一种微孔板加样指示系统
阅读：930发布：2020-05-15
专利汇可以提供一种微孔板加样指示系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及微孔板加样设备技术领域，尤其为一种微孔板加样指示系统，包括底座，底座上表面等间距设有若干指示灯，底座上方设有置放盒，置放盒上等间距开设有若干置放槽，底座的后侧设有置放板，置放板上表面开设有枪槽，枪槽内部嵌设有加样枪，本发明结构通过传感模 块 用于对压 力 信号 和手掌信号进行采集，通过按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换，通过控 制模 块用于对采集的信号数据进行分析和处理，有利于降低加样出错率，提高实验效率，通过显示模块用于对分析和处理后的信号数据进行显示，通过电源模块用于对 电路 进行供电，确保电路正常运行。，下面是一种微孔板加样指示系统专利的具体信息内容。
1.一种微孔板加样指示系统，包括底座(1)，其特征在于：所述底座(1)上表面等间距设有若干指示灯(10)，所述底座(1)上方设有置放盒(2)，所述置放盒(2)上等间距开设有若干置放槽(20)，所述指示灯(10)与所述置放槽(20)的数量一一对应，所述底座(1)的后侧设有置放板(4)，所述置放板(4)上表面开设有枪槽(40)，所述枪槽(40)内部嵌设有加样枪(5)。
2.根据权利要求1所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：所述加样枪(5)包括枪筒(50)，所述枪筒(50)侧壁靠近端部的位置设有弧形板(51)，所述弧形板(51)与所述枪筒(50)为一体成型结构，所述枪筒(50)内安装有注射杆(52)，所述注射杆(52)的端部设有活塞(53)，所述活塞(53)与所述枪筒(50)的内壁活动连接，所述注射杆(52)外套设有弹簧(55)，所述弹簧(55)的两端分别安装有第一固定环(54)和第二固定环(56)，所述注射杆(52)侧壁顶端安装有压力传感器(57)。
3.根据权利要求2所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：所述底座(1)内部安装有感应装置(11)，所述置放盒(2)右侧壁靠近后侧的位置安装有显示面板(3)。
4.根据权利要求3所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：所述显示面板(3)内部安装有控制系统，所述控制系统包括控制模块、按键模块、显示模块、传感模块和电源模块，所述传感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集；
所述按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换；
所述控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理；
所述显示模块用于对分析和处理后的信号数据进行显示；
所述电源模块用于对电路进行供电，确保电路正常运行。
5.根据权利要求4所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：所述传感模块采用FDC2214芯片设计。
6.根据权利要求5所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：所述显示面板(3)内部还设有定义成功加样模块，用于监测加样过程，定义成功加样模块采用自回归模型对监测的数据信号进行处理计算。
7.根据权利要求6所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：所述底座(1)上表面设有铜板，铜板将置放槽(20)全部覆盖，用于后续监测加样过程。
8.根据权利要求6所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：所述自回归模型的引入包括以下姿态：
姿态一：由单摆系统，设xt为第t次摆动过程中的摆幅，根据物理原理，第t次的摆幅xt由前一次的摆幅xt-1决定，即有xt＝a1xt-1，考虑到空气振动的影响，假设xt＝a1xt-1+εt，t≥1
其中，随机干扰εt～N(0，σ2)；
设初始时刻x0＝1,现在取不同的a1和σ值进行实验，参数a1对序列的稳定性起到决定性的作用，而噪声强度σ2决定了序列的波动程度，称模型(1)为一阶自回归模型，更一般地，可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出，即
Xt＝a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-p+εt
其中，aj为参数，{εt}为白噪声，为了显示序列值为随机变量，这里使用Xt而不是xt；
姿态二：自回归模型的定义：
如果{εt}白噪声，服从N(0，σ2)，a0,a1,...,ap(ap≠0)为实数，就称p阶差分方程T
是一个p阶自回归模型，简称AR(p)模型，称a＝(a0，a1，...，ap)是AR(p)模型中的自回归系数，满足AR(p)模型的时间序列{Xt}称为AR(p)序列，当a0＝0时，称为零均值AR(p)序列，即需要指出的是，对于a0≠0的情况，我们可以通过零均值化的手段把一般的AR(p)序列变为零均值AR(p)序列；
姿态三：自回归模型序列的建模：
对于给定的时间序列{Xt}，对其进行建模，具体包括以下步骤：
步骤①：对序列作白噪声检验，若经检验判定序列为白噪声，建模结束，否则转步骤②；
步骤②：对序列作平稳性检验，若经检验判定为非平稳，则进行序列的平稳化处理，转步骤①，否则转步骤③；
步骤③：对模型进行识别，估计其参数，转步骤④；
步骤④：检验模型的适用性，若检验通过，则得到拟合模型并可对序列做预测，否则转步骤③；
姿态四：自回归模型的判定：
对于观测到的时间序列，若通过白噪声检验确定为非白噪声，且经平稳性检验确定为平稳后，根据相关系数和偏相关系数来识别模型，判断该问题是否适用自回归模型建模，以及确定阶数p；
通过下面的代码，计算自相关系数(Autocorrelation Function,SAF)和偏自相关系数(Partial Autocorrelation Function,PACF)
from statsmodels.tsa.stattools import acf，pacf
#pacf计算偏自相关系数
#acf计算自相关系数
如果一个时间序列满足以下两个条件：
1、ACF具有拖尾性，即ACF(k)不会在k大于某个常数之后就恒等0；
2、PACF具有截尾性，即PACF(k)在k>p时变为0；
姿态五：自回归模型的参数估计，AR模型的参数估计采用最小二乘估计；
对于样本序列{xt}，当j≥p+1时，记白噪声εj的估计为：
通常称 为残差，优化目标是使得残差平方和：
达到最小，通常称使上式达到最小的 为AR(p)模型中自回归系数a1，
a2，……，ap的估计；
记
得到如下线性方程组
Y＝Xa+ε
于是式(6)的目标函数可表示为：
S(a)＝(Y-Xa)T(Y-Xa)＝YTY-2YTXa+aTXTXa
上式对参数a求导并令其为0，可得
因此，参数a的最小二乘估计为:
此时，误差方差的最小二乘估计
姿态六：自回归模型的定阶
在对自回归模型识别时，采用以下两种常用的定阶准则；
1、FPE准则
设AR(p)为拟合模型， 是序列的各阶样本自协方差函数，其最终预报
误差可表示为：
在具体应用时，通常是分别建立从低阶到高阶的自回归模型，并计算出相应的FPE的值，由此确定使FPE达到最小的p值；
2、贝叶斯信息准则
定义
使得BIC达到最小值的p即为该准则下的最优AR模型的阶数；
姿态七：自回归模型的检验
在模型拟合之后需要进行模型的检验，主要分为两部分
1、模型的有效性检验：检验拟合模型对序列中信息的提取是否充分；
2、参数的显著性检验：检验模型中的参数是否显著为0，从而判断拟合魔心是否可以进一步简化；
9.根据权利要求8所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：模型的有效性检验为残差序列的白噪声检验，若残差序列是白噪声，则其延迟任意阶的自相关系数为0。
10.根据权利要求8所述的微孔板加样指示系统，其特征在于：参数的显著性检验，其原假设和备择假设分别为
检验统计量为t统计量
在给定的显著水平α下，当检验统计量T大部分位于分点t1-α/2，或该统计量的P值小于α时，则可以1-α的置信水平拒绝原假设，认为模型参数显著，反之，则不能显著拒绝参数为0的假设，在实施过程中，为了方便加样，通过定义成功加样模块，若加样过程中出错，可手动退回前一步。
一种微孔板加样指示系统
技术领域
[0001] 本发明涉及微孔板加样设备技术领域，具体为一种微孔板加样指示系统。
背景技术
[0002] 在生物化学或是卫生防疫检验等实验室，常常需要用到微孔板做检测试验，然后通过 酶标仪检测各孔的吸光度，该微孔板是一种经事先包理专用于放置待测样本的透明
塑料 板，板上有多排大小均匀一致的小孔，通常有40孔、48孔、55孔或96孔不同规格，每 个
孔可盛放微量的溶液，由于微孔板上的孔排列较为紧密，且邻孔之间没有明显的标志， 因
此手动加样或是大批量加样的过程中常常容易加错孔，尤其是孔内试剂无颜色变化的情
况下，加样出错率大为增加，降低了试验效率，鉴于此，我们提出一种微孔板加样指示系
统。
塑料 板，板上有多排大小均匀一致的小孔，通常有40孔、48孔、55孔或96孔不同规格，每 个
孔可盛放微量的溶液，由于微孔板上的孔排列较为紧密，且邻孔之间没有明显的标志， 因
此手动加样或是大批量加样的过程中常常容易加错孔，尤其是孔内试剂无颜色变化的情
况下，加样出错率大为增加，降低了试验效率，鉴于此，我们提出一种微孔板加样指示系
统。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于提供一种微孔板加样指示系统，以解决上述背景技术中提出的手动 加样或是大批量加样的过程中常常容易加错孔，尤其是孔内试剂无颜色变化的情况
下，加 样出错率大为增加，降低了试验效率的问题。
下，加 样出错率大为增加，降低了试验效率的问题。
[0004] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种微孔板加样指示系统，包括底座， 所述底座上表面等间距设有若干指示灯，所述底座上方设有置放盒，所述置放盒上等
间距 开设有若干置放槽，所述指示灯与所述置放槽的数量一一对应，所述底座的后侧设有
置放 板，所述置放板上表面开设有枪槽，所述枪槽内部嵌设有加样枪。
间距 开设有若干置放槽，所述指示灯与所述置放槽的数量一一对应，所述底座的后侧设有
置放 板，所述置放板上表面开设有枪槽，所述枪槽内部嵌设有加样枪。
[0005] 作为优选，所述加样枪包括枪筒，所述枪筒侧壁靠近端部的位置设有弧形板，所述弧 形板与所述枪筒为一体成型结构，所述枪筒内安装有注射杆，所述注射杆的端部设有活
塞， 所述活塞与所述枪筒的内壁活动连接，所述注射杆外套设有弹簧，所述弹簧的两端分
别安 装有第一固定环和第二固定环，所述注射杆侧壁顶端安装有压力传感器。
塞， 所述活塞与所述枪筒的内壁活动连接，所述注射杆外套设有弹簧，所述弹簧的两端分
别安 装有第一固定环和第二固定环，所述注射杆侧壁顶端安装有压力传感器。
[0006] 作为优选，所述底座内部安装有感应装置，所述置放盒右侧壁靠近后侧的位置安装有 显示面板。
[0009] 所述按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换；
[0010] 所述控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理；
[0011] 所述显示模块用于对分析和处理后的信号数据进行显示；
[0012] 所述电源模块用于对电路进行供电，确保电路正常运行。
[0013] 作为优选，所述传感模块采用FDC2214芯片设计。
[0014] 作为优选，所述显示面板内部还设有定义成功加样模块，用于监测加样过程，定义成 功加样模块采用自回归模型对监测的数据信号进行处理计算。
[0016] 作为优选，所述目回归模型的引入包括以下姿态：
[0017] 姿态一：由单摆系统，设xt为第t次摆动过程中的摆幅，根据物理原理，第t次的摆 幅xt由前一次的摆幅xt-1决定，即有xt＝a1xt-1，考虑到空气振动的影响，假设
[0018] xt＝a1xt-1+εt，t≥1
[0019] 其中，随机干扰εt～N(0，σ2)；
[0020] 设初始时刻x0＝1，现在取不同的a1和σ值进行实验，参数a1对序列的稳定性起到决定 性的作用，而噪声强度σ2决定了序列的波动程度，称模型(1)为一阶自回归模型，更一般
地，可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出，即
地，可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出，即
[0021] Xt＝a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-p+εt
[0022] 其中，aj为参数，{εt}为白噪声，为了显示序列值为随机变量，这里使用Xt而不是xt；
[0023] 姿态二：自回归模型的定义：
[0024] 如果{εt}白噪声，服从N(0，σ2)，a0，a1，…，ap(ap≠0)为实数，就称p阶差 分方程
[0025]
[0026] 是一个p阶自回归模型，简称AR(p)模型，称a＝(a0，a1，…，ap)T是AR(p)模型 中的自回归系数，满足AR(p)模型的时间序列{Xt}称为AR(p)序列，当a0＝0时，称为零均 值AR(p)
序列，即
序列，即
[0027]
[0028] 需要指出的是，对于a0≠0的情况，我们可以通过零均值化的手段把一般的AR(p)序 列变为零均值AR(p)序列；
[0029] 姿态三：自回归模型序列的建模：
[0030] 对于给定的时间序列{Xt}，对其进行建模，具体包括以下步骤：
[0031] 步骤①：对序列作白噪声检验，若经检验判定序列为白噪声，建模结束，否则转步骤 ②；
[0032] 步骤②：对序列作平稳性检验，若经检验判定为非平稳，则进行序列的平稳化处理， 转步骤①，否则转步骤③；
[0033] 步骤③：对模型进行识别，估计其参数，转步骤④；
[0034] 步骤④：检验模型的适用性，若检验通过，则得到拟合模型并可对序列做预测，否则 转步骤③；
[0035] 姿态四：自回归模型的判定：
[0036] 对于观测到的时间序列，若通过白噪声检验确定为非白噪声，且经平稳性检验确定为 平稳后，根据相关系数和偏相关系数来识别模型，判断该问题是否适用自回归模型建
模， 以及确定阶数p；
模， 以及确定阶数p；
[0037] 通过下面的代码，计算自相关系数(Autocorrelation Function，SAF)和偏自相关 系数(Partial Autocorrelation Function，PACF)
[0038] from statsmodels.tsa.stattools import acf，pacf
[0039] #pacf计算偏自相关系数
[0040] #acf计算自相关系数
[0041] 如果一个时间序列满足以下两个条件：
[0042] 1、ACF具有拖尾性，即ACF(k)不会在k大于某个常数之后就恒等0；
[0043] 2、PACF具有截尾性，即PACF(k)在k＞p时变为0；
[0044] 姿态五：自回归模型的参数估计，AR模型的参数估计采用最小二乘估计；
[0045] 对于样本序列{xt}，当j≥p+1时，记白噪声εj的估计为：
[0046]
[0047] 通常称 为残差，优化目标是使得残差平方和：
[0048]
[0049] 达到最小，通常称使上式达到最小的 为AR(p)模型中自回归系数a1， a2，……，ap的估计；
[0050] 记
[0051]
[0052] 得到如下线性方程组
[0053] Y＝Xa+ε
[0054] 于是式(6)的目标函数可表示为：
[0055] S(a)＝(Y-Xa)T(Y-Xa)＝YTY-2YTXa+aTXTXa
[0056] 上式对参数a求导并令其为0，可得
[0057]
[0058] 因此，参数a的最小二乘估计为：
[0059]
[0060] 此时，误差方差的最小二乘估计
[0061]
[0062] 姿态六：自回归模型的定阶
[0063] 在对自回归模型识别时，采用以下两种常用的定阶准则；
[0064] 1、FPE准则
[0065] 设AR(p)为拟合模型， 是序列的各阶样本自协方差函数，其最终预 报误差可表示为：
[0066]
[0067] 在具体应用时，通常是分别建立从低阶到高阶的自回归模型，并计算出相应的FPE的 值，由此确定使FPE达到最小的p值；
[0068] 2、贝叶斯信息准则
[0069] 定义
[0070]
[0071] 使得BIC达到最小值的p即为该准则下的最优AR模型的阶数；
[0072] 姿态七：自回归模型的检验
[0073] 在模型拟合之后需要进行模型的检验，主要分为两部分
[0074] 1、模型的有效性检验：检验拟合模型对序列中信息的提取是否充分；
[0075] 2、参数的显著性检验：检验模型中的参数是否显著为0，从而判断拟合魔心是否可以 进一步简化；
[0076] 作为优选，模型的有效性检验为残差序列的白噪声检验，若残差序列是白噪声，则其 延迟任意阶的自相关系数为0。
[0077] 作为优选，参数的显著性检验，其原假设和备择假设分别为
[0078]
[0079] 检验统计量为t统计量
[0080]
[0081] 在给定的显著水平α下，当检验统计量T大部分位于分点t1-α/2，或该统计量的P 值小于α时，则可以1-α的置信水平拒绝原假设，认为模型参数显著，反之，则不能显著 拒绝参
数为0的假设，在实施过程中，为了方便加样，通过定义成功加样模块，若加样过 程中出错，
可手动退回前一步。
数为0的假设，在实施过程中，为了方便加样，通过定义成功加样模块，若加样过 程中出错，
可手动退回前一步。
[0082] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0083] 1、本发明通过设计的置放板，可将加样枪置放与枪槽内，便于收纳放置，为再次使 用提供便利，其次通过设计的加样枪，便于加样，并通过弹簧增加需要推动注射杆压力， 避
免压力过小，易造成加样过量的问题，提高实用性；
免压力过小，易造成加样过量的问题，提高实用性；
[0084] 2、本发明通过传感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集，通过按键模块用于对 信号数据计数和工作模式进行切换，通过控制模块用于对采集的信号数据进行分析和
处 理，有利于降低加样出错率，提高实验效率，通过显示模块用于对分析和处理后的信号
数 据进行显示，通过电源模块用于对电路进行供电，确保电路正常运行。
处 理，有利于降低加样出错率，提高实验效率，通过显示模块用于对分析和处理后的信号
数 据进行显示，通过电源模块用于对电路进行供电，确保电路正常运行。
[0086] 图1为本发明的整体结构示意图；
[0087] 图2为本发明中底座的结构示意图；
[0088] 图3为本发明中加样枪的连接爆炸结构示意图；
[0089] 图4为本发明中控制系统的工作框图；
[0090] 图5为本发明中感应装置的工作原理图；
[0091] 图6为本发明中单片机的引脚图；
[0092] 图7为本发明中单片机与FDC2214芯片的工作原理图；
[0093] 图8为本发明中显示模块的工作原理图；
[0094] 图9为本发明中按键模块的工作原理图；
[0096] 图中：1、底座；10、指示灯；11、感应装置；2、置放盒；20、置放槽；3、显示面 板；4、置放板；40、枪槽；5、加样枪；50、枪筒；51、弧形板；52、注射杆；53、活塞； 54、第一固定环；55、
弹簧；56、第二固定环；57、压力传感器。
弹簧；56、第二固定环；57、压力传感器。
具体实施方式
[0097] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地 描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本 发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其
他实 施例，都属于本发明保护的范围。
本 发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其
他实 施例，都属于本发明保护的范围。
[0098] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、 “宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、 “水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位 或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为
了便于描述本发明和简化描述，而 不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方
位、以特定的方位构造和操作，因此 不能理解为对本发明的限制。
了便于描述本发明和简化描述，而 不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方
位、以特定的方位构造和操作，因此 不能理解为对本发明的限制。
[0099] 此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要 性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以 明示
或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“若干”的含义是两个 或两个
以上，除非另有明确具体的限定。
或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“若干”的含义是两个 或两个
以上，除非另有明确具体的限定。
[0100] 实施例1：
[0101] 一种微孔板加样指示系统，如图1至图3所示，包括底座1，底座1上方设有置放盒 2，底座1的后侧设有置放板4，置放板4上表面开设有枪槽40，枪槽40内部嵌设有加样 枪5，
加样枪5包括枪筒50，枪筒50侧壁靠近端部的位置设有弧形板51，枪筒50内安装 有注射杆
52，注射杆52的端部设有活塞53，注射杆52外套设有弹簧55，弹簧55的两端 分别安装有第
一固定环54和第二固定环56。
加样枪5包括枪筒50，枪筒50侧壁靠近端部的位置设有弧形板51，枪筒50内安装 有注射杆
52，注射杆52的端部设有活塞53，注射杆52外套设有弹簧55，弹簧55的两端 分别安装有第
一固定环54和第二固定环56。
[0103] 进一步的，活塞53与枪筒50的内壁活动连接，当加样时，可推动注射杆52，使注射 杆52推动活塞53沿枪筒50的内壁移动，推注枪筒50内部的溶液。
[0104] 具体的，第一固定环54通过胶水粘接至注射杆52侧壁上，第二固定环56通过胶水 粘接至枪筒50的内壁上，当推动注射杆52时，注射杆52带动第一固定环54同步移动， 使弹
簧55压缩，弹簧55压缩产生的弹力产生反作用，作用第一固定环54和注射杆52， 增加需要
推动注射杆52的压力，避免压力过小，造成加样过量的问题，提高实用性。
簧55压缩，弹簧55压缩产生的弹力产生反作用，作用第一固定环54和注射杆52， 增加需要
推动注射杆52的压力，避免压力过小，造成加样过量的问题，提高实用性。
[0105] 除此之外，当不使用加样枪5，可将加样枪5放置于枪槽40内部，便于收纳放置，为 再次使用提供便利。
[0106] 本实施例的微孔板加样指示系统在使用时，在加样时，首先，推动注射杆52，使注射 杆52推动活塞53沿枪筒50的内壁移动，此时，注射杆52带动第一固定环54同步移动， 使
弹簧55压缩，进行推注枪筒50内部的溶液，实现加样，而弹簧55压缩产生的弹力产 生反作
用力，作用第一固定环54和注射杆52，增加需要推动注射杆52的压力，避免压力 过小，造成
加样过量的问题，提高实用性。
弹簧55压缩，进行推注枪筒50内部的溶液，实现加样，而弹簧55压缩产生的弹力产 生反作
用力，作用第一固定环54和注射杆52，增加需要推动注射杆52的压力，避免压力 过小，造成
加样过量的问题，提高实用性。
[0107] 实施例2：
[0108] 作为本发明的第二种实施例，为了降低出错率，提高实验效率，本发明人设置控制系 统，作为一种优选实施例，如图4至图10所示，底座1内部安装有感应装置11，底座1 上表
面等间距设有若干指示灯10，置放盒2上等间距开设有若干置放槽20，注射杆52侧 壁顶端
安装有压力传感器57，置放盒2右侧壁靠近后侧的位置安装有显示面板3，显示面 板3内部
安装有控制系统，控制系统包括控制模块、按键模块、显示模块、传感模块和电 源模块，传
感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集；按键模块用于对信号数据计数和 工作模式
进行切换；控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理；显示模块用于对分 析和处理
后的信号数据进行显示；电源模块用于对电路进行供电，确保电路正常运行。
面等间距设有若干指示灯10，置放盒2上等间距开设有若干置放槽20，注射杆52侧 壁顶端
安装有压力传感器57，置放盒2右侧壁靠近后侧的位置安装有显示面板3，显示面 板3内部
安装有控制系统，控制系统包括控制模块、按键模块、显示模块、传感模块和电 源模块，传
感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集；按键模块用于对信号数据计数和 工作模式
进行切换；控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理；显示模块用于对分 析和处理
后的信号数据进行显示；电源模块用于对电路进行供电，确保电路正常运行。
[0109] 本实施例中，控制模块采用采用MSP430F5529LP单片机芯片设计，该芯片晶振最高可 达25MHz，处理速度快，内置硬件乘法器、比较器、定时器、A/D转换等，具备USB集线 器功
能，可以一个USB口实现多种USB应用，支持在线调试，在线下载程序，具备5V转 3.3V功能，
既可以满足最小系统的供电也可以满足5V需求的扩展应用，且MSP430F5529LP 配合CCS编
程使用较为方便。
能，可以一个USB口实现多种USB应用，支持在线调试，在线下载程序，具备5V转 3.3V功能，
既可以满足最小系统的供电也可以满足5V需求的扩展应用，且MSP430F5529LP 配合CCS编
程使用较为方便。
[0110] 传感模块采用FDC2214芯片设计，FDC2214传感器是具有抗电磁干扰架构、高达28位 分辨率、高速、多通道的电容数字转换器，支持的传感器频率为10KHz至10MHz，支持宽
激励频率范围，可为系统设计带来灵活性。
激励频率范围，可为系统设计带来灵活性。
[0111] 进一步的，指示灯10与置放槽20的数量一一对应，指示灯10采用LED指示灯，当 将试管置于置放槽20内，试管加样后，LED指示灯点亮，便于后续观察加样情况，为后续 实验
提供便利。
提供便利。
[0112] 压力传感器57上安装有2.4GHz无线通通讯模块，2.4GHz无线通通讯模块采用 nRF24L01模块设计，通过nRF24L01模块实现控制系统与手机无线通信。
[0113] 具体的，感应装置11采用一块10cm*15cm和一块15cm*15cm的铜板作为两路被测电 容传感端，其中一块主要测手指信息，一块主要测手掌信息，与一块FDC2214连接，并将 手
指信息和手掌信息整合。
指信息和手掌信息整合。
[0114] 电容传感器识别手势原理
[0116] 耦合电容的计算方式可以近似地用理想平行板公式
[0117]
[0118] 当d＝1cm，当d＜1cm时，传感器比较敏感且收噪声影响大，当d＞1cm时，传感器变化较 小，不易判决。
[0120] 耦合电容与FDC2214中LC振荡电路的固定电容进行并联。
[0121] 利用电容并联公式
[0122]
[0123] 没有接触形成电容板时，电容为0，接触时，电容大小上升，LC振荡频率下降，FDC2214 通过基准频率计算LC振荡频率，并转化为28位的二进制数字值，
[0124] 利用电容计算公式
[0125]
[0126] 得到最后的电容计算值，将非线性变化的LC振荡频率转换成与面积成线性关系的电 容值。
[0127] 手势数据滤波算法原理
[0128] 使用IIR加权滑动平均算法
[0129] Ft＝(w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+WnAt-n)/n
[0130] Wn为权重，n为窗口宽度，这里选择6，At为t时刻电容数据值。
[0131] 加权滑动平均给固定周期内的每个变量值附以不同的权重，不同时间段的数据影响力 不同。对获取的信号进行滤波，有效预测得到其发展方向和趋势，消除部分随机和随
机波 动的影响，又能高效地利用数据。
机波 动的影响，又能高效地利用数据。
[0132] 利用多距离投票算法
[0134] 利用欧式距离公式：
[0135]
[0136] 利用曼哈顿距离公式：
[0137]
[0138] 利用切比雪夫距离公式：
[0139]
[0140] 得到三种距离后，通过权重为1：1：1的投票决定最后的手势判决结果。 FDC原始数据转化为电容程序
[0141] channelData＝FDC2214_ChannelRead(0,time)；
[0142] fsensor＝channelData/50；
[0143] k＝(37513180.0/fsensor)；
[0144] k＝k*k；
[0145] Capacitance＝k*10000；
[0146] FDC原始数据读取滤波程序
[0147]
[0148]
[0149]
[0150]
[0151]
[0152] 除此之外，控制模块通过I2C与传感模块实现数据交互，I2C是一种较低速度的串行 通讯总线I2C协议v2.1规定了100K,400K和3.4M三种速率(bps)。
[0153] 控制模块与传感模块通过I2C的调通步骤：
[0154] 步骤1：单片机(Master)写FDC芯片(Slave)的I2C Address，该地址有两个，ADDR引 脚为高时为0x2B，ADDR引脚为低时为0x2A,选用后者，8位地址0x2A的二进制虽然是
00101010，但需在A6-A0再加一位读写位(读是1，写是0)，所以这里应该写01010100 (最后
一位是写)，简单操作可以将0x2A先左移一位，再加0；
00101010，但需在A6-A0再加一位读写位(读是1，写是0)，所以这里应该写01010100 (最后
一位是写)，简单操作可以将0x2A先左移一位，再加0；
[0155] 步骤2：单片机写从机寄存器地址，DEVICE_ID的寄存器地址为0x7F，我们读出的 FDC2214的DEVICE_ID应该是0x3055，如果读到这个值了就说明通讯成功了；
[0156] 步骤3：单片机(Master)写FDC芯片(Slave)的I2C Address，也是将0x2A先左移一 位，不过这次是准备接收DEVICE_ID了，所以是读，最后一位应为1，所以应该写01010101
(最后一位是读)；
(最后一位是读)；
[0157] 步骤4：单片机(Master)将SDA设为输入，读取FDC芯片(Slave)返回值的高8位，对 于FDC2214应该是0x30，读完后将SDA设为输出，发送ACK信号，即将SDA拉低；
[0158] 步骤5：单片机(Master)将SDA设为输入，读取FDC芯片(Slave)返回值的低8位，对 于FDC2214应该是0x55，读完后将SDA设为输出，发送NACK信号，即将SDA置高。
[0159] 控制模块与传感模块采用GPIO口模拟的方式进行编程，实现后续单片机与FDC2214 芯片之间的通讯。
[0160] 为了实现上述时序的要求，需进行如下的编程操作：
[0161] 步骤1确定时钟和延迟时间：
[0162] 为了较为准确的实现上述时序，首先要写delay函数，开发环境中有自带的延迟函数， void_delay_cycles(unsigned long cycles)；可以看出该函数是基于系统时钟的，所
以 第一步是设置系统时钟，编写如下所示的Clock_Init函数。
以 第一步是设置系统时钟，编写如下所示的Clock_Init函数。
[0163]
[0164]
[0165]
[0166] 一般来说对于MSP430F5529比较常用的系统时钟频率为8MHz和25MHz，所以我们可以 在某头文件里宏定义CPU_F为8192000或25001984。
[0167] #define CPU_F((double)8192000)
[0168] #define CPU_F((double)25001984)
[0169] 有了较为准确的系统时钟，可以继续宏定义延时毫秒和延时微秒的子程序，计算方法 也很简单，一个时钟周期是1/CPU_F s，所以延时xμs的话，需要(x/(1/CPU_F))/
1000000 个时钟周期，即CPU_F*(double)x/1000000.0。
1000000 个时钟周期，即CPU_F*(double)x/1000000.0。
[0170] #define Delay_us(x)__delay_cycles((long)(CPU_F*(double)x/1000000.0))
[0171] #define Delay_ms(x)__delay_cycles((long)(CPU_F*(double)x/1000.0))
[0172] 步骤2规定I2C的引脚和主要流程函数：
[0174] (一)引脚定义：
[0175] #define I2CDIR P1DIR
[0176] #define I2COUT P1OUT
[0177] #define I2CIN P1IN
[0178] #define SCL BIT2
[0179] #define SDA BIT3
[0180] P1口，P1.2对应SCL，P1.3对应SDA
[0181] (二)将常用的操作用宏定义为更容易理解的符号，包括SCL/SDA的输入输出的切换， SCL/SDA的置高置低，SDA输入的比特位，如下所示：
[0182] #define SCL_OUT()I2CDIR|＝SCL//SCL脚输出
[0183] #define SCL_H() I2COUT|＝SCL//SCL拉高
[0184] #define SCL_L() I2COUT&＝～SCL//SCL拉低
[0185] #define SDA_OUT()I2CDIR|＝SDA//SDA脚输出
[0186] #define SDA_H() I2COUT|＝SDA//SDA拉高
[0187] #define SDA_L() I2COUT&＝～SDA//SDA拉低
[0188] #define SDA_IN() I2CDIR&＝～SDA//SDA脚输入
[0189] #define SDA_DAT()(I2CIN&SDA)//SDA输入数据
[0190] (三)I2C流程函数声明：
[0191] 这里所谓的流程函数指，我们上文写到的一个步骤(Frame)里可能出现的基本操作， 包括起始(Start)操作、停止(Stop)操作、接收ACK信号、发送ACK信号、写一个字节的
数据、接收一个字节的数据。
数据、接收一个字节的数据。
[0192] void I2C_Start(void)；//起始操作
[0193] void I2C_Stop(void)；//结束操作
[0194] void I2C_SendACK(ucharack)；//发送ACK
[0195] uchar I2C_RecvACK(void)；//接收ACK
[0196] void I2C_SendByte(uchardat)；//写字节
[0197] uchar I2C_RecvByte(void)；//收字节
[0198] 在i2c.c中实现这几个基本操作的函数
[0199] a.起始操作：
[0200]
[0201] b.停止操作:
[0202]
[0203] c.发送ACK:
[0204] 注意这里的ACK有两种，在Master读单字节时，收到数据后直接发送NACK信号，即 将SDA置高，如果是读双字节，高8位收到后，Master先发送ACK信号，即将SDA置低， 收到低
八位后再发送NACK信号将SDA置高，因此函数中需要加入一个参数ack，ack＝0时 发送ACK,
ack＝1时发送NACK。
八位后再发送NACK信号将SDA置高，因此函数中需要加入一个参数ack，ack＝0时 发送ACK,
ack＝1时发送NACK。
[0205]
[0206] d.接收ACK:
[0207]
[0208] e.发送字节
[0209]
[0210] d.接收字节
[0211]
[0212]
[0213] 步骤3在基本的流程函数基础上进一步定义完整的I2C读写操作：
[0214] 主要包括单字节写，双字节写，单字节读，双字节读
[0215] void ByteWrite(ucharSlave_Address,uchar REG_Address,uchar Reg_data)；//单 字节写
[0216] void WordWrite(ucharSlave_Address,uchar REG_Address,uchar REG_dataM,uchar REG_dataL)；//双字节写
[0217] uchar ByteRead(uchar Slave_Address,ucharREG_Address)；//单字节读
[0218] int WordRead(uchar Slave_Address,uchar REG_Address)；//双字节读
[0219] DEVICE_ID的步骤明显是一个双字节读的过程，会写这个，其他操作应该是很简单的， 双字节读的程序如下所示：
[0220]
[0221]
[0222] 步骤4“刷脸”函数及其他FDC2214的操作函数
[0223] 在FDC2214.c和FDC2214.h中定义更高层次的操作函数，包括刷脸函数和其他操作函 数。
[0224] (一)刷脸函数：
[0225] 刷脸函数FDC2214_Begin()可以直接调用上述的WordRead()函数，将I2C地址和寄存 器地址(0x7F)作为参数传入，就可以读到DEVICE_ID了，下述程序还兼顾了DEVICE_ID
等 于0x3054的FDC2114和FDC2112。
等 于0x3054的FDC2114和FDC2112。
[0226]
[0227] I2C地址应该把0x2A先左移一位，下面是宏定义。
[0228] #define FDC2214_I2C_ADDR_0 (0x2A<<1)
[0229] #define FDC2214_DEVICE_ID 0x7F
[0230] (二)定义其他FDC2214操作函数，原型函数如下所示。
[0231] void FDC2214_Init(void)；//初始化
[0232] ulong FDC2214_ReadData(uchar Slave_Address,ucharREG_AddressF,uchar REG_AddressS)；//读数据
[0233] ulong FDC2214_ChannelRead(uchar channel)；//通道读取
[0234] void FDC2214_ChannelInit(FDCStru_Channel*FDCchannel,ulong InteThreshold,ulong DThreshold,uchar Leak,uchar Channel)；//通道初始化
[0235] char FDC2214_ObjectDetect(FDCStru_Channel*FDCchannel,uchar Leak,uchar Channel)；//物体探测
[0236] 在main.c的主循环while(1)中反复调用刷脸函数即可,可以加入一个延时，这样如 果通讯正常的话，拿逻辑分析仪看波形的时候，就可以每10ms观察到一个如说明书所示
的双字节读取时序。小使用NI VirtualBench测试仪中的逻辑分析仪功能，观察时序，结 果
如下所示。
的双字节读取时序。小使用NI VirtualBench测试仪中的逻辑分析仪功能，观察时序，结 果
如下所示。
[0237] while(1)
[0238] {
[0239] FDC2214_Begin()；
[0240] Delay_ms(10)；
[0241] }
[0242] 时序没问题，程序会在测试仪的液晶屏上显示“通讯成功”的字样，如果时序有问题， 仔细核对时序，尤其是要观察Frame1中FDC2214有没有返回ACK信号，即在Master写完
I2C地址后，释放SDA控制权后，FDC2214有没有将SDA拉低。
I2C地址后，释放SDA控制权后，FDC2214有没有将SDA拉低。
[0243] 值得注意的是，按键模块采用独立式按键。此类键盘采用独立键盘扫描方式，电路设 计简单，编程相对容易，占用CPU时间较少，显示模块采用OLED显示屏，I2C通信设计， 该
显示屏具有自发光，不需背光源、对比度高、厚度薄、视角广、刷新速度快、可用于挠 曲性面
板、使用温度范围广、构造及制程较简单等特点，电源模块采用采用锂电池供电， 充电效率
高，比较轻便，使用寿命时间长，同样容量的锂电池，有效使用的能量和续行里 程比蓄电池
多。
显示屏具有自发光，不需背光源、对比度高、厚度薄、视角广、刷新速度快、可用于挠 曲性面
板、使用温度范围广、构造及制程较简单等特点，电源模块采用采用锂电池供电， 充电效率
高，比较轻便，使用寿命时间长，同样容量的锂电池，有效使用的能量和续行里 程比蓄电池
多。
[0244] 值得说明的是，本实施例中涉及到的压力传感器57可以采用型号为HH8204的微型测 力传感器，其配套电源和控制开关也可由厂家提供，除此之外，本发明中涉及到电路和
电 子元器件以及模块均为现有技术，本领域技术人员完全可以实现，无需赘言，本发明保
护 的内容也不涉及对于内部结构和方法的改进。
电 子元器件以及模块均为现有技术，本领域技术人员完全可以实现，无需赘言，本发明保
护 的内容也不涉及对于内部结构和方法的改进。
[0245] 本实施例的微孔板加样指示系统在使用时，通过传感模块用于对压力信号和手掌信号 进行采集，通过按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换，通过控制模块用
于对 采集的信号数据进行分析和处理，有利于降低加样出错率，提高实验效率，通过显示
模块 用于对分析和处理后的信号数据进行显示，通过电源模块用于对电路进行供电，确保
电路 正常运行。
于对 采集的信号数据进行分析和处理，有利于降低加样出错率，提高实验效率，通过显示
模块 用于对分析和处理后的信号数据进行显示，通过电源模块用于对电路进行供电，确保
电路 正常运行。
[0246] 实施例3：
[0247] 作为本发明的第三种实施例，为了便于监测加样过程，提高加样的准确性，本发明人 设置定义成功加样模块，作为一种优选实施例，显示面板3内部还设有定义成功加样模
块， 用于监测加样过程。
块， 用于监测加样过程。
[0248] 本实施例中，定义成功加样模块采用自回归模型对监测的数据信号进行处理计算。
[0249] 进一步，底座1上表面设有铜板，铜板将置放槽20全部覆盖，便于后续监测加样过 程，预防加样出错。
[0250] 所述自回归模型的引入包括以下姿态：
[0251] 姿态一：由单摆系统，设xt为第t次摆动过程中的摆幅，根据物理原理，第t次的摆 幅xt由前一次的摆幅xt-1决定，即有xt＝a1xt-1，考虑到空气振动的影响，假设
[0252] xt＝a1xt-1+εt，t≥1
[0253] 其中，随机干扰εt～N(0，σ2)；
[0254] 设初始时刻x0＝1，现在取不同的a1和σ值进行实验，参数a1对序列的稳定性起到决定 性的作用，而噪声强度σ2决定了序列的波动程度，称模型(1)为一阶自回归模型，更一般
地，可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出，即
地，可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出，即
[0255] Xt＝a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-p+εt
[0256] 其中，aj为参数，{εt}为白噪声，为了显示序列值为随机变量，这里使用Xt而不是xt；
[0257] 姿态二：自回归模型的定义：
[0258] 如果{εt}白噪声，服从N(0，σ2)，ao，a1，...，ap(ap≠0)为实数，就称p阶差 分方程
[0259]
[0260] 是一个p阶自回归模型，简称AR(p)模型，称a＝(a0，a1，…，ap)T是AR(p)模型 中的自回归系数，满足AR(p)模型的时间序列{Xt}称为AR(p)序列，当a0＝0时，称为零均 值AR(p)
序列，即
序列，即
[0261]
[0262] 需要指出的是，对于a0≠0的情况，我们可以通过零均值化的手段把一般的AR(p)序 列变为零均值AR(p)序列；
[0263] 姿态三：自回归模型序列的建模：
[0264] 对于给定的时间序列{Xt}，对其进行建模，具体包括以下步骤：
[0265] 步骤①：对序列作白噪声检验，若经检验判定序列为白噪声，建模结束，否则转步骤 ②；
[0266] 步骤②：对序列作平稳性检验，若经检验判定为非平稳，则进行序列的平稳化处理， 转步骤①，否则转步骤③；
[0267] 步骤③：对模型进行识别，估计其参数，转步骤④；
[0268] 步骤④：检验模型的适用性，若检验通过，则得到拟合模型并可对序列做预测，否则 转步骤③；
[0269] 姿态四：自回归模型的判定：
[0270] 对于观测到的时间序列，若通过白噪声检验确定为非白噪声，且经平稳性检验确定为 平稳后，根据相关系数和偏相关系数来识别模型，判断该问题是否适用自回归模型建
模， 以及确定阶数p；
模， 以及确定阶数p；
[0271] 通过下面的代码，计算自相关系数(Autocorrelation Function，SAF)和偏自相关 系数(Partial Autocorrelation Function，PACF)
[0272] from statsmodels.tsa.stattools import acf，pacf
[0273] #pacf 计算偏自相关系数
[0274] #acf 计算自相关系数
[0275] 如果一个时间序列满足以下两个条件：
[0276] 1、ACF具有拖尾性，即ACF(k)不会在k大于某个常数之后就恒等0；
[0277] 2、PACF具有截尾性，即PACF(k)在k＞p时变为0；
[0278] 姿态五：自回归模型的参数估计，AR模型的参数估计采用最小二乘估计；
[0279] 对于样本序列{xt}，当j≥p+1时，记白噪声εj的估计为：
[0280]
[0281] 通常称 为残差，优化目标是使得残差平方和：
[0282]
[0283] 达到最小，通常称使上式达到最小的 为AR(p)模型中自回归系数a1， a2，……，ap的估计；
[0284] 记
[0285]
[0286] 得到如下线性方程组
[0287] Y＝Xa+ε
[0288] 于是式(6)的目标函数可表示为：
[0289] S(a)＝(Y-Xa)T(Y-Xa)＝YTY-2YTXa+aTXTXa
[0290] 上式对参数a求导并令其为0，可得
[0291]
[0292] 因此，参数a的最小二乘估计为：
[0293]
[0294] 此时，误差方差的最小二乘估计
[0295]
[0296] 姿态六：自回归模型的定阶
[0297] 在对自回归模型识别时，采用以下两种常用的定阶准则；
[0298] 1、FPE准则
[0299] 设AR(p)为拟合模型， 是序列的各阶样本自协方差函数，其最终预 报误差可表示为：
[0300]
[0301] 在具体应用时，通常是分别建立从低阶到高阶的自回归模型，并计算出相应的FPE的 值，由此确定使FPE达到最小的p值；
[0302] 2、贝叶斯信息准则
[0303] 定义
[0304]
[0305] 使得BIC达到最小值的p即为该准则下的最优AR模型的阶数；
[0306] 姿态七：自回归模型的检验
[0307] 在模型拟合之后需要进行模型的检验，主要分为两部分
[0308] 1、模型的有效性检验：检验拟合模型对序列中信息的提取是否充分；
[0309] 2、参数的显著性检验：检验模型中的参数是否显著为0，从而判断模型是否可以进一 步简化；
[0310] 模型的有效性检验为残差序列的白噪声检验，若残差序列是白噪声，则其延迟任意阶 的自相关系数为0。
[0311] 参数的显著性检验，其原假设和备择假设分别为：
[0312]
[0313] 检验统计量为t统计量
[0314]
[0315] 在给定的显著水平α下，当检验统计量T大部分位于分点t1-α/2，或该统计量的P 值小于α时，则可以1-α的置信水平拒绝原假设，认为模型参数显著，反之，则不能显著 拒绝参
数为0的假设，在实施过程中，为了方便加样，通过定义成功加样模块，若加样过 程中出错，
可手动退回前一步。
数为0的假设，在实施过程中，为了方便加样，通过定义成功加样模块，若加样过 程中出错，
可手动退回前一步。
[0316] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员 应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明
的优 选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各
种变 化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由
所附 的权利要求书及其等效物界定。
的优 选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各
种变 化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由
所附 的权利要求书及其等效物界定。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 动力锂电池梯次再利用场景筛选方法 | 2020-05-14 | 103 |
| 一种铁路无线网络质量的检测预警方法及装置 | 2020-05-15 | 371 |
| 一种排队时间预估方法以及装置 | 2020-05-12 | 919 |
| 分类器的训练方法和计算机可读存储介质 | 2020-05-12 | 468 |
| 一种基于深度学习的ICD手术与操作编码自动匹配方法 | 2020-05-13 | 241 |
| 一种工业控制多回路振荡行为稀疏因果分析方法 | 2020-05-15 | 692 |
| 一种微孔板加样指示系统 | 2020-05-15 | 930 |
| 一种基于环境感知的蓝牙与Wifi切换方法及传输设备 | 2020-05-16 | 263 |
| 虚拟机热迁移方法、装置和设备 | 2020-05-13 | 934 |
| 基于混合高斯人数分布学习的室内人数统计方法及系统 | 2020-05-17 | 899 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
分析报告
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
自回归模型热门专利
QQ群二维码
意见反馈
意见反馈