颜色，你是唯一的是确定的，但是如果我用1000个波长的颜色来调，它是什么分布呢？怎么个比例关系呢？无穷无尽。正因为这种无穷无尽才代表了各种各样的千变万化，各种病情的对身体对机理的影响。我们仅仅停留在中医他说的这种颜色上面，实际上我们把很多很多东西全给丢掉了，所以我们现在用光谱来做这个东西。这就是中医的系统辩证，我们必须牢牢记住这一点，我不是用西医、或者我们现在的一些观念叫做形而上学，片面的孤立的静止的去看待问题，去对待信息，这就是错误的，现在拿光谱去照，实际上是采了五个部位，现在对舌尖这一个部位，我们到医院去，不是什么患者都找得到，比如我们去肝炎科找到肝炎患者，到心脏科找到冠心病（患者），高血粘症的，当然还有健康。我们进去一做，得到的结果很让人惊讶，我们得到的结果是，最差的精度我们也在百分之八十八点几，还有的做到100%的，也就是说我建的模型判断患者，说他是他就是说，不是就不是。当然，我不是说我这个方法马上就能怎么样啦，但是就这么些样本里面，比如说少则二十几个多则一百多个患者拿其中一部分来建模预测另外一部分，我能做到这么高的精度，远远超过所有的其他方法所做的，那就很神奇了，因为时间关系我不向下展开讲了。我现在要说的是我这个光谱，我要做光谱成像，这就设计到一个概念，我不能把图像的信息和谱的信息分开，数据采集就牵扯到一个图像1024*1024这就是1兆，再加上每一个像素点就是一个光谱，假定1000个波长这就是1G，如果这光谱精度再高点那就是2G了。就在这么大的数据只是一个样本，要去采集处理建模等等，这就是对我们的单片机嵌入式系统的要求，那么理想状态是什么呢，后面跟光谱有关前面跟电有关，我做过一个鼠标，你摸着鼠标就已经在测量你的光电脉搏了，你摸着键盘就已经在测你的心电了，这是我们一个长江学者提出来的理念叫做激励工程，实际上就是说你坐在椅子上就已经在测你的受力情况，需要给你怎么调整或者给你加点红外，或者怎么按摩，怎么防止鼠标手之类，如果说我早上起来到计算机前面站一站可能摄像头就已经把我照进去了，（会提醒）该提高什么、该注意什么了。　　一个很重要的问题是说：最糟糕是有病了才去医院去看，稍好一点说平时注意锻炼，更加好的是在没有任何迹象之前这种发展趋势没有到达临界值之前，已经在提示你或者无形地在给你治疗了，这就是理想，这就是未来单片机所能用到的，可能也是物联网之类的，可能很多很多。限于时间关系，我胡说八道了一番，谢谢大家！; 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