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使用双对双生成对抗网络将人类神经活动端到端转换为语音
摘要 — 在最近一项基于听觉诱发电位 (AEP) 的脑机接口 (BCI) 研究中，结果表明，使用编码器-解码器框架可以将人类神经活动转化为语音 (T-CAS)。然而，当前基于编码器-解码器的方法通常采用两步法实现 T-CAS，其中信息通过共享的降维向量在编码器和解码器之间传递，这可能会导致信息丢失。解决此问题的一种潜在方法是使用双生成对抗网络 (DualGAN) 设计一种端到端方法，而无需对传递的信息进行降维，但它无法实现一对一的信号到信号转换（见图 1 (a) 和 (b)）。本文提出一种端到端的人类神经活动直接转化为语音的模型，通过设计一种检测参与者注意力的装置，为注意力较好的参与者创建新的脑电图（EEG）数据集，并引入双对双生成对抗网络（Dual-DualGAN）（见图1（c）和（d））解决人类神经活动到语音的端到端翻译（ET-CAS）问题，通过对EEG信号和语音信号进行分组标记，插入过渡域实现跨域映射。在过渡域中，过渡信号由相应的EEG和语音信号按一定比例级联，为没有对应特征的EEG和语音信号搭建桥梁，实现一对一的跨域EEG到语音的翻译。所提出的方法可以将字长和句子长的神经活动序列转化为语音。实验评估表明，所提出的方法在听觉刺激的单词和句子方面明显优于最先进的方法。
![arxiv：2205.12381v2 [cs.lg] 15 Sep 2022](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2dd2e441059ed058266b4ee30c4b0f3f9f7e002d.webp)
arxiv：2205.12381v2 [cs.lg] 15 Sep 2022
我们如何训练辅助人机接口（例如，基于肌电图的肢体假体）将用户的原始命令信号转换为机器人或计算机的动作，如果没有事先映射，我们不能以用户的方式要求用户以行动标签或奖励反馈的形式进行监督，并且我们没有对用户的先验知识来实现这一任务？本文的关键想法是，无论任务如何，当接口更直观时，用户的命令就会噪音较小。我们将这个想法形式化为一个完全无监督的目标，以优化接口：用户的命令信号与环境中诱导状态过渡之间的相互信息。为了评估此相互信息得分是否可以区分有效和无效界面，我们对操作各种键盘和眼睛凝视接口的用户进行了大规模的观察性研究，用于打字，控制模拟机器人和玩视频游戏。结果表明，我们的共同信息得分可预测各种域中的基础任务完成指标，而Spearman的平均等级相关为ρ= 0。43。除了对现有接口的频道评估外，我们还使用无监督的目标从头开始学习界面：我们随机初始化界面，让用户尝试使用接口执行其所需的任务，测量共同信息分数，并通过强化学习更新界面以最大程度地提高界面。我们通过小型用户研究评估了我们的方法，他们使用扰动鼠标执行2D光标控制任务的参与者，以及与一个专家用户使用网络摄像头捕获的手势的专家用户进行的实验。结果表明，我们可以在不到30分钟的人类训练的情况下从头开始学习界面，而无需任何用户监督或事先了解任务。
![arXiv:2207.11913v2 [physics.app-ph] 2022 年 9 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\80b88ce3d09b91dce45e94d7eaaca1da899de7a4.webp)
arXiv:2207.11913v2 [physics.app-ph] 2022 年 9 月 22 日
量子信息技术中必不可少的量子器件是在硅或蓝宝石晶片上制造的。最近的研究发现，晶片中的声学模式可以在量子态操控中发挥重要作用，包括声学和量子比特态之间的交换操作，从而导致冷却 1,2。声学模式由晶片上制备的压电换能器产生。这通常是材料声学研究最常用的方法，其中电极与换能器粘合，而换能器与感兴趣的样品直接接触。换能器对振荡电压的压电响应将电磁信号转换为机械振荡。在某些情况下，让电极或换能器与样品物理接触是不可取的或不切实际的。在这里，我们展示了一种用于产生和测量材料中声学共振的非接触式技术。Dobbs 3 描述了使用螺线管和静磁场在金属中产生声学共振。电磁信号与机械振动之间的耦合是通过磁场产生的洛伦兹力实现的，从而无需使用压电材料。洛伦兹力发生在金属表面或射频 (RF) 穿透深度内，从而在体内产生声学模式。通过这种方法，我们研究了硅晶片中的高谐波声学模式，精确测量了纵向和横向声速并计算了相应的弹性常数。我们的样品是一块 [001] 单晶硅晶片，一侧覆盖有 Nb 薄膜。样品从最初直径为 15 厘米的商用晶片上切割下来，尺寸为 4mmx 4mmx 330 µ m（浮区，电阻率 > 10,000 Ωcm）。本文详细描述的结果针对的是厚度为 155 nm 的 Nb 薄膜，由 Rigetti Computing 采用高功率脉冲磁控溅射 (HiPIMS) 制备。高达 14 T 的高磁场敏感度测量
PEDOT的电气和光学调制：多个神经递质介导的人工突触的基于PSS的电化学晶体管
最近已经以人工突触的形式引入了基于生化信号活性的突触调节的神经形态系统，该系统是人工突触的形式，这些突触是建立组织交织的平台的模型设备。在这方面，生物杂交突触有望适应性神经元积聚。然而，这些系统从两个分子跨言中辅助，因为生物神经回路信号传递通常涉及多个神经调节剂，并且不稳定的电子接线是需要复杂的架构来接口组织的复杂体系结构。此外，尽管新颖的尖峰电路可以作为人工神经元起作用，但它们只能重新创建生物电信号通路，而电化学信号转导需要进行静脉间通信。因此，人工化学介导的突触对于执行记忆/学习计算功能至关重要。，一种电化学神经形态有机装置（eNODE）作为人工突触，在模拟两个神经递质的突触重量调节及其在突触cleft裂中的循环弹性调节及其回收机械时，它克服了电化学和读取干扰。通过将两个独立的神经递质介导的化学信号转换为PEDOT的可逆和不可逆变化：PSS电导，可以复制神经元短期和长期可塑性。通过利用PEDOT的电致色素特性：PSS，引入了一种替代的光学监测策略，该策略有望从复杂的Bio-Hybrid接口中稳定的多边形读数。平台模拟了高阶生物学过程，例如内在遗忘，记忆巩固和神经递质共同调节。这些受脑启发的功能预示着结合峰值（电神经元）和非尖峰（电化学突触）元素的组织综合神经形态系统的发展，从而设想假肢桥梁用于神经工程和再生药物。
基于混合神经网络的运动想象信号分类数据增强
摘要：运动想象作为自发性脑机接口的重要范式，被广泛应用于神经康复、机器人控制等领域。近年来，研究者提出了多种基于运动想象信号的特征提取和分类方法，其中基于深度神经网络（DNN）的解码模型在运动想象信号处理领域引起了广泛关注。由于对受试者和实验环境的严格要求，收集大规模高质量的脑电图（EEG）数据非常困难，而深度学习模型的性能直接取决于数据集的大小。因此，基于DNN的MI-EEG信号解码在实践中被证明是非常具有挑战性的。基于此，我们研究了不同的数据增强（DA）方法在使用DNN对运动想象数据进行分类的性能。首先，我们使用短时傅里叶变换（STFT）将时间序列信号转换为频谱图像。然后，我们评估并比较了不同 DA 方法对该频谱图数据的性能。接下来，我们开发了一个卷积神经网络（CNN）来对 MI 信号进行分类，并比较了 DA 后的分类性能。使用 Frechet 初始距离（FID）评估生成数据（GD）的质量和分类准确率，使用平均 kappa 值探索最佳的 CNN-DA 方法。此外，使用方差分析（ANOVA）和配对 t 检验来评估结果的显著性。结果表明，深度卷积生成对抗网络（DCGAN）比传统 DA 方法：几何变换（GT）、自动编码器（AE）和变分自动编码器（VAE）提供了更好的增强性能（p < 0.01）。使用 BCI 竞赛 IV（数据集 1 和 2b）的公共数据集来验证分类性能。经过 DA 后，两个数据集的分类准确率分别提高了 17% 和 21%（p < 0.01）。此外，混合网络 CNN-DCGAN 的表现优于其他分类方法，两个数据集的平均 kappa 值分别为 0.564 和 0.677。
Neuralink：思维与机器之间的边界
毕竟，思想也可以理解为将电脉冲转化为其他某种东西，即通过电和化学突触网络传播的波前。尽管这一观点过于简单化，但却代表了当代科学文化的主流观点。那么，是什么阻止我们通过无线连接将神经电磁波传输到外部设备呢？ “没什么”，埃隆·马斯克可能会说，他是南非裔加拿大企业家，也是特斯拉、Neuralink、SpaceX 和 The Boring Company 等创新公司的负责人。毕竟，BMI（脑机接口）研究主要侧重于实用和工程方面，目的是利用和操纵脑信号来实现非常具体的应用。在这方面，对思维的神经生理和心理机制的理论解释和深刻理解仍然处于背景之中。因此，重要的是结果，而不是理论论据。无论如何，在科学知识呈指数级增长的时代，伊隆·马斯克无疑是技术先锋领域的先驱，他宣传自己对世界的大胆设想，预测人类智慧与科技力量的融合。他的最新商业项目 Neuralink 旨在通过将思想转化为对计算机和机器的直接控制来彻底改变与数字设备的交互。他最近发表的声明涉及在四肢瘫痪男子的大脑中开发神经植入物（一种尺寸非常小的复杂脑机接口），引发了媒体前所未有的狂热。虽然有些人意识到了它的革命性潜力，但其他人却对这一声明持怀疑态度，认为这是一个未来主义的海市蜃楼，甚至是一场值得威廉·吉布森风格的赛博朋克叙事的噩梦。在他的代表作《神经漫游者》（1984）中，主角凯斯植入了植入物，使他能够直接连接到网络空间。再比如，彼得·汉密尔顿 (Peter Hamilton) 的《联邦传奇》小说预见了这样一个世界，所谓的“OCtattoos”植入物使心灵感应交流和即时获取信息成为可能。马斯克的公司 Neuralink 开发的芯片被冠以“心灵感应”这个令人回味的名字，这并非巧合。在未来主义者和超人类主义者中，有些人热情地欢迎人类向后人类状态进化的前景，这让人想起尼采的超人，但具有控制论的本质。这些不仅仅是幻想：我们正在见证一场真正的转变，这是神经科学和生物医学工程领域数十年先进研究的成果。这是一段令人难以置信的科技之旅，从何塞·德尔加多 (1915-2011) 发明刺激接收器 (1965) 到今天，通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》(mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/) 就可以回顾这段旅程。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong，让观众着迷。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这这这从何塞·德尔加多 (1915-2011) 和他的刺激接收器 (1965) 的时代，到今天，可以通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》来回顾 (mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/)。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong 吸引了观众的注意力。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案子了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用的是 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这从何塞·德尔加多 (1915-2011) 和他的刺激接收器 (1965) 的时代，到今天，可以通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》来回顾 (mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/)。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 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基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。
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巴伦将单端信号转换为平衡信号，广泛用于射频前端模块，如倍频器、混频器等，它们利用差分信号来消除共模信号并改善端口隔离。巴伦的关键性能规格包括插入损耗、幅度/相位平衡和芯片尺寸。这些参数在毫米波 (MMW) 电路和系统的设计中非常重要 [1]。Marchand 巴伦 [2-10] 利用两个耦合线段，由于其工作带宽宽且易于实现，在 MMW 频率电路设计中得到广泛应用。在 [2] 中，提出了一种基于改进的离中心频率法的非对称宽边耦合 Marchand 巴伦。它实现了 34-110 GHz 的带宽；然而，它的插入损耗很高，平均约为 3 dB。为解决不平衡性能问题，还设计了另一种带有偏置半径线圈的30 GHz至60 GHz变压器巴伦[11]。结果显示，幅度不平衡为0.12 dB，相位不平衡小于1 ◦；但最大插入损耗约为3 dB。一种小型化片上Marchand巴伦[12]基于堆叠螺旋耦合（SSC）结构，带有自耦合补偿线和带深沟槽的中心抽头接地屏蔽，设计用于6.5 GHz至28.5 GHz的宽带工作，但测得的最大插入损耗为3 dB。宽带工作和幅度/相位不平衡一直是先前报道的文献的重点，同时以巴伦插入损耗为代价。在本文中，介绍了一种具有低插入损耗的新型Ka波段Marchand巴伦的设计，同时实现了宽带工作和可接受的不平衡性能。所提出的巴伦采用边耦合和宽边耦合组合结构来增强主信号和次信号之间的耦合，从而在 29.0 GHz 至 46.0 GHz 的 1 dB 带宽内实现了 1.02 dB 的测量低插入损耗。第 2 节介绍了巴伦的详细分析和所提出的巴伦设计，第 3 节讨论了实验结果并与最新技术进行了比较，第 4 节得出结论。
生物传感器的应用是什么
生物传感器由于其众多好处，包括低成本，快速响应和高灵敏度，变得越来越有价值。要开发创新的生物传感器，除了常规专业之外，还需要跨学科的工作。本文提供了生物传感器的概述，并探讨了其工作原理和应用程序。生物传感器通过产生与分析物的吸收成正比的信号来测量生物学或化学反应。“生物传感器”一词是“生物”和“传感器”的组合。它由换能器和生物元素（例如酶或抗体）组成，该酶或抗体与分析物相互作用并产生电信号。生物传感器用于各种应用，包括疾病监测，药物发现，污染物检测等。生物传感器的设计通常包括分析物，生物感受器，换能器，电子设备和显示等组件。生物传感器使用信号转导将生物学变化作为电信号，结合了传感器和生物传感元件。这包括具有信号调节单元（SCU），微控制器/处理器和显示单元的电子电路。生物传感器分类为诸如在声音振动原理上工作的压电传感器等类型，并在机械施加时会产生电信号。这些传感器将机械振动更改为比例电信号。另一种类型是电化学传感器，它们在探测面上覆盖着生物分子，响应检测到的化合物并产生电信号。电化学传感器使用不同的传感器，例如安培，障碍物和电位计量学，将化学数据更改为可测量的信号。光学生物传感器涉及光纤，这些光纤检测基于吸收，散射或荧光等光特性的传感元件。这些传感器使用抗体，抗原，核酸，受体，组织和全细胞等生物学材料产生与分析物浓度成比例的信号。光学生物传感器提供实时，无标签和直接检测具有益处，较小的成本，敏感性和高特异性的化学和生物学物质。高级概念，例如微电子，MEMS，分子生物学，纳米或微技术，生物技术和化学，用于实施新的光学生物传感器。此外，生物传感器可以与微控制器连接，以监测由化学变化或不当储存条件引起的食物污染。使用生物传感器来监测食品质量并预防食物传播疾病食物传播疾病是由病毒和细菌引起的，导致几种类型的食物传播疾病。为了防止这种情况，必须设计系统以识别食品质量和新鲜度。该系统利用电气传感器和生物传感器，生物传感器在检测食品样品中的细菌污染中起关键作用。系统使用湿度，温度和光传感器等传感器监视食物。高温可以增加食物变质的风险，而高湿度水平可能会影响某些类型的食物的质量。食物阈值值设置为确定何时宠坏食物，考虑到湿度，温度和光线等因素。光在保存食物质量方面起着至关重要的作用，因为光线不足会导致变质。该系统还检查了从食物中发出的气体以检测变质的水平。使用气体传感器测量气体水平的数量，并转换为模拟值以在物联网平台上显示。所提出的系统由几个组件组成，包括电源单元（PSU），Wi-Fi调制解调器，Arduino微控制器，光依赖性电阻器（LDR），气体传感器，数字温度和湿度传感器（DTH11）和液晶显示器（LCDS）。Arduino Uno板使用带有14个数字I/O引脚，6个PWM输出和6个模拟输入的Microchip Atmega328p微控制器。该系统利用物联网来监视影响食物存储的环境因素，从而实现任何设备的实时数据传输。ESP8266模块连接到Arduino板和Wi-Fi路由器，在字符LCD上显示传感器数据。传感器测量温度（0-50°C）和相对湿度（20-95％），每两秒钟将数据传输到Internet。系统将传感器数据收集并将其转换为字符串，然后将其显示在LCD上。生物传感器的特征包括选择性，可重复性，稳定性，灵敏度和线性性。选择性使其可以在污染物中感知特定的分析物。可重现性可确保重复实验中的一致响应。线性表示响应直线信号的精度。稳定性受环境因素的影响，而灵敏度决定了检测到的分析物的最小量。生物传感器提供了快速，连续的测量，校准的最小试剂要求，快速响应时间以及检测非极性分子的能力。它可以通过将生物学信号转换为电子测量来检测人体内部危险的生物学剂或化学物质。这项技术负担得起，精确，小，生物相容性和可靠。但是，生物传感器的局限性，包括对某些目标的敏感性相对较差，提供了半定量或定性结果。增强检测极限需要进一步发展。放大生物信号的努力集中在增强其力量上。生物传感器的应用包括医疗测试，检测病原体以及通过追踪气体或污染物来监测水质。它们也用于生物浮雕技术，安全系统以及跟踪人体中的葡萄糖水平。此外，在农业和生物技术中应用生物传感器连续监测化学特性。在食品工业中，他们检测抗生素，农药，维生素和脂肪酸的水平。生物传感器是生物分析系统，通过将其信号转换为可计算的响应来识别生物样品。这些传感器是可以分析生物样品以识别其结构，组成和功能的强大设备。他们通过将生物信号转换为电响应来做到这一点。生物识别传感器是[插入定义或链接]。在医学和健康领域，生物传感器在检测生物学信号中发挥了重要作用。本教程将探讨生物传感器的概念，其工作原理，不同类型和常见应用。更深入研究之前，让我们回顾一下传感器的基础知识。传感器是一种检测体温或光强度等物理量变化并将其转换为可测量数量的设备。例如，根据环境光强度，光依赖性电阻（LDR）改变其电阻。同样，生物传感器将生物信号转换为电信号。本质上，生物传感器是一种分析装置，可检测生物学过程的变化并将其转化为电信号。在我们通过本教程前进时，必须了解生物信号的概念。生物传感器将生物传感元件与换能器结合在一起，以将数据转换为电信号。该系统由带有信号调节单元，处理器或微控制器的电子电路和显示单元组成。简化的框图显示了重要组件，包括用于信号调节的放大器和过滤器。生物传感器的原理涉及使用酶作为生物材料。一种电酶方法将酶通过换能器转化为电信号，通常通过氧化酶。此过程改变了生物材料的pH，影响了与测得的酶有关的酶的当前承载能力。传感器的输出是一个电信号，可以是电流或电压，具体取决于所使用的酶的类型。如果是电流，则需要使用基于操作AMP的转换器将其转换为等效电压。然后将所得的电压信号放大并通过低通RC滤波器过滤，以删除高频噪声。输出模拟信号表示要测量的生物学数量，可以直接显示或传递给微控制器进行数字转换。生物传感器的一个常见示例是糖仪，它通过在测试带上收集样品并将其转换为电信号来测量血糖水平。为了分析葡萄糖水平，传感器使用电酶方法，其中葡萄糖的氧化发生在含有触发和参考电极的测试带上。应用血液时，化学反应会产生与葡萄糖浓度成比例的电流。血糖仪具有处理器，转换器，放大器，过滤器和显示单元。生物传感器分为两组：用于实施分析或转导方法中的生物元素。常见的生物学元素包括DNA，酶，抗体，微生物，组织和细胞受体。生物传感器也可以根据所使用的转导类型进行分类：基于质量的，光学和电化学。基于质量的生物传感器包括压电生物传感器，它们将机械振动转换为电信号。生物分子附着在压电传感器的表面上。电化学生物传感器使用探测表面，其感应分子反应产生与测量量成比例的电信号。可以使用各种换能器，例如电位测量，安培计量学和受损。光学生物传感器利用光纤来检测由于折射率变化而引起的光吸收，散射或荧光等光特性的变化。例如，与金属层结合的抗体会导致培养基折射率的变化。注意：原始文本已维护，并且没有对其内容进行重大更改。光学生物传感器具有非电信性质，使它们能够通过改变光波长在单层上分析多个元素。生物传感器在1950年代初期开发以来，生物传感器在医学，临床分析和健康监测方面至关重要。他们提供了比基于实验室的设备的几个优点：尺寸小，低成本，快速效果和易用性。生物传感器还发现了在工业加工，农业，食品加工，污染控制等领域的应用。关键领域包括医学，临床诊断，环境监测，工业过程，食品工业和农业实践。在医学和诊断中，生物传感器用于监测葡萄糖水平和乳酸，商业生物传感器在自我监测的血糖中流行。这些设备提供未稀释的样品，以获得准确的结果和可重复使用的传感器，以改善患者护理。通过监测细菌和细胞培养，这有助于最大程度地降低成本和风险。环境监测是生物传感器的另一个重要应用，尤其是在水污染检测中具有很大优势。生物传感器可以检测硝酸盐和磷酸盐，有助于对抗地下水污染并确保安全的饮用水质量。在工业应用中，生物传感器用于监测乳制品，酒精生产和类似行业的发酵过程。食品工业还利用生物传感器来测量碳水化合物，酸，酒精和其他物质来控制食品质量。一些常见的例子包括葡萄酒，啤酒，酸奶，软饮料等。最后，农业在各种实践中使用生物传感器，例如作物管理，土壤分析和动物健康监测。农药通常是农业环境中的重要工具，主要用于检测其存在。
仪器和系统手册 - Bitsavers.org
数字面板仪表 (DPM) 接受 de 或缓慢变化的输入信号。将该信号转换为数字形式并以十进制数字显示。DPM 将模拟到数字 (A/D) 转换器、显示解码器驱动器、十进制显示器和 DC/DC 电源转换器组合在一个组件中。提供全封装和无封装单板面板安装 DPM。DPM 适用于测试和测量应用、仪器系统、分析仪器、数据采集和记录系统、便携式设备、自动测试设备、车辆、医疗、化学和生物仪器、物理传感器（温度、压力、流速等）和工业过程控制仪器，仅举几例。Datel-Intersil 的 DM-3100 和 DM-4100 系列 DPM 采用现代 CMOS 运算放大器类型前端，具有极高的输入阻抗（通常为 1000 兆欧）和微小的偏置电流（平均 5 pA）。这些功能可避免因加载敏感测量电路而导致的错误。使用双斜率积分 AID 转换技术。该方法将输入与稳定的内部电压参考二极管或用户提供的外部比率参考进行比较。双斜率转换可抑制较高频率的噪声，并且显示的精度几乎不受内部时钟频率漂移的影响。提供电源和显示器选择。大多数带有红色固态自发光发光二极管 (LED) 显示屏的 DPM 由 +5 Vdc 稳压供电，液晶显示屏 (LCD) 由电池供电，电流极低（低至 3 mA）。几种型号采用交流供电。DPM 是采样仪器，每秒测量输入并显示读数几次。用户添加的内部电路可轻松使 DPM 适应更高的电压、电流和电阻范围。其他电路将使 DPM 适应测量温度、压力、RPM、频率、AC 和 -RMS 输入、声级、信号强度、角位置、重量等。Datel-Intersil 的大多数 DPM 仅用于显示应用，没有数据输出。但是，最近推出的型号 DM-4100D 包括 BCD 数据输出，因此 DM-41 OOD 可用于数据采集和数据记录系统。与老式的具有完全并行数据输出的竞争性 DPM 不同，这些 DPM 无法直接连接到共享数据总线，而无需用户提供接口电路，而 DM-4100D 可以直接连接到与其他设备（例如其他 DM-4100D）共享的微处理器总线。