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本文研究基于STM32的电阻抗成像系统设计。

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简介:
针对STM32微控制器的电阻抗成像系统设计方案,王琦和连志杰详细阐述了一种以STM32芯片作为核心控制单元的电阻抗成像系统(Electrical impedance tomography,EIT)。该系统的工作原理是,通过对激励电极施加交流电信号,进而利用相邻电极间电位差的变化进行非侵入式地层电阻分布的测量和重建。

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  • STM32应用.pdf
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    本研究探讨了MATLAB在电阻抗成像技术中的应用,通过算法开发和图像重建,旨在提高医学诊断的准确性和效率。 基于Matlab平台研究了电阻抗成像技术(EIT),这是一种新型的医疗成像技术,具有无辐射、无损伤和功能性成像的特点,并可实现实时成像。本段落分析了EIT的工作原理,建立了其控制方程,并根据该控制方程选择合适的图像重建算法进行Matlab编程。通过观察不同参数对图像质量的影响,获得了单个或多个成像目标及实际测量数据的仿真结果。
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  • MATLAB中
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    本研究利用MATLAB软件平台进行电阻抗成像技术的研究与实现,探讨其在生物医学工程领域的应用潜力。 电阻抗成像的仿真软件使用EIDORS辅助进行模拟结构的设计。EIDORS是一款用于电阻抗成像和弥漫性光学层析图像重建的免费软件。
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    电阻抗成像技术(EIT)是一种通过测量人体不同区域的电导率变化来获取体内组织图像的医学成像方法。 电阻抗断层扫描(EIT)是一种成像技术。
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    本项目致力于研发先进的电阻层析成像系统,通过创新技术实现高精度、实时监测目标对象内部结构变化。该系统广泛应用于生物医学工程及工业检测等领域,具有广阔的应用前景和发展潜力。 电阻层析成像(ERT)技术是一种近年来发展起来的基于电阻传感原理的过程层析成像技术。它适用于以导电性介质为连续相的两相流工业过程,并能提供封闭管道或容器设备内部多相组分物质参数的二维/三维可视化信息,具有非侵入、响应速度快、成本低、安全性好及适应范围广等优点。 鉴于我校在电阻层析成像技术研究方面的初步阶段,本段落总结了ERT的研究现状和技术特点,并基于其数学物理模型开发了一个仿真软件包。该软件包利用有限元方法(FEM)解决了ERT正问题的求解;通过线性反投影算法和修正牛顿-拉夫逊类算法等完成了图像重建任务;深入探讨了电极数、正则化因子、迭代初值及噪声对重建效果的影响,并提出相关系数与方差作为评估指标,为评价图像质量提供了量化依据。此外,引入遗传算法与粒子群优化算法改进ERT的图像重建过程,在提高收敛性和准确性方面取得了显著成效。
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    本文介绍了AD5933芯片在阻抗频谱测试系统中的应用设计与实现方法,详细探讨了其工作原理及性能优势。 基于AD5933的阻抗频谱测试系统设计与实现由黎步银、黄兆祥完成。该研究通过测量元件的阻抗频谱来获取更详尽的数据信息。文中提出了一种以AD5933为核心器件的复阻抗频谱测试电路,并简要概述了测试流程。
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    本研究探讨了在机械臂控制系统中采用VL53L1X激光测距传感器进行阻抗控制的仿真效果,旨在提升机器人与环境互动时的操作灵活性和安全性。 3.3 机械臂阻抗控制系统仿真 根据第2节对阻抗控制的分析研究,设计了如图3-3所示的机械臂阻抗控制系统。 在图3-3中,“Sub”封装子模块用于求解机械臂动力学方程(2-1)的一阶导数;“Sub1”为Jq  ;“Sub2”为(D q Jτ)-1 = (T(q) - M(q)),其中M是惯性矩阵,T代表非保守力的合力矩向量;“Sub3”为(J D q J)^-1 T;而“Sub4”则用于机械臂正运动学方程。通过这些封装子模块的综合运用,可以得到控制机械臂所需的输入转矩公式: \[ \tau = (D(q)J^T)^{-1}\left[BdX\dot{q} + K_d(X_{des}-X)+h(q,\dot{q}) - J^{T}(M(q)\ddot{q}_{des}+C(q,\dot{q})(\ddot{q}_{des}))\right] \] 其中: \[ D(q) = \begin{bmatrix} m_2l^2 + m_1(l^2 + 2l_1r_{o,1}\cos(\theta)) & (m_2+m_1)(l*l - l_1r_{o,1}) \\ (m_2+m_1)(l*l - l_1r_{o,1}) & m_2l^2 + m_1(l^2- 2l(lr_{o,3}\cos(\theta)+ r_{o,4})) \end{bmatrix} \] \[ C(q,\dot{q}) = \begin{bmatrix} -m_1(r_o)_1r_{o,5}(m_2+m_1)\sin(2q) & -m_1(m_2 + m_1)(l*r_{o,6}\cos(\theta)- l^2 + r_{o,7})\dot{q} \\ -m_1(r_o)_3r_{o,8}(m_2+m_1)\sin(2q) & -m_1(m_2+m_1)((r_o)_4l-l*r_{o,9}\cos(\theta))\dot{q} \end{bmatrix} \] \[ g(q) = \begin{bmatrix} g((m_2 + m_1)(l*l + (r_o)_3 - r_{o,10}) \\ -g(m_2+m_1)((r_o)_4-l*r_{o,9}\cos(\theta)) \end{bmatrix} \] 这里,\(D(q)\)、\(C(q,\dot{q})\)和\(g(q)\)分别代表惯性矩阵的动态部分、科里奥利力项以及重力向量。
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