DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关技术介绍 2.1. 长短期记忆网络(LSTM)模型 长-短期记忆网络(LSTM)属于循环神经网络(RNN)，Hochreiter和Schmidhuber在1997年首次提出该模型 [ 7 ]。LSTM是一种特殊的RNN网络，是RNN的优化，LSTM主要应用之一是时间序列的分析和预测 [ 8 ]。在RNN的基础上增加了记忆特性，可以维持神经网络的长期记忆性，使模型对长时间序列也能有很好的运用。对于RNN，其网络层由于没有限制地更新信息，会使得信息变得混乱而容易消失和改变，因此可能存在梯度消失问题。而改进的LSTM网络在隐藏层中添加了遗忘单元和记忆单元，当有新的信息输入时，LSTM网络会筛选出一些信息进行保留和丢弃，把重要的信息保存到长期记忆中。其内部结构较为复杂，通过特有的门控单元来选择性的对信息进行传输，是神经元更为复杂的循环网络结构 [ 9 ]，LSTM内部结构如图1所示： 图1. LSTM内部结构图 f t = σ ( W f x t + U f h t − 1 + b f ) (1) i t = σ ( W i + U i h t − 1 + b i ) (2) C ˜ t = tanh ( W c x t + U c h t − 1 + b c ) (3) C t = f t × C t − 1 + i t × C ˜ (4) O t = σ ( W o x t + U o h t − 1 + b o ) (5) h t = O t × tanh ( C t ) (6) 其中 x t 是LSTM单元的输入向量， h t 是LSTM单元的输出向量，W，U和b是权重矩阵和偏置向量参数， σ 代表Sigmoid激活函数，tanh是双曲切线函数，在图2中 i t 代表输入门， O t 代表输出门， f t 代表遗忘门， C ˜ t 代表记忆门。对于输入输出门，计算每个门对应的权值，取Sigmoid函数作为激活函数。sigmoid函数取[0，1]之间的值。如果输出值为1，则应保留相应的值，但如果为0，则应完全丢弃相应的值。对于记忆门中的tanh函数用于确定有多少新信息应该反映在细胞状态。最后，将之前计算的 i t 值、 C t 值与遗忘门计算的值点乘、之前的细胞状态值以及 i t 的点乘相加，计算出要反映在 C t 中的信息。最后，对输出门计算出的值与计算出的单元状态值与tanh()得到的值进行点乘，计算得到输出值 h t ，将输出结果发送到注意力机制 [ 10 ]。 2.2. 注意力机制 注意力机制是一个众所周知的概念，也是深度学习的一个有用工具。注意力机制的神经网络在机器翻译 [ 11 ]、图像字幕 [ 12 ] 和语音识别 [ 13 ] 等方面取得了成功。众所周知，由于时间序列太长，RNN经常出现梯度消失的问题。LSTM比RNN更容易捕获长时间序列的依赖关系，可以有效的解决这一问题。但是经过实验观察到，在某些情况下，尤其是在很长的序列中，LSTM并不会总是正确地记住很长的相互依存性和相关性 [ 14 ]。这导致神经网络的性能随着时间的流逝而降低，从而导制所谓的远距离依赖问题。注意力机制通过在每个时间步长保留所有源输入隐藏状态序列，并将更多的注意力和重要性放在序列的最相关部分上，以产生输出，从而缓解了此问题。 经过LSTM分量处理后，我们得到一个新的时间数据序列。但由于时间序列输入数据的规模较大，我们输入LSTM分量的数据越多，LSTM 结构的效果就越差，这可能会导致每个LSTM单元中包含已处理信息的存储器质量会下降。因此，它将直接影响新的编码序列，无论是在时间上还是在空间上。为了更好地掌握新编码中的有用信息，获得显著的时空特征，模型中引入了注意机制。通过分配不同的关注概率权重，它更加关注训练数据集中发生的一些趋势或变化，并分配更多的概率权重来增强新编码的特征。注意力机制的数学计算公式如下： e i j = tanh ( W 1 h i + W 2 h j + b α ) (7) a i j = softmax ( e i j ) = exp ( e i j ) ∑ j exp ( e i j ) (8) H i = ∑ j a i j h j (9) 其中 e i j 表示i th 和j th 值之间的关系，W是权重， b α 是偏倚参数。 a i j 表示第i th 的值，通过softmax函数对j th 注意力权重的值。 H i 表示通过注意力机制后输出的最终状态，我们使用上述公式计算新编码的相应权重，并将其分配给新编码，以便生成另一个具有增强特征的新编码。 2.3. 卷积神经网络(CNN)模型 卷积神经网络(CNN)是一种人工神经网络，已经在各种计算机视觉任务中占主导地位，它吸引了包括放射学在内的各个领域的研究兴趣 [ 15 ]。输入层，主要起数据输入的作用，卷积神经网络的输入为二维矩阵。CNN的设计目的是通过使用卷积层、池化层和完全连接的层，通过反向传播的多个构建块，自动和自适应地学习特征的空间层次结构。卷积层是CNN的一个基本组成部分，执行CNN架构的特征提取。通常由线性和非线性操作的组合组成，即卷积操作和激活函数。卷积操作的关键特征是权重共享：内核在所有图像位置上共享。权重共享创建了卷积操作的以下特征：让内核提取的局部特征模式不变，因为内核在所有图像位置上移动并检测到学习到的局部模式，与完全连接的神经网络相比，通过向下采样结合池化操作来学习特征模式的空间层次结构，从而捕获越来越大的视野，并通过减少要学习的参数数量来提高模型效率 [ 16 ]。池化层在CNN中通常被用来减少参数的数量和冗余的功能，它可以训练权重和过滤器。此外，池化层也可以用来控制神经网络的收敛性，避免训练结果过拟合。最典型的池化操作之一是最大池化。池化层将选择池化过滤器所覆盖字段的最大值，在处理过程中，池化层将权重路由到相应过滤器最高值。全连接层根据以下公式形成最后的一维输出数据，计算其分数： y j = ∑ i = 1 N w i ， j x i + b (10) 其中 y j 是第j th 个神经元全连接层的输出，N是输入数据的长度， w i ， j 表示第i th 个输入值和第j th 个神经元之间的神经元权重，b是偏差。计算出结果后，全连接层将通过激活函数将这些值发送到更高层的连接单元，以确定它对下一步预测的贡献程度。激活函数如下： μ j = g ( y j ) = max ( 0 ， y j ) (11) μ j 是激活函数的输出，在本文中，我们使用校正的线性单位(ReLU)作为激活函数，它将只激活正数值，该功能可有效防止过拟合 [ 17 ]。在输出最终结果之前，数据集将发送到另一个激活函数，称为线性激活。激活函数如下： μ j = f ( y j ) = μ j (12)
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user: 3. 融合注意力机制的LSTM-CNN模型 3.1. 实验数据选取 实验利用PhysioNet的组成部分PhysioBank [ 18 ] 里的MIMIC [ 19 ] 数据库中患者的生理信号作为预测模型研究的实验数据，实验对象为408号高血压患者1995年3月5日05:19:47秒至1995年3月5日17:19:46秒的信号数据（共42188组数据），数据包括平均动脉血压值(ABPMean)、收缩压(ABPsys)、舒张压(ABPdias)、心率(HR)、脉搏(PULSE)、呼吸信号(RESP)等时序信号数据，ABPMean计算公式如下： ABPMean = ABPsys + 2 × ABPdias 3 (13) 3.2. 数据预处理 临床采集的数据受多种因素的影响，如机器故障、导线脱落、患者状态不稳定等。存在噪声、丢失等问题，需要在使用前进行处理。首先用线性插值法进行缺失数据的处理；其次不同特征数据的数量级差异较大，我们需要对数据进行标准化处理。 μ = 1 N ∑ i = 1 N x i (14) σ = 1 N ∑ i = 1 N ( x i − μ ) (15) S ( x i ) = x i − μ σ (16) 其中 x i 表示一段时期内血压的值； μ 表示平均值； σ 表示标准偏差； S ( x i ) 表示标准化后的值。 数据预处理结束，开始制作模型的输入数据，我们将每秒血压数据窗口长度设置为 α ，其尺寸可以是 α × 1 。我们在实验中设置了 α = 5 ，这意味着每个输入数据集都由5个时间点组成。基于窗口长度 α ，我们将 x t ， x t + 1 ， ⋯ ， x t + 4 转换为 S ( x t ) ， S ( x t + 1 ) ， ⋯ ， S ( x t + 4 ) 。基于预测长度，相应的输出值为 S ( x t ) 具体操作如图3。 经过上面数据基本预处理后，数据中包含很多与血压无关的特征，为了降低其对模型复杂性的影响，对其进行删除处理；由于原始数据是记录患者12个小时每隔一秒的数据，前一秒与后一秒值变化趋势不大，甚至没有变化，时间间隔太小导致神经网络很难学习到变化趋势，不易于进行时序分析预测。针对以上问题，我们提出采用每隔30秒和60秒的数据采集方法对原始数据进行处理。 图2. 数据预处理 3.3. 方法描述 首先对原始数据进行加工预处理，使其变成我们实验所需要的数据。根据LSTM神经网络的时间特性，我们将前80%的实验数据作为训练数据，后20%作为测试数据。将输入窗口长度设置为5，这意味着每个输入矩阵包含5个时间节点的平均动脉血压(ABPMean)血压、收缩压(ABPsys)、舒张压(ABPdias)、心率(HR)和脉搏(PULSE)的值，将其输入到LSTM中生成新的数据序列，将新的数据序列送到注意力机制中加强时间特征，然后卷积神经网络提取空间特征，最后，数据将被发送到最后一个隐藏层，该隐藏层将完成连接层和线性激活功能，产生最终的输出。 3.4. 融合注意力机制的LSTM-CNN模型计算流程 本文构建的模型流程图如下所示，具体描述如下： 1) 数据预处理：包括删除异常值值、线性插值和数据标准化处理。 2) 预处理的ABPMean血压数据输入到长–短期记忆网络(LSTM)模型中，以特定宽度的ABPMean血压序列作为输入和输出生成一系列新的序列。 3) 将新的数据序列发送到注意力机制中增强时间特征。 4) 卷积神经网络(CNN)模型从图像中提取空间特征输出数据并减少参数，并通过将其传递到最大池化层来实现冗余功能。 5) 最后，通过全连接层和线性激活函数将数据发送到最后一个隐藏层，产生最终输出。 图3. 融合注意力机制的LSTM-CNN模型流程图
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user: 4. 实验结果分析 4.1. 实验评价指标 在得到血压预测结果后，我们选择了三个性能指标：均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评估我们提出的模型的预测能力。RMSE是揭示相对较大预测误差的有用性能指标。应用MAPE测量实际模型的实际值和预测模型预测值之间的偏差。MAE经常用统计学来判断预测的表现，计算公式如下： RMSE = 1 N ∑ i = 1 N ( y i − y ^ i ) 2 (17) MAE = 1 N | y i − y ^ i | (18) MAPE = 1 N ∑ i = 1 N | y ^ i − y i | y i (19) 式中： y ^ i 为第i个测试样本的预测值； y i 为第i个测试样本的实际值；N为测试样本个数。 4.2. 实验环境 硬件环境：Intel(R) Core(TM) i5-9300H CPU @ 2.40GHz，内存8GDDR3，硬盘为512G；软件环境：操作系统为64位Windows10，编程语言为python3.7.0，集成开发环境为anaconda3。 4.3. 实验结果对比 LSTM-CNN：该模型由初始LSTM然后是CNN层组成，其处理顺序是我们的方法，只是没有了注意力机制。 表1显示了我们的LSTM-Attention-CNN模型和其他模型的性能，我们进行了两组实验，训练率均为80%，我们选择参数α=5，β=1，γ=64作为我们的LSTM-Attention-CNN模型配置，对每组实验我们用4个模型和3个评价性能指标进行评价，包括RMSE、MAE、MAPE。从表1可以看出，在间隔60秒的训练样本下，我们提出的模型在RMSE、MAE和MAPE中的得分比CNN、LSTM和LSTM-CNN模型都要高。当在间隔30秒的训练样本时，我们的方法性能优于其他所有模型，明显看出在间隔30秒时LSTM-Attention-CNN模型RMSE最小值为2.46E-03、MAE最小值为1.61E-02和MAPE最小值为2.01E-02。这表明无论组合模型还是经典的机器学习模型，我们提出的LSTM-Attention-CNN模型比这些模型性能都要好。 Table 1 Comparison of prediction accuracy between different model Models 间隔60秒 间隔30秒 RMSE MAE MAPE RMSE MAE MAPE CNN 6.07E−03 3.19E−02 4.10E−02 5.03E−03 2.98E−02 3.86E−02 LSTM 4.94E−03 3.41E−02 4.44E−02 4.80E−03 2.74E−02 3.56E−02 LSTM-CNN 6.72E−03 3.00E−02 3.86E−02 5.44E−03 2.11E−02 2.67E−02 LSTM-Attention-CNN 3.09E−03 2.08E−02 2.57E−02 2.46E−03 1.61E−02 2.01E−02 表1. 不同模型之间的预测精度比较 时间间隔30秒各个模型预测结果如下： 图4. CNN模型预测结果 图5. LSTM模型预测结果 图6. LSTM-CNN模型预测结果 图7. LSTM -Attention-CNN模型预测结果 图8. 四个模型的预测结果比较 模型预测结果如图4~8所示，通过观察发现单一的LSTM和CNN模型对ABPMean血压值波动不敏感，导致预测误差较大，预测准确度较低，相对而言LSTM-CNN的组合模型较两个单一模型性能好一点，这也是因为组合模型能够学习到ABPMean的波动特征，所以预测的效果能比CNN和LSTM模型好，误差相比较低，预测准确度较高。 由于注意力机制的引入，单独比较LSTM-Attention-CNN模型和LSTM-CNN模型时，我们提出的方法在三个评价指标上的得分均低于LSTM-CNN模型，这意味着注意力机制可以有效改进LSTM因序列过长而丢失信息的情况，可以从卷积神经网络产生的特征中选择对预测结果有重要影响的特征，并且将输入序列中相关部分的作用进行放大，以实现比没有Attention的模型更好的效果。通过对比上图中各模型的实验结果，本文提出的模型可以准确的预测血压值的变化趋势，在各项指标下都显示出优势，具有一定的应用前景。
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user: 5. 结论 本文使用高血压患者的血压信号数据对血压变化趋势进行了预测。首先对数据进行了预处理，采用每隔30秒和60秒的数据采集方法对原始数据进行处理。影响血压变化的因素有很多，我们收集了三个影响血压值的因素，利用收缩压、舒张压、心率来预测平均动脉血压的变化。此外我们使用CNN从两个真实的血压数据集中提取特征，并将CNN与LSTM模型相结合。为了提高预测的准确性和扩展性，我们引入了注意力机制。最后将我们的模型与单一的LSTM、CNN和LSTM-CNN组合模型进行了对比，结果表明本文提出的模型预测性能最佳、精度最高，有助于人们尽早发现血压突然升高，及时地进行药物降压，不仅可以减少治疗的费用，对人们身体健康维护以及最佳的治疗时间都有很大的作用。
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user: 摘要 目的：了解活动水平和疲劳对成年男性正常步行时下肢的步态参数和各关节的对称性指数的影响。方法：通过BPAQ问卷选取32名健康青年男性大学生，16名为积极活动组，另16名为不积极活动组，利用红外线光点运动捕捉系统测量受试者在运动跑台上疲劳前后的步态运动数据，并计算出两侧下肢步行时髋、膝、踝关节的ASI对称性指数。运动重复测量双因素方差分析法检验不同活动水平和疲劳前后对步行时下肢的步态参数和关节对称性程度的影响。结果：不论是受试者的活动水平，还是疲劳状态的改变，对受试者步态时的步长(活动水平P = 0.126，疲劳P = 0.825)、步宽(活动水平P = 0.177，疲劳P = 0.992)、步频(活动水平P = 0.111，疲劳P = 0.365)、步速(活动水平P = 0.992，疲劳P = 0.177)均无显著性影响。活动水平和疲劳对步行时下肢两侧髋、膝、踝关节的ASI对称性指数指标均无交互作用(P > 0.05)。但是，不积极活动受试者的抗疲劳能力比积极活动受试者的要差，容易产生疲劳感。结论：不积极活动组与积极活动组的步长、步频、步宽、步速和下肢两侧各关节运动范围ASI均没有明显变化，说明受试者活动水平的与否都与自然步态特征相近，行走时的两侧各关节的对称程度无明显差异。即不论是受试者的活动水平，还是疲劳状态的改变，都不会影响受试者的步态参数和运动范围ASI，不存在交互作用。不积极活动受试者的抗疲劳能力比积极活动受试者的要差，容易产生疲劳感，且疲劳感觉的程度要更大。
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user: 1. 前言 随着社会的发展，互联网技术的发展极大地改变了人们的学习方式、工作方式、生活方式，运动较少和缺乏体育活动已成为现代人的主要状况 [ 1 ]。世卫组织将21世纪的体力活动不足确定为世界上最大的公共卫生问题，是慢性非传染性疾病的主要杀手，也是增加非传染性疾病死亡率的第四大危险因素 [ 2 ]。然而，肌肉疲劳也严重影响人们的日常生活和行为，如自然行走，所以在疲劳状态下，身体需要调整行走的时间和空间参数，以保持身体的平衡和稳定 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。运动疲劳是指组织器官类甚至全身体力消耗后工作能力暂时下降的现象，是生理学和生物化学中常见的现象 [ 6 ]。身体活动水平也调节疲劳发展，积极活动的人比不积极活动的人更具有抗疲劳的能力 [ 7 ] [ 8 ]。步态分析是利用生物力学和治疗的概念，对人类行走过程中关节和肌肉活动进行运动监测和动态监测，根据时间、空间、生物力学等提供参数值和相应的曲线 [ 9 ]。因此，本研究目的是确定不同活动水平受试者在无肌肉疲劳状态和腰背肌肉疲劳状态对步态特征、下肢各关节对称性指数和疲劳相关指标的影响，明确肌肉疲劳和身体活动水平情况的效应和交互作用。本研究的有两个研究假设：1. 身体活动水平和疲劳会影响步态参数的指标；2. 身体活动水平和疲劳会影响两侧下肢髋、膝、踝关节的ASI指数。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 本次研究于2020年12月进行实验测试，实验室为内蒙古师范大学运动生理学实验室，并且受试者均为内蒙古师范大学学生，年龄在20~30岁之间，排除满足以下任一条件的受试者： 1) 具有心脏病、颈椎病、心脑血管和神经类等疾病； 2) 三个月内腰背部有扭伤或拉伤史； 3) 实验前48 h内进行过剧烈运动； 4) 实验前腰背部有酸痛症状和肌肉紧张等状况； 5) 实验前身体有疲劳感。 所有受试者身体健康均自愿参加本次实验测试，并且充分告知受试者实验过程可能出现的不适，受试者签署《知情同意书》。通过发放Baecke身体活动问卷(BPAQ)最后筛选出32名健康男性大学生志愿者。其中16名Baecke问卷得分 ≥ 7分，归为积极活动组；另16名为Baecke问卷得分 < 7分，归为不积极活动组。BPAQ问卷是主观，当然这种问卷靠人的记忆作答，但也是很能反映真实情况的、简便、效益高的调查问卷，可测量普通人近一年的身体活动水平 [ 10 ]。采用独立样本T检验方法对研究对象的基本情况进行分析。具体见表1。 Table 1 List of basic information of research subject 不积极活动组 积极活动组 年龄(岁) 24.3 ± 1.7 23.6 ± 1.5 身高(cm) 179.3 ± 4.9 179.5 ± 5.6 体重(kg) 86.2 ± 16.3 78.7 ± 9.2 BMI (kg/m 2 ) 26.8 ± 4.4 24.5 ± 3.2 BPAQ问卷得分 6.2 ± 0.6 * 9.9 ± 0.9 表1. 研究对象基本情况一览表 注：*：组间有显著性差异，p < 0.01。 2.2. 实验方法 2.2.1. 实验仪器 采用LUKOtronic三维动作捕捉与分析系统(LUKOtronic Motion Analysis System AS100，奥地利)通过红外摄像单元实现对动作实时三维运动捕捉与分析。主动发红外光的标记点(Infrared Marker) 8个，发射角度 > ±90度。h/p/cosmos专业级运动跑台辅助LUKOtronic三维动作捕捉仪来获取实时步态数据。Polar H10心率带提供准确的实时心率，身高体重计测量身高和体重以及罗马椅、节拍器等。 2.2.2. 实验方案 受试者穿着轻便的运动服和运动裤。受试者进入实验室，休息10分钟，解释实验目的和注意事项，使受试者熟悉实验过程和设备。收集和完整受试者的基本信息并测量基本数据。测量对象的人体工程学参数是：身高、体重、BMI指数、脚长和优势腿。为了收集受试者准确的自由步态信息，测试前需进行标记点及仪器的功能状态检测，并且受试者在测试前需要正常行走20米测试实际步速(m/s)，以实际步速校准跑台速度。实验开始前，受试者进行3 min的准备活动。实验室温度23.8℃，受试者穿运动短裤不会感觉寒冷。本次实验需严格控制实验室光线和紫外线，以及实验设备的校准。准备活动后，在受试者身上进行8个主动发光标记点粘贴与固定。固定位置分别为左/右股骨大转子、左/右外侧髁水平、左/右腓骨外踝和左/右根骨位置。 为了令受试者适应运动跑台的步行环境，先进行2 min的适应性步行。实验开始后，采集无疲劳状态的步态信息，受试者在运动跑台上步行完整60 s的步态数据，以实测步速调整跑台速度。测试过程中随时观察受试者及设备情况，记录并保存有效数据。接着进行腰背肌肉疲劳干预后的步态信息采集，实验前受试者进行自由拉伸练习，主要拉伸腰背部3 min；30次慢速腹背运动。进行腰背肌肉疲劳干预至受试者达到肌肉疲劳程度，通过主观疲劳程度量表(Rating of Perceived Exertion， RPE)评定受试者疲劳程度，疲劳干预结束均需记录受试者的心率以及RPE得分。疲劳后在1 min内对受试者进行主动发光标记点修正后，再进行步态信息的采集。腰背肌肉疲劳干预后的步态信息采集与无疲劳方案的步态信息采集的步骤相同。实验结束后有序卸除受试者身上的仪器，并准备下一个受试者实验测试。 2.2.3. 疲劳测试方法 疲劳状态使用RPE量表进行测量。RPE主观疲劳量表是目前国内外对体育负担进行定量评估的广泛应用方法，其有效性和可靠性可应用于各种项目和体育内容，客观指标相关性高 [ 11 ]。在疲劳期间，当受试者显示他们因腰肌疼痛或不能按规定运动速度运动(≥3次)或连续运动30分钟后不能继续时，实验中达到了所需的疲劳程度，主观疲劳等级分数从14分到16分不等，即停止疲劳干预。 2.2.4. 疲劳前、后步态数据的采集 疲劳前、疲劳后1 min分别采用LUKOtronic三维动作捕捉与分析系统测量受试者的正常步态和疲劳步态特征的数据，测试指标主要包括： (1) 步长：指的是行走时左脚跟、右脚跟或腿末时，在两点之间的距离上竖直线距离，单位以cm表示。 (2) 步宽：指的是在步行过程中左侧下肢和右侧下肢的两脚之间的距离，测量时要以两脚跟的中心点或者也可以是重力点这两点间的水平距离，单位以cm表示。 (3) 步频：指的是步行时每分钟所迈的步数，单位以steps/min表示。 (4) 步速：指的是单位时间的向前移位，单位以m/s表示。 (5) 关节运动范围定义为步态周期内最大和最小角度之差的绝对值。将左右两侧下肢的髋、膝、踝关节运动范围代入对称性指数公式 [ 12 ] ASI = | 2 ( XL − XR ) | / ( XL + XR ) * 1 00 % ，求出关节运动范围对称性指数，虽然无法辨别参数大小的方向性，但是数据不受到正负的影响，单纯讨论两侧下肢髋、膝、踝的不对称程度的大小。有研究 [ 13 ] [ 14 ] 认为ASI值 = 表示两侧对称，而ASI值 ≤ 10%时可认为是比较对称，在可接受范围。 2.2.5. 疲劳方法 本次腰背肌肉疲劳干预方法采用重复的“山羊挺身”躯干屈伸运动 [ 15 ]，即要求受试者45˚俯卧在罗马椅上，双手交叉在胸前，脚勾在后面的支撑垫上，起始姿势时身体尽可能向前倾，向下弯曲，感受下背部肌肉的拉伸，由节拍器控制“山羊挺身”运动的速度(60次/min)。在疲劳方案中，受试者需要按照节拍器的节奏有控制地做躯干屈伸运动。 2.3. 统计分析法 采用Excel 2016对数据进行初步整理和IBM SPSS Statistics 26.0统计软件进行统计学分析，数据采用平均值 ± 标准差(M ± SD)表示。运用重复测量双因素方差分析方法确定活动水平和疲劳这两个自变量对步态参数的影响，因变量包括步长、步宽、步频、步速和两侧下肢髋、膝、踝运动范围的对称性指数。对于受试者的人体测量学数据和运动疲劳干预后的心率和RPE指标进行独立样本t检验，显著性水平取0.05，非常显著性水平取0.01。最后对所得统计结果进行归纳总结，并结合相关知识进行理论阐述。
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user: 4. 结论 (1) 不积极活动组与积极活动组的步长、步频、步宽、步速和下肢两侧各关节运动范围ASI均没有明显变化，说明受试者活动水平的与否都与自然步态特征相近，行走时的两侧各关节的对称程度无明显差异。即不论是受试者的活动水平，还是疲劳状态的改变，都不会影响受试者的步态参数和运动范围ASI，不存在交互作用。 (2) 不积极活动受试者的抗疲劳能力比积极活动受试者的要差，容易产生疲劳感，且疲劳感觉的程度要更大。
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user: 摘要 在过去的几年中，很多交通标志检测和分类方法被提出。本文综述了近年来交通标志检测与分类的一些有效方法。检测的主要目标是定位包含交通标志的感兴趣区域，检测方法大致分为三大类：基于颜色、基于形状和基于学习。分类方法主要分为两类：基于手工特征的学习方法和深度学习方法。为了便于参考，还将检测和分类公开数据集进行了总结。
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user: 1. 引言 无人驾驶技术在信息获取方面包括道路识别与检测 [ 1 ]、行人检测 [ 2 ]、车辆检测 [ 3 ] 以及交通标志检测等。这些信息的获取是无人车辆能够有效地模拟人类进行车辆驾驶的重要信息支撑。 交通标志检测是道路信息提取的重要分支之一。近年来，交通标志的识别越来越受到人们的重视，甚至被认为是智能车辆的一个非常重要的特征。交通标志包含大量有用的信息，这些信息可能会因驾驶疲劳或寻找地址而被驾驶员忽略。这些司机在危险天气驾驶时也可能不太注意交通标志。因此，采取提高行车安全性、完善自动检测和路标识别系统等措施，对降低道路死亡人数具有重要意义。从数据的角度来说，交通标志检测属于图像检测与识别的范畴；从方法的角度来说，交通标志检测当前主要依托于深度学习算法 [ 4 ]。 相对于其它的车辆行驶外部环境信息，交通标志是唯一一种专门为道路行驶而设置的标志性信息。它用于提醒驾驶员行车速度限制、道路的导向、路况等道路信息。与道路场景中其它的物体不同，道路场景中所出现的交通标志，通常是驾驶员或者自主行车系统必须捕捉的信息，该类信息的缺失会产生一系列严重后果。因此，交通标志是自主行车系统或者辅助驾驶系统必须快速、高效、准确检测和识别的信息。由于交通标志在设计的过程中具有已定义的形状、颜色、符号，因此，交通标志的检测与识别在算法上有其特殊性，交通标志的检测和识别必须利用这些特殊性优化其检测和识别算法。 交通标志识别系统主要包括三个阶段：定位、检测和分类。在检测阶段出现任何虚警的情况下，分类阶段的性能都会较低；这是因为分类器通常不训练虚警。道路标志有许多区别特征，根据这些特征对其进行分类。根据其形状和颜色，主要分为五类：警告标志(红色三角形)、禁止标志(红色圆形)、保留标志(矩形蓝色)、强制标志(圆形蓝色)和临时标志(黄色三角形)。 本文综述了近年来一些有效的交通标志检测与分类方法。第一部分呈现了交通标志检测方法，将其分为三类：基于颜色的方法、基于形状的方法和基于学习的方法。第二部分重点介绍了交通标志分类方法，首先介绍了基于手工特征的学习方法，然后介绍了深度学习方法。第三部分整理了不同的公共交通标志检测和分类数据集。第四部分总结并描述了未来的研究方向。
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user: 2. 交通标志检测 我们可以将检测或定位方法分为三类：基于颜色的方法、基于形状的方法和基于学习的方法。 2.1. 基于颜色的方法 为了提高交通标志的可识别性，交通标志在设计的过程中通常会定义成醒目的颜色，使得交通标志与环境背景具有较强的可区分性。交通标志常常被设计为红色、白色、蓝色、黄色等。基于颜色的交通标志检测通常首先进行基于颜色的图像分割，然后将分割后的感兴趣区域送入分类器，继而判定其是否为交通标志。 文献 [ 5 ] 提出了一种基于红色分量的交通标志感兴趣区域提取算法，该算法将原始图像转移到RGBN空间，利用图像的红色特征和灰度特征提取感兴趣区域。文献 [ 6 ] 在亮度信息与色度信息分离的HSB颜色空间中，使用色度信息来检测交通标志，去除了因光线或雾霾天气的影响，取得了不错的检测效果。文献 [ 7 ] 中使用基于HIS颜色空间的彩色图像分割算法，利用该算法对彩色图像进行分割处理，将该算法应用到交通标志的检测中。文献 [ 8 ] 对图像进行灰度拉伸和噪声滤出的预处理，然后利用改进的K-means聚类算法对彩色图像进行颜色分割。文献 [ 9 ] 提出了一种HOG特征和SVM的交通标志检测方法。该方法首先通过统计交通标志的颜色阈值后对其图像进行阈值分割，去除了大量干扰，然后利用最大稳定极值区域算法对连通区域进行检测。一些研究者 [ 10 ] 使用YCbCr色彩空间，或者 [ 11 ] 使用YUV色彩空间。 2.2. 基于形状的方法 形状是交通标志的另一个重要特征。基于形状检测是交通标志检测的一种重要的途径。现有的大多数算法使用颜色分割来发现感兴趣的位置和及其包含的像素，由像素距离组合成形状。利用连通分量法、分割与合并法、边缘检测法、聚类法以及基于颜色信息的相似性度量方法对像素进行组合最终形成交通标志的形状信息，用于检测阶段的特征建模。 文献 [ 12 ] 利用基于形状的方法，综合考虑三角形、圆形和正方形的形状，利用连通分量进行形状识别，去除图像中没有交通标志的图形。文献 [ 13 ] 提出了一种基于视觉注意机制和形状特征的交通标志检测方法。首先进行图像预处理，然后采用自底向上的视觉注意模型，提取图像的颜色，亮度，方向等初级特征，将其线性组合得到显著图，得到交通标志的感兴趣域，实现交通标志的粗检测；在此基础上，根据交通标志的几何特征描述进一步检测感兴趣区域中的图形形状，实现交通标志的细检测。 2.3. 基于学习的方法 上述的交通标志的检测方法具有一定的检测效果，但它们具有共同的缺点，那就是在光照变化、遮挡、扭曲以及尺度变化时往往并不能完全奏效。光照变化会导致形状的边缘信息模糊，造成边缘无法闭合。尺度变化以及扭曲也会让形状的表达不太稳定。这类方法存在的问题是图像检测和分类所面临的普遍性问题，这些问题往往可以通过机器学习算法获得优化。 文献 [ 14 ] 采用了复杂的级联的分类器进行交通标志检测，每一个检测器是基于Harr小波的分类器，而这些分类器采用的是AdaBoost分类算法。文献 [ 15 ] 在文献 [ 14 ] 的基础上改进，用于检测矩形的交通标志。这个检测器通过1000张左右的低质量交通标志图像进行训练。文献 [ 16 ] 提出了一种基于显著性检测的级联分类器。显著性区域也就是更靠谱的置信度更高的区域，或者从数学上说，概率更大的区域。每一个分类器对显著性区域进行分类，继而最终检测出其是否为交通标志。每一级检测器的输入为上一级检测器的输出，也就是上一级检测器检测出的感兴趣区域，即显著性区域。在分类器中同样采用AdaBoost分类算法。为了克服多类的问题，研究者还提出了基于随机森林的纠错输出码(Error Correcting Output Codes， Forest-ECOC)分类策略。这个方法的思路是在ECCO框架下，通过集成多个分类树，形成分类森林。通过这种策略，达到了较好的分类效果。文献 [ 17 ] 采用级联卷积神经网络(Cascaded Convolutional Neural Networks， CCNNs)进行交通标志检测，与基于LBP特征的并通过AdaBoost分类器进行分类的方法相比，明显的降低了假正样本区域的数量。
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user: 3. 交通标志分类 交通标志的检测主要解决的问题是检测图像的某区域是否包含交通标志图像。通常采用的方法是先对交通场景图进行区域推荐，通过分类器对推荐区域判断其是否为交通标志，属于图像检测的范畴。交通标志的识别是对检测阶段认定为交通标志的图像区域进行分类，进一步判断其是具体的哪一种交通标志，是禁止右转还是限速80，属于图像分类的范畴。 3.1. 基于手工特征的学习方法 文献 [ 18 ] 使用不同大小的HOG特征以及距离变换来评估K-d树以及随机森林的性能，结果表明随机森林在应对变换方面比K-d树鲁棒性强。在采用HOG特征作为分类特征的情况下，随机森林的分类准确率为97.2%，通过距离变换特征进行分类，随机森林的准确率为81.8%，K-d树的分类准确率分别提高了92.9%和67%。文献 [ 19 ] 对比了人类与机器学习的交通标志识别能力；他们还展示了线性判别分析(Linear Discriminant Analysis， LDA)的线性分类器的结果，发现LDA的分类性能与特征表达有着很大的关系。通过实验，该算法在HOG2上取得最好的结果，其分类准确率为95.68%，而以HOG1作为分类特征，分类准确率为93.18%，以HOG3作为分类特征，分类准确率为92.34%。文献 [ 20 ] 采用加速鲁棒特征描述符(Speeded Up Robust Feature Descriptor， SURF)作为分类特征，通过人工神经网络(Artificial Neural Network， ANN)作为分类器用于对交通标志分类。他们自己创建了包含200张图片的数据库，这些图片是在孟加拉国的高速路上，在不同的天气，不同的光照情况下获取的。算法的最终分类准确率为97%。 3.2. 深度学习方法 传统的手工特征表达能力有限，而且对专家知识具有很强的依赖性，因此，即使在数据库规模很大的情况下，也难以做到良好的可分性。为了克服这个问题，并且推进分类和识别的性能，往往采用深度特征。 文献 [ 21 ] 提出了一种基于注意的卷积池神经网络(ACPNN)，在特征映射中引入注意机制，获得关键特征，并用卷积池代替最大池，提高了恶劣环境下的识别精度。具有注意机制和卷积池结构的ACPNN对外界噪声具有很强的鲁棒性，在这种情况下保持了分类性能。提出的ACPNN在德国交通标志识别基准上进行了验证。文献 [ 22 ] 提出了一种改进的基于多特征融合和增强的单点检测SSD算法MF-SSD，用于交通标志识别。首先，将底层特征融合为高层特征，提高SSD中小目标的检测性能。然后通过增强有效信道特征和抑制无效信道特征来增强不同信道中的特征以检测目标。该算法在国内实时交通标志中取得了良好的效果。利用德国交通标志识别基准(GTSRB)数据集对MF-SSD算法进行了评价。实验结果表明，MF-SSD算法在检测小交通标志方面具有优势。与现有方法相比，该方法在复杂交通环境下具有更高的检测精度、更高的效率和更好的鲁棒性。文献 [ 23 ] 提出了一种基于神经网络NIN模型，其增加了MLP结构，用全局平均池层代替全连接层，同时用ELU函数代替ReLU校正单元。利用德国交通标志数据集(GTSRB)进行分类识别研究。结果表明，该算法在GTSRB基准数据集上的识别准确率达到98.31%以上，能有效地解决过拟合和梯度离散问题。文献 [ 24 ] 提出了一种基于YOLO的交通标志识别算法，并将其与CNN进行了扩展。文献 [ 25 ] 提出了一个基于卷积神经网络(CNN)的TSDR框架。我们的模块化方法包括一个基于CNN的挑战分类器、增强网络、一个用于图像增强的编码器–解码器CNN体系结构和两个单独的用于符号检测和分类的CNN体系结构。文献 [ 26 ] 提出了一种新的交通标志检测网络(tsignet)，该网络通过学习尺度感知和上下文丰富的特征来有效地检测和识别野生环境中被遮挡的小型交通标志。
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user: 4. 公开数据集 本文整理了这一领域较为常用的交通标志公开数据集，检测数据集如表1所示，分类数据集如表2所示。 Table 1 Public dataset for traffic sign detectio 数据集 图像数量(张) 图像大小(像素) GTSDB (The German Traffic Sign Detection Benchmark) 900 1360 × 800 BTSD (The Belgium Traffic Sign Dataset) 10，000 1628 × 1236 LISA (Laboratory for Intelligent and Safe Automobiles) 7855 640 × 480至1024 × 522 MASTIF 10，000 - STSD (Swedish Traffic Signs Dataset) 20，000 1280 × 960 DITS (Data Set of Italian Traffic Signs) 1887 - 表1. 交通标志检测公开数据集 Table 2 Public dataset for traffic sign classificatio 数据集 类别 图像数量(张) 图像大小(像素) GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark) 43 50，000 15 × 15至222 × 193 BTSC (Belgium Traffic Sign Classification) 62 6000 - Revised MASTIF 30 6000 64×64 DITS (Data Set of Italian Traffic Signs) 58 9254 - 表2. 交通标志分类公开数据集
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user: 5. 总结 本文综述了近年来一些有效的交通标志检测与分类方法。检测方法分为三类：基于颜色的是按颜色空间分类的，基于形状的，基于学习的是包括深度学习的方法。 交通标志由于不同的国家交通法律法规不同，因此不同国家的交通标志在类别和图像表达方面往往有着很大的区别，当交通标志检测方法应用于具体的国家时，需要构建该国的图像数据库以进行针对应用的算法训练。目前，拥有该数据库的国家并不多见。因此，构建国别针对性的交通标志数据库，研究该领域的知识迁移技术是该领域需要关注的方向。 深度学习算法的高性能处理平台的依赖以及车载平台的计算资源受限也为该领域的发展提出了挑战。因此，研究基于小规模的数据训练、基于弱处理的精简深度网络是未来无法避免的研究方向。
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user: 摘要 对正项级数的达朗贝尔判别法进行了推广，并通过实例说明了推广的判别方法的有效性和实用性。
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user: 1. 引言 正项级数是数项级数中最重要的研究对象。因此，对于正项级数敛散性的研究一直都是人们关注的焦点。达朗贝尔(D’Alembert)判别法(也称为比值判别法或比式判别法)作为正项级数敛散性的一个重要判别法则，因其简单、方便等特点被广泛应用。但该判别方法具有一定的局限性，为此，许多学者对其进行了改进，以期能够判别更多的正项级数的敛散性。文献 [ 1 ] 针对正项级数的一般项单调递减的情形，利用柯西定理给出了一种改进的达朗贝尔判别方法，并通过分析指出：该方法比达朗贝尔判别法较为广泛 [ 1 ]；文献 [ 2 ] 及文献 [ 3 ] 对该方法进行了改进；文献 [ 4 ] 去掉了一般项单调递减的限制，给出了一种双比值判别法，并说明了双比值判别法强于达朗贝尔判别法；文献 [ 5 ] 将双比值判别法推广到了一般的情形；文献 [ 6 ] 给出了一种隔项比值判别法，并举例说明了该方法改进了达朗贝尔判别法；文献 [ 7 ] 给出了一种更精细的比值判别法。本文在这些文献的基础上，也尝试对达朗贝尔判别法进行推广，使得正项级数的判别方法得到进一步丰富和完善。 达朗贝尔判别法 [ 8 ] [ 9 ] 设 ∑ a n 为正项级数，其中 ，记 d _ = lim _ n → ∞ a n + 1 a n ， d ¯ = lim ¯ n → ∞ a n + 1 a n (1) 则 (i) 当 d ¯ < 1 时，该级数收敛； (ii) 当 d _ > 1 时，该级数发散； (iii) 当 d _ ≤ 1 ≤ d ¯ 时，该判别法失效。 除特殊说明外，本文所讨论的上、下极限均为有限数。
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user: 摘要 本设计以STM32F103单片机为核心，利用单片机的数模转化模块DAC和OP07运算放大器模块将电压进行放大，并同时利用TIP122G达林顿管进行扩流、PID算法进行电压闭环控制，从而可以实现数控直流电压的步进输出，同时该系统也支持预设电压电流值和输出特定波形的需求。本系统主要包括变压器模块、辅助电源模块、运算放大器及扩流模块、偏置电压模块、电流采样模块。该系统可实现0~9.9 V电压步进输出、限流保护、输出特定波形的功能。
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user: 1. 引言 直流稳压电源按照调整元件的工作状态不同，可以分线性稳压电源和开关稳压电源两种 [ 1 ] [ 2 ]。在传统直流稳压电源中，控制部分是按模拟信号来设计和工作的。在之前电力电子技术完全是建立在模拟电路基础上的。但是，现在数字式信号、数字电路显得越来越重要，数字信号处理技术日趋完善成熟，显示出越来越多的优点：便于计算机处理控制、避免模拟信号的畸变失真、减小杂散信号的干扰(提高抗干扰能力)、便于软件包调试和遥感遥测遥调，也便于自诊断、容错等技术的植入 [ 3 ]。对于智能化的直流稳压电源电源，需要用计算机控制时，数字化技术就离不开了 [ 4 ]。但总体说来，国内直流稳压电源技术在实现智能化等方面相对落后，面对激烈的国际竞争，是个严重的挑战。本设计研制的数控直流稳压电源就是在直流稳压电源智能化方面的尝试。
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user: 2. 数控直流电源总体设计 本设计在硬件结构上主要采用了线性放大电路将单片机输出的DAC输出电压值进行放大，并采用达林顿管、按键、OLED屏分别来进行扩流、控制和显示；在软件方面，采用STM32自带的12位的数模转化DAC输出0~3.3 V电压，同时对负载支路的电流和电压采样，从而进行限流和PID算法控制稳压。由此，软硬件的结合组成了数控直流稳压系统，本系统可实现0~9.9 V电压步进输出，限流保护，输出正弦波、三角波、阶梯波的功能。将220 V交流电经过变压器和整流电路成24 V直流电，辅助电源将电压转成3.3 V给单片机供电、正负13 V给运放进行双电源供电，单片机控制DAC输出0.3~2.8 V的直流电压，通过运放将输出的电压扩大5倍来获得裕量，同时将负载两端的电压和电流进行采样，将采集的电压与设定值比较进行PID调节，采集的电流来进行限流防止因过流问题而烧坏整个系统，同时本系统也可以输出特定的波形，如正弦波、三角波和阶梯波等等，并有一定的带载能力。 系统的总体框图如图1所示，整个系统电源只有220 V的市电提供，变压器部分分为耦合器和变压器；AC-DC整流电路即将变压后的24 V的交流电整流为直流电；辅助电源模块采用LM2596降压芯片和MC34063芯片制作；线性放大芯片采用精密运放OP07制作，扩流功能采用达林顿管制作。 图1. 系统总体框架
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user: 3. 数控电源模块设计与选择 3.1. 主控单片机选择 此次电路设计采用STM32F103单片机实现控制功能，此芯片具有72 MHz的速度和高达1 MB的闪存。该处理器功耗低、性价比高、应用广泛。具有电源管理电路，处理器运行电压可从2 V到3.6 V，具有多种复位保护措施。从性能上考虑，STM32单片机处理速度快且自带功能多使用比较方便，整个系统对精度要求比较高，STM32的DAC是12位，位数足够并且其性价比比同等的处理芯片高。并且相对于其他单片机而言，低能耗、集成广、主频高、操作简单、适应强、调试方便、稳定性高 [ 5 ]。 3.2. AC-DC整流模块选择 对于AC-DC整流电路共有两个方案。 方案一：通过全桥二极管整流以及LC滤波实现电路的稳压输出，其由四个部分组成，电路图如图2所示： 图2. AC-DC整流电路(方案1) 方案二：通过全桥二极管整流后直接通过电容滤波以及LM2596芯片实现线性稳压并对后级供电，整流电路图如图3所示： 图3. AC-DC整流电路(方案2) 经过分析，方案一电路简单，但是会导致后续数字电路和模拟电路共用一个输出口，对数字电路产生很大的噪声干扰，且LC滤波出来的直流电压波动大，对后续电路的要求很高。方案二电路复杂且效率较低，但是输出纹波很低，且可以独立输出数字电路和模拟电路的电压口，降低了后续电路的设计要求，因此整流电路选择方案二。 3.3. 运算放大及扩流电路选择 硬件电路中核心部分为运算放大及扩流电路，共有三种方案，都可实现步进电压可调。 方案一：双向DC-DC来控制步进的稳压值 [ 6 ]。利用如图4所示的拓扑结构，通过高频率的PWM波实现电路中电容和电感的不断充放电实现电路的降压。通过改变PWM的占空比实现电路降压的比例实现0~9.9V电压的步进可调。 图4. 双向DC-DC拓扑结构 方案二：单片机DAC和运算放大电路结合。通过OP07硬件放大电路使达林顿管处于线性工作区，再通过单片机的12位DAC输出实现电路的步进稳压，为获得DAC输出电压的线性区域，通过偏置0.3 V的电压，并让DAC输出0.3 V~2.8 V电压，将DAC输出的电压扩大5倍来获得余量，可以实现0~9.9 V的电压变化。 方案三：双向DC-DC与DAC、运放结合调节。为避免达林顿附加电压过大导致功率过高导致管子发热损坏，通过两级电压调节，保证达林顿管两端压降始终处于3 V左右，保证管子的最大工作损耗。并通过单片机12位DAC输出对线性电压进行0~9.9 V稳压及步进可调。 对于方案一而言，每次功率MOS管的开关及二极管的续流都不可避免的导致LC振荡，致使纹波无法达到10 mV的要求。对于方案二而言，通过线性电路稳压可以实现基本无纹波，但是功率较低，在低压输出情况下管子易损坏。对于方案三而言，虽然保护了线性稳压的达林顿管，但是前一级的DC-DC电路的存在导致第二级供电电压不稳，纹波无法达到要求，鉴于高指标的要求，本次设计选择方案二，下面重点分析此方案。 方案二的电路图如图5所示。对于运算放大电路，选择的是用OP07进行放大，该器件是一种低噪声，非斩波稳零的双极性(双电源供电)运算放大器集成电路，OP07具有非常低的输入失调电压，且不需要额外的调零措施。因要输出尽可能较大的电流，而运放的带载能力不够，所能提供的电流较小，因此后级采用达林顿管结构来实现扩流。 单片机DAC输出电压 V D A C 作为输入端 V I N ，运放输出电压为 V O U T ，因上电之后， V O U T 输出电压为0 V，在运放的作用下6号脚输出一个高电平，达林顿管导通。电压在达林顿管有一定的压降，V CC 的电压由负载和达林顿管共同承担。 假设根据运算放大器虚短原理： V D A C = V I N = V O U T (1) 根据运算放大器虚断原理： V O U T = V I N ⋅ ( R 2 + R 3 ) R 2 (2) 因此运放放大倍数： A u = V O U T V I N = R 2 + R 3 R 2 (3) 图5. 运放及扩流电路 3.4. 偏置电压模块 因单片机的DAC只能说出0.2 V及以上的电压并不能输出0 V，因此必须给运放一个基准电压来消除0.2 V，TL431是一个三端精密稳压源，内部有温度补偿的高精度并联放大器，基准电压精度非常高，输出电压用两个电阻就可以任意地设置到从 V r e f (2.5 V)到36 V范围内的任何值，采用的电路图如图6所示， V r e f o u t p u t 为基准电压的输出端。 V r e f o u t p u t = 2.5 ⋅ { 1 + R 1 R 2 } (4) 图6. 偏置电压电路 将上述的偏置电压电路接入主电路中，如图7中所示V offset _in 位置，通过分析发现，V OUT 会降低 V O U T = V I N − V r e f o u t p u t R 2 ⋅ R 3 + V I N (5) 通过公式5，我们可以发现输出的电压比未加偏置的输出电压减小，假设单片机DAC最低输出电压为0.2 V，OP07的放大倍数不变，即放大倍数Au = 1 + R 3 /R 2 ，因此要想V OUT 为0 V，我们可以推导出 R 3 R 2 ⋅ V r e f o u t p u t = 0.2 (6) 可以计算出相应的V refoutput ，可以通过偏置电路的滑阻使输出电压达到相应的幅值即可。 图7. 偏置运放及扩流电路 3.5. 电流采样模块 电流采样模块采用的是INA282，电路原理图如图8所示。INA282是TI公司生产的一款高精度宽共模输入范围的双向电流检测器。这款芯片的优点主要体现在：1) 宽共模电压输入范围，能承受−14 V至80 V的共模电压干扰；2) 共模抑制比高达140 dB，差分输入电压范围从−5 V至+5 V，差模有用信号能得到充分获取；3) +2.7 V至18 V单电源供电，功耗低。同时INA282具有微弱电流检测能力，芯片内有6 kQ的差分输入电阻，芯片正常工作时，会把这个电阻上的电压放大50倍然后输出 [ 7 ]。因此采用INA282芯片进行电流采样设计，另外对于按键、屏幕显示我们分别采用TM1638键盘和OLED屏显示。 图8. INA282电流采样电路
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user: 4. 数控直流电源软件设计 4.1. 软件整体设计 软件编程选择用Keil和STM32CubeMx联合开发并使用HAL库函数。该系统用到的单片机资源为1个串行通信口、4路定时器、一些GPIO资源口，定时器优先级由高到低为TIM8、TIM2、TIM4、TIM3，每个定时器的功能如表1所示。软件设计分为5个模式，初始化model = 0，此时系统处于休眠状态即只有TIM4打开用于显示和按键，可以根据OLED上的提示信息可进入调试状态；按下按键1之后，model = 1，系统进入步进调节模式，同时在步进模式条件下也可进行过流保护；按下按键2之后，model = 2，进入预设值模式可以预设置电压值和限流值，并按确定键之后开始工作，当电流超过限流值之后，电压无法上升。按下按键3，model = 3，系统进入自动扫描模式，每0.5 s步进0.1 V电压增加；按下按键4，model = 4，系统进入波形输出模式，可以通过其他按键进入不同波形的输出模式，整个系统的闭环调节采用的是PID调节，软件流程图如图9所示。 Table 1 Microcontroller timers and their function 定时器 功能 TIM2 电压电流的ADC采样 TIM3 所有的闭环调节并产生正弦波等多种波形 TIM4 读取按键和OLED显示 TIM5 自动扫描步进电压 表1. 单片机各路定时器及其功能 4.2. 按键功能设计 我们采用的TM1628做成的4*4键盘，大部分的按键都有特定的功能，按键功能如表2所示。因为 图9. 软件设计整体框架 按键个数为16个，第一行4个按键为模式设置；第二行4个按键用于步进电压设置和电流预置；第3行的按键中第一个是在model4模式下的正弦波、第二个和第三个按键在model1和model4具有不同的功能，有预设值的目的是为了在工频电压不稳定时进行手动调节操作。第4行中的第1个按键为返回功能，即按下此按键之后，model = 0，除TIM4外其他定时器停止工作；最后一个按键为model = 2时，当预设值输出好之后按下按键16即开始正常输出，如果检测到过流状态则电压会被拉下来。 Table 2 4*4 key function tabl Model 1 普通步进模式 Model 2 过流保护模式 Model 3 自动扫描模式 Model 4 多种波形模式 电压步进+ 电压步进− 电流步进+ 电流步进− 正弦波 Model1：预设值调整+ Model1：预设值调整− Model4：三角波 Model4：阶梯波 / 返回 闭环预设值调整+ 闭环预设值调整− 过流保护确定 表2. 4*4按键功能表 对于单片机GPIO引脚的使用，PA1、PA3分别用来进行电流和电压采样，PA4用来输出DAC电压、键盘和OLED显示屏接在其他的引脚上。 4.3. DAC设计 STM32的DAC模块(数字/模拟转换模块)是12位数字输入，电压输出型的DAC。DAC可以配置为8位或12位模式，也可以与DMA控制器配合使用。DAC 工作在12位模式时，数据可以设置成左对齐或右对齐。DAC模块有2个输出通道，每个通道都有单独的转换器 [ 8 ] [ 9 ]。在双DAC模式下，2个通道可以独立地进行转换，也可以同时进行转换并同步地更新2个通道的输出。DAC可以通过引脚输入参考电压VREF+以获得更精确的转换结果。我们利用的是DAC的通道1，因为我们输出的是直流信号，所以直接调用以下语句来实现输出直流信号的功能。 MX_DAC_Init(); HAL_DAC_SetValue(&hdac，DAC_CHANNEL_1，DAC_ALIGN_12B_R，(u32)count); 4.4. 稳压控制算法实现 稳压控制的重点在于PID算法调节，即通过比例算法P、积分算法I和微分算法D来控制，因为本系统利用PI调节就相对来说较为稳定，所以本设计只采用PI调节的方法。通过PA1和PA3两路采样口将采集的电压值和设定的基准值进行比较，利用PID算法进行调节，从而实现稳压。调节结果的稳定性很大程度上取决于PID的参数设置。经典的PID算法控制规律为 u ( t ) = K p ( e ( t ) + 1 T t ∫ 0 t e ( t ) d t + T D d e ( t ) d t ) (5) K p 表示比例增益，T t 表示积分时间常数，T D 表示微分时间常数，u(t)表示输出的信号，e(t)表示采样值和基准值的偏差 [ 10 ] [ 11 ]。本设计采用的PID调节方式为增量式，核心控制部分的程序如下所示，此函数的目的是返回相应的误差值。 float PID_Contrl (PID* sptr， float setpiont， float NextPoint){ float iIncPid; sptr->Error = sptr->SetPoint-NextPoint;//当前误差设定的目标值和实际值的偏差 float Ep=sptr->Error - sptr->LastError; float Ei=sptr->Error; float Ed=sptr->Error - 2*sptr->LastError + sptr->PrevError; iIncPid = sptr->P *Ep + sptr-> I * Ei + sptr->D * Ed; /*存储误差用于下次计算*/ sptr->PrevError = sptr->LastError; sptr->LastError = sptr->Error; return iIncPid; //返回增量值 } 4.5. ADC采样模块 本设计共采用了两路采样，采用了ADC1采集两路数据，需要注意的问题是利用一个通过需要进行多路采样，所以在STM32CubeMX的配置中必须使能“Scan conversion Mode”和“Discontinuous Conversion Mode”，采样时间不可以太短，此处设置为71.5Cycles.对采集的电压和电流进行滑动滤波处理 [ 12 ]，采样的程序如下所示。 ADC_Iin_switch_aver [ADC_Iin_switch_flag] = ADC_Iin; ADC_Iin_switch_flag = (ADC_Iin_switch_flag + 1) % 10; //当变量超过10时返回0 ADC_Iin_switch_sum = 0; For (I = 0; I < 9; i++) { ADC_Iin_switch_sum+= ADC_Iin_switch_aver[i];//累积10个数组数据 }