[发明专利]一种智能神经外科医生用颅压检测治疗控制系统

说明书

技术领域

本发明属于智能控制技术领域，尤其涉及一种智能神经外科医生用颅压检测治疗控制系统。

背景技术

医务人员在对患有脑部疾病的患者进行颅压检测治疗时，通常会使用颅压检测仪，传统的颅压检测仪体积庞大，操作复杂，精确度不高，在检测到患者颅压变化时不能够及时通知医务人员对患者进行治疗，长此以往，增加了医务人员的工作难度，智能化程度较低，检测结果不准确。

综上所述，现有技术存在的问题是：传统的颅压检测仪体积庞大，操作复杂，精确度不高，在检测到患者颅压变化时不能够及时通知医务人员对患者进行治疗，长此以往，增加了医务人员的工作难度，智能化程度较低，检测结果不准确。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能神经外科医生用颅压检测治疗控制系统。

本发明是这样实现的，一种智能神经外科医生用颅压检测治疗控制系统，所述智能神经外科医生用颅压检测治疗控制系统设置有处理器；

所述处理器通过信号线与传感器模块、检测模块、显示屏、无线局域网通信，无线局域网与移动终端无线通信；

所述处理器对跳频混合信号时频域矩阵进行预处理，具体包括如下两步：

第一步，对进行去低能量预处理，即在每一采样时刻p，将幅值小于门限ε的值置0，得到门限ε的设定可根据接收信号的平均能量来确定；

第二步，找出p时刻(p＝0，1，2，…P-1)非零的时频域数据，用表示，其中表示p时刻时频响应非0时对应的频率索引，对这些非零数据归一化预处理，得到预处理后的向量b(p,q)＝[b₁(p,q),b₂(p,q),…,b_M(p,q)]^T，其中：

传感器模块，用于测量身体的温度、湿度；

所述传感器模块包括温度传感器和湿度传感器；

温度传感器和湿度传感器之间在时间上的对准，传感器A为温度传感器、传感器B为湿度传感器；传感器A、传感器B在本地直角坐标系下的量测数据分别为Y_A(t_i)和Y_B(t_i)，且传感器A的采样频率大于传感器B的采样频率，则由传感器A向传感器B的采样时刻进行配准，具体为：

采用内插外推的时间配准算法将传感器A的采样数据向传感器B的数据进行配准，使得两个传感器在空间配准时刻对同一个目标有同步的量测数据，内插外推时间配准算法如下：

在同一时间片内将各传感器观测数据按测量精度进行增量排序，然后将传感器A的观测数据分别向传感器B的时间点内插、外推，以形成一系列等间隔的目标观测数据，采用常用的三点抛物线插值法的进行内插外推时间配准算法得传感器A在t_Bk时刻在本地直角坐标系下的量测值为：

其中，t_Bk为配准时刻，t_k-1,t_k,t_k+1为传感器A距离配准时刻最近的三个采样时刻，Y_A(t_k-1),Y_A(t_k),Y_A(t_k+1)分别为其对应的对目标的探测数据；

完成时间配准后，根据传感器A的配准数据与传感器B的采样数据，采用基于地心地固(Earth Center Earth Fixed,ECEF)坐标系下的伪量测法实现传感器A和传感器B的系统误差的估计；基于ECEF的系统误差估计算法具体为：

假设k时刻目标在本地直角坐标系下真实位置为X'₁(k)＝[x'₁(k),y'₁(k),z'₁(k)]^T，极坐标系下对应的量测值为分别为距离、方位角、俯仰角；转换至本地直角坐标系下为X₁(k)＝[x₁(k),y₁(k),z₁(k)]^T；传感器系统偏差为分别为距离、方位角和俯仰角的系统误差；于是有

其中表示观测噪声,均值为零、方差为

式(1)可以用一阶近似展开并写成矩阵形式为：

X'₁(k)＝X₁(k)+C(k)[ξ(k)+n(k)](13)

其中，