傅澤田 高乾鐘 張永軍 劉 艷 張小栓

(1.中國農(nóng)業(yè)大學工學院， 北京 100083； 2.中國農(nóng)業(yè)大學食品質(zhì)量與安全北京實驗室， 北京 100083；3.中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院， 北京 100083； 4.北京物資學院物流學院， 北京 101149)

0 引言

無水低溫?；罴夹g是通過梯度降溫等方法，使水產(chǎn)品在其生態(tài)冰溫區(qū)域處于半休眠或完全休眠狀態(tài)，以降低新陳代謝，減少機械損傷，延長存活時間，達到長距離、大批量保活運輸?shù)哪康腫1-3]。研究表明，在提高?；钸\輸率的同時，水產(chǎn)品品質(zhì)也會受到一定程度的損傷[4-5]。

通過對水產(chǎn)品重要營養(yǎng)物質(zhì)(如蛋白質(zhì)、脂肪等)的檢測，可以探究無水低溫保活過程對水產(chǎn)品品質(zhì)的影響。但是，這些指標從理論上難以直接測量，或者操作難度大、成本高。魚類是水產(chǎn)品中重要的一部分，在面對外界刺激時魚類產(chǎn)生的應激反應，加速體內(nèi)的營養(yǎng)物質(zhì)轉(zhuǎn)化為葡萄糖，使血糖、乳酸及肝糖元保持一個動態(tài)平衡的過程[4-8]。因此，血糖是動物中重要的供能物質(zhì)，可直接反映魚類的代謝狀況。

從理論上分析，血糖監(jiān)測方法采用生物傳感器對血糖信號進行采集，經(jīng)過濾波處理后獲取血糖變化信息[9-11]。生物血糖信號變化頻率在0～40 Hz之間，忽略傳感器自身采集精度，信號在傳輸過程中也極易受到干擾[12-13]。在對無水低溫?；钸^程中魚類血糖進行監(jiān)測時需要高精度、高穩(wěn)定性的生物傳感器，高質(zhì)量的濾波過程和高效的數(shù)據(jù)處理方法。同時考慮到采樣過程可能存在的影響其存活率等因素，可植入生物傳感器設計方法有紅外光譜方法、熒光檢測法等。SHIN等[14]利用測眼壓的方法制作可植入傳感器，利用生化方法制作可植入血糖傳感器檢測血糖變化較常用，獲取的數(shù)據(jù)更準確且針對性更強，植入傳感器主要問題在于易受生物體內(nèi)其他組織液的影響，造成采集的信號不穩(wěn)，甚至傳感器損壞[14-18]；在傳感信號傳輸過程中易受到電子元器件的噪聲干擾，采用軟硬件結(jié)合[19-23]的濾波方式可以有效地還原原始信號；數(shù)據(jù)處理利用預測的方法[24-25](如時間序列、曲線擬合、灰色模型、神經(jīng)網(wǎng)絡等)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)采集和濾波過程效果的反向?qū)φ?，獲取系統(tǒng)穩(wěn)定性的信息以及實現(xiàn)對血糖變化趨勢的判斷，為后續(xù)生物血糖控制提供參考。

本文以對低溫適應性強、較高經(jīng)濟價值和科研價值的鱘魚作為實驗樣本，進行無水低溫保活實驗，通過設計與開發(fā)可植入血糖傳感器，提出一種監(jiān)測鱘魚血糖信號變化的方法，為水產(chǎn)品營養(yǎng)物質(zhì)監(jiān)測提供一種參考。

1 無水低溫?；畹难莻鞲行盘柋O(jiān)測方法

1.1 血糖信號采集方法

為解決可植入傳感器在生物體內(nèi)精度受損、續(xù)航能力受限甚至由生物體內(nèi)其他組織導致其不能正常工作乃至損壞等問題[14-18]，設計了一種可植入血糖傳感器，選擇從鱘魚眼部植入來測量活魚眼球鞏膜組織間液中的血糖變化，來減小以上問題帶來的影響。

1.1.1 可植入血糖傳感器設計

利用葡萄糖酶和葡萄糖之間的反應進行可植入傳感器設計，如圖1所示，傳感器主要結(jié)構(gòu)包括工作電極和參比電極。利用鉑銥合金材料制作工作電極，在工作電極上覆蓋一層葡萄糖氧化酶與血糖中葡萄糖進行氧化還原反應，產(chǎn)生的離子經(jīng)過全氟磺酸高分子層到達工作電極上，在參比電極上不進行葡萄糖氧化酶進行覆蓋，作為生物組織液變化的參考，參比電極與工作電極之間形成電勢差，變化的電流經(jīng)過導線傳輸?shù)叫盘柗糯笤O備和天線，實現(xiàn)信號傳輸。該可植入血糖傳感器的優(yōu)點在于利用電化學反應無需進行供電；利用全氟磺酸高分子膜的離子選擇性可以有效降低生物體內(nèi)非正常生理應激帶來的干擾；經(jīng)過結(jié)構(gòu)優(yōu)化，傳感器的長度約3 mm、直徑1 mm，對于植入活魚眼球鞏膜組織間液內(nèi)進行血糖信號采集是足夠的。綜上，該血糖傳感器能夠有效避免可植入傳感器存在的問題。

圖1 可植入血糖傳感器結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of implantable blood glucose sensor1.全氟磺酸 2.葡萄糖氧化酶 3.工作電極 4.導線 5.參比電極

1.1.2 血糖信號采集硬件設計

傳感器采集到的血糖信號幅值和頻率較低，易淹沒在噪聲中，不能直接進行數(shù)字化處理[24]，必須經(jīng)過硬件整形、濾波來進行有效放大。為了達到更好的濾波和放大效果，本研究所設計的電路中采用了逐級放大、逐級濾波的方式，并使用低功耗芯片來提高硬件的續(xù)航能力，將濾波和放大過程集成為一個模塊來縮小電路體積，提高電路的適應性(圖2)。

圖2 硬件濾波整形電路Fig.2 Hardware filter shaping circuit

1.1.3 血糖信號采集軟件設計

由上述傳感器和硬件濾波電路初步處理后的信號中仍存在傳感器和電子元件帶來的低頻噪聲和干擾。利用軟件濾波來進行過濾與平滑。具體流程圖如圖3(圖中xk-R、xk、xk+R分別表示第k-R、k、k+R個采樣信號點，f(xk)表示Med函數(shù)提取出來的值，Med表示提取序列{xk-R，…，xk，…，xk+R}中間值)所示。傳感器和信號采集硬件采集到混合信號為

Yt=Yi+Yx+Yc

(1)

式中Yt——混合信號

Yi——血糖實際信號Yx——鱘魚應激與環(huán)境中產(chǎn)生的小信號Yc——系統(tǒng)不穩(wěn)定與環(huán)境突變帶來的粗大誤差信號

(1)首先利用遞推均值濾波法提取出純凈的Yi信號，即Yi=Yt-Yx-Yc，將Yx+Yc信號進行下一步濾波。

圖3 血糖信號軟件濾波流程圖Fig.3 Flow chart of blood glucose signal software filter

(3)最后利用遞推均值法進行平滑處理。

1.2 血糖信號傳輸方法

無水低溫?；钛切盘杺鬏斶^程如圖4所示?？芍踩雮鞲衅鞑杉堑淖兓瘮?shù)據(jù)，通過傳感器的天線將原始數(shù)據(jù)包傳輸?shù)浇邮掌?，接收器將?shù)據(jù)包經(jīng)過硬件調(diào)理壓縮后，利用GPRS模塊對數(shù)據(jù)進行TCP/IP協(xié)議轉(zhuǎn)換，再以GPRS數(shù)據(jù)包的形式發(fā)送至GPRS無線基站，并由基站經(jīng)過GPRS服務支持節(jié)點(SGSN)和網(wǎng)關服務節(jié)點(GGSN)傳輸?shù)絀NTERNET，最后數(shù)據(jù)經(jīng)過防火墻傳輸至數(shù)據(jù)監(jiān)控終端，終端將利用時序法對數(shù)據(jù)進行預測模型構(gòu)建。

圖4 血糖信號傳輸流程Fig.4 Blood glucose signal transmission process

1.3 血糖信號預測方法

由于血糖擴散過程的耗時和傳感器的響應問題[26]，通過建立合適的預測模型可以獲得未來血糖變化，方便及時做出決策，提高存活率。

常用的預測建模方法包括曲線擬合、灰色模型、神經(jīng)網(wǎng)絡及時序法等[24-25]。考慮到時序法實現(xiàn)方便且處理效果明顯[27-28]，本文采用時序法構(gòu)建預測模型，并與其它預測模型進行對比。利用時序法構(gòu)建血糖預測模型的流程如下(圖5)：

(1)平穩(wěn)化檢驗

平穩(wěn)序列應具有以下特征：始終在一個常數(shù)值上下隨機波動；波動強度隨時間變化不大；沒有明顯的趨勢性和周期性。

(2)數(shù)據(jù)平穩(wěn)化

時間原始序列{Xt，t=1,2,…,n}表現(xiàn)為非平穩(wěn)序列時，通過以Cramer理論為基礎的差分法來進行序列平穩(wěn)化。對k-1階差分序列再進行一次一階差分的k階差分為

(2)

式中β——延遲算子βiXt——i階延遲算子

(3)相關系數(shù)估計

相關系數(shù)估計包括自相關系數(shù)估計與偏相關系數(shù)估計。具體表現(xiàn)形式為：自相關系數(shù)隨延遲期數(shù)k的增加突然降為零的周圍小幅波動；隨延遲期數(shù)k的增加迅速衰減在零的周圍小幅波動。

(4)模型構(gòu)建

時序法提供4種模型構(gòu)建方式，包括自回歸模型(AR)、滑動平均模型(MR)、自回歸滑動平均模型(ARMR)、求和自回歸滑動平均模型(ARIMR)。各模型關系為：ARMR是AR和MR的“混合”，ARIMR是ARMR的推廣模型，具體模型的選擇需要根據(jù)原始時間序列與差分后的時間序列特點進行選擇，考慮的因素包括差分的階數(shù)、時間序列的周期性和趨勢性等。

(5)確定模型參數(shù)與檢驗

根據(jù)模型公式確定模型參數(shù)，通過殘差的白噪聲檢驗和參數(shù)的顯著性檢驗對模型做可靠性檢驗。

圖5 血糖預測模型構(gòu)建流程圖Fig.5 Flow chart of blood glucose prediction model construction

2 無水低溫?；钛莻鞲行盘柋O(jiān)測平臺搭建

2.1 血糖傳感信號處理硬件整體描述

在無水低溫?；罴夹g下搭建圖6所示的硬件驗證血糖監(jiān)測方法的可靠性。利用可植入血糖傳感器采集鱘魚眼球鞏膜組織間液內(nèi)血糖變化，將獲得的有效電流信息以無線傳輸方式傳出。用無線接收器接收傳感器傳輸?shù)碾娏餍畔?，同時轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H電流進行輸出，利用AD公司的放大器ADA4530和LTC1150分別搭建放大與濾波模塊。采用軟件濾波方式進行信號的處理，整形后利用CC2530片上系統(tǒng)對信號儲存發(fā)送。CC2530片上系統(tǒng)主動接收數(shù)據(jù)時消耗24 nA，同時支持IEEE 802.15.4和ZigBee等多種協(xié)議標準，芯片內(nèi)部集成了2.4 GHz標準射頻收發(fā)器，內(nèi)嵌一個增強型8051單片機，具有256 KB系統(tǒng)可編程閃存。在數(shù)據(jù)傳輸時其通信模塊不僅需要接收來自傳感器放大整形后的血糖信號，還需要將數(shù)據(jù)進行分組壓縮后通過GPRS模塊傳輸。

圖6 鱘魚血糖傳感信號硬件設計Fig.6 Hardware design of sturgeon blood sugar sensing signal

2.2 可植入式血糖傳感器校準

利用葡萄糖溶液對傳感器做植入前的體外校準。稱取20 g無水分析純葡萄糖，利用干燥箱在105℃下將其干燥至質(zhì)量恒定，后作為備用放入磨口瓶中。在室溫(20℃)條件下，配2 L磷酸鹽緩沖溶液(PBS溶液)，并將其pH值調(diào)至7.4，使用燒杯取500 mL PBS溶液在水浴鍋中保持恒溫水浴加熱，利用精密溫度計監(jiān)測其溫度。經(jīng)過2 h穩(wěn)定期后放入已連接好的傳感器和電路板做實驗校準。參考離體血糖儀測量指導按濃度梯度逐次加入葡萄糖，等待電路穩(wěn)定后記錄對應的響應電流。

2.3 實驗方案

實驗在國家農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)代物流工程技術研究中心進行。從濟南市水產(chǎn)市場獲取新鮮鱘魚，選擇每尾全長(48.87±4.25)cm，質(zhì)量約750 g，發(fā)育良好，體格健壯，外部無損傷的鱘魚進行馴化，首先通過馴化箱降溫誘導鱘魚進入休眠狀態(tài)，以達到低溫?；顚嶒灥哪康?。鱘魚進入休眠的溫度在2～4℃之間，故選取12尾狀態(tài)良好的鮮活商品鱘魚放入3℃的馴化水箱中馴化，馴化期間連續(xù)充氧，不投餌，馴化24 h后使所有實驗個體進入半休眠狀態(tài)。對進入休眠狀態(tài)的鱘魚進行進一步的篩選。選擇在馴化結(jié)束后依然存活，表面無損傷，對馴化過程有較好適應性的鱘魚作為實驗對象。將滿足條件的9尾鱘魚移至人工氣候箱，將其按照體型分為3組，樣本1組體型修長，樣本2組體型圓滿，樣本3組體型肥碩，同時利用微創(chuàng)技術向活魚眼球鞏膜組織間液內(nèi)植入已校準的血糖傳感器，并與其他硬件設備建立連接，調(diào)節(jié)溫控設備使箱內(nèi)溫度降至3℃，相對濕度設為94%～96%之間，使其仍保持休眠狀態(tài)。魚類無水保活過程常設置在24 h[2-4]，為驗證方法可靠性進行32 h實驗。傳感器節(jié)點采集的時間間隔設置為10 min，CC2530通信模塊每1 h發(fā)送一次數(shù)據(jù)。采用3.7 V、30 000 mA·h的鋰電池對實驗的硬件電路進行供電。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 可植入血糖傳感器校準結(jié)果分析

利用上述傳感器校準辦法，獲得傳感器輸出電流與葡萄糖質(zhì)量濃度關系曲線如圖7a所示。從圖中可以看出，傳感器輸出電流與葡萄糖質(zhì)量濃度基本呈線性關系，擬合程度達到了0.994 1，電流大小在5～40 nA之間，隨血糖變化電流變化穩(wěn)定，說明傳感器對血糖能產(chǎn)生穩(wěn)定響應。電路硬件對血糖信號處理效果如圖7b所示。從圖中可以看出，硬件電路對血糖傳感器信號放大效果明顯，對應輸出擬合程度達到了0.960 8，電路靈敏度為27.047 mV/nA，零點漂移量為722.83 mV，說明該硬件電路完全適用于血糖傳感信號的放大。

圖7 可植入血糖傳感器校準結(jié)果Fig.7 Implantable glucose sensor calibration results

3.2 傳感器植入對鱘魚保活率的影響分析

為了進一步說明該血糖傳感器對鱘魚血糖測量的適應性，將預實驗與實際實驗中鱘魚的存活數(shù)量進行統(tǒng)計對比，如表1所示。表中的實驗開始時是指從馴化結(jié)束且挑選到的合適樣本移入人工氣候箱的時間?？梢钥闯?，相同條件下保存32 h后進行理化指標檢測的鱘魚樣本存活率與植入血糖傳感器后進行血糖變化監(jiān)測的鱘魚樣本存活率基本一致，這說明植入的傳感器不會影響鱘魚本身的保活率。

表1 鱘魚存活率統(tǒng)計Tab.1 Sturgeon survival statistics

3.3 鱘魚血糖變化結(jié)果分析

圖8 鱘魚樣本血糖變化曲線Fig.8 Curves of sturgeon sample glucose

根據(jù)設計的實驗方案，獲取的血糖數(shù)據(jù)經(jīng)過組內(nèi)取平均值后，繪制的變化曲線如圖8所示。從圖中觀察到3組鱘魚在無水?；钸^程中血糖變化趨勢基本一致，在前8 h，鱘魚體內(nèi)血糖呈現(xiàn)快速下降趨勢，原因可能是進入低溫環(huán)境初期，鱘魚消耗體內(nèi)糖原轉(zhuǎn)化為葡萄糖來抵御寒冷，隨著時間的增加，血糖被消耗導致其持續(xù)降低；這與劉驍?shù)萚4]的研究結(jié)果基本一致；同時無外界食物補充，鱘魚對饑餓產(chǎn)生應激，降低代謝來滿足身體的基本需要后，鱘魚進入深度休眠狀態(tài)，基本不消耗能量[5]；8 h后，鱘魚適應了低溫環(huán)境，代謝能力有部分恢復，血糖濃度也有緩慢回升。其中樣本1組中的鱘魚血糖下降到最低點立刻呈現(xiàn)上升趨勢，血糖變化明顯，但樣本2、3組中的血糖值變化就平緩些，應該是在樣本1組中鱘魚正常狀態(tài)時生命力較強，代謝長期處于旺盛狀態(tài)，使其不能對環(huán)境變化有更好的適應性，而樣本2、3組鱘魚適應性強，在8 h內(nèi)的變化呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的現(xiàn)象。賈明亮[29]在研究中指出魚類受到低溫脅迫時，血糖被大量消耗來抵抗環(huán)境的變化，但在逐漸適應環(huán)境后，體內(nèi)會趨于新的穩(wěn)態(tài)，并使血糖濃度上升，這與本結(jié)果總體變化基本一致。

3.4 鱘魚血糖與營養(yǎng)物質(zhì)相關性分析

在進行血糖傳感器信號測試同時，取相同條件下的鱘魚樣本，進行了理化指標的測量。實驗測量過程為每8 h進行一次，同時提取出相同時刻的血糖值，繪制關系如圖9所示?？梢钥闯?，前8 h血糖值一直處于快速下降狀態(tài)，這應是魚類適應低溫環(huán)境大量消耗血糖能量所致，但8 h后血糖開始上升，粗脂肪、肝糖元和蛋白質(zhì)的含量處于下降狀態(tài)，說明鱘魚處于饑餓狀態(tài)下，開始消耗體內(nèi)儲存的能量，之后血糖處于波動狀態(tài)，但幅度不大，粗脂肪、肝糖元、蛋白質(zhì)的質(zhì)量分數(shù)一直下降，說明鱘魚消耗體內(nèi)儲存能量保持血糖的動態(tài)平衡[3]。

圖9 粗脂肪質(zhì)量分數(shù)、肝糖元質(zhì)量分數(shù)、蛋白質(zhì)質(zhì)量分數(shù)、血糖值曲線變化Fig.9 Curves of crude fat, liver glycogen, protein and glucose

圖11 相關系數(shù)估計Fig.11 Correlation coefficient estimation

表2給出了粗脂肪質(zhì)量分數(shù)、肝糖元質(zhì)量分數(shù)、蛋白質(zhì)質(zhì)量分數(shù)、血糖值之間的相關性?？梢钥闯?，在無水?；钸^程中，血糖值與肝糖元質(zhì)量分數(shù)、蛋白質(zhì)質(zhì)量分數(shù)的相關性都高于0.5；粗脂肪質(zhì)量分數(shù)的相關性可能與粗脂肪與血糖之間的轉(zhuǎn)化過程難度較其他2種更高有關。

3.5 鱘魚血糖傳感信號預測模型構(gòu)建

根據(jù)采集到的鱘魚血糖變化數(shù)據(jù)，將其平均后的時間序列記為{ti,i=1,2,…,n}，ti表示傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。

表2 粗脂肪質(zhì)量分數(shù)、肝糖元質(zhì)量分數(shù)、蛋白質(zhì)質(zhì)量分數(shù)、血糖值相關系數(shù)Tab.2 Correlation coefficient of crude fat, liver glycogen, protein and glucose

3.5.1 差分處理及相關系數(shù)估計

利用差分處理方法對序列處理如圖10所示，二次差分后對應的相關系數(shù)分析如圖11所示。

圖10 二次差分序列Fig.10 Second difference sequence

3.5.2 模型識別

3.5.3 模型確定

ARIMR模型的演算公式為

A(β)(1-β)dXt=B(β)εt

(3)

其中

式中εt——零均值白噪聲d——差分的階數(shù)p——自回歸階數(shù)q——滑動平均階數(shù)，取2ai——自回歸系數(shù)bi——滑動平均系數(shù)

Δt=1.908Δti-1-0.908Δti-2+εt-1.817εt-1+
0.817εt-2

(4)

3.5.4 模型檢驗

為了進一步確定模型的有效性，對殘差序列進行殘差的白噪聲檢驗和參數(shù)的顯著性檢驗。結(jié)果如圖12所示。自相關系數(shù)在2倍的標準差范圍內(nèi)，均未超過95%的置信度極限線，故可以認為殘差序列是白噪聲，即殘差序列相互獨立。

表3給出了每個參數(shù)的顯著性檢驗(t檢驗)結(jié)果，參數(shù)的檢驗值都小于0.05，認為參數(shù)是顯著的。綜上，模型ARIMR是有效的。

3.5.5 模型對比分析

圖13是3組鱘魚樣本分別利用曲線擬合、灰色模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡以及ARIMR建立的預測圖。整體看來，各模型基本可以預測鱘魚血糖的變化趨勢，

圖12 殘差自相關估計與偏相關估計Fig.12 Residual autocorrelation estimation and partial correlation estimation

ARIMR參數(shù)估計估計值標準誤差估計值與標準誤差的比值顯著性常數(shù)0.0360.0132.7690.007自回歸滯后10.9080.3762.4150.018差分2滑動平均滯后11.8172.3050.7880.043滑動平均滯后2-0.8171.923-0.4250.167

圖13 各鱘魚樣本組血糖預測曲線Fig.13 Predictive curves of blood glucose in each sturgeon sample group

但由于不同樣本組的鱘魚生命力不一樣，采集到的數(shù)據(jù)波動也存在差異性，導致模型在數(shù)據(jù)的擬合程度和預測曲線的平滑度上差別較大。樣本1組的預測中，各模型預測值與實際值擬合程度都低于2、3樣本組，數(shù)據(jù)的波動較大，分析可能是樣本組1中數(shù)據(jù)波動較樣本組2、3大導致，在樣本2組中原始數(shù)據(jù)波動較小，各模型的預測也更加平穩(wěn)，擬合度也相對高。在對波動量的樣本組預測時，ARIMR對無水?；瞽h(huán)境帶來的數(shù)據(jù)突變反應更快，模型預測結(jié)果與實際值更加接近，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測值偏離實際值程度較大，分析原因是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的訓練數(shù)據(jù)作為基礎，數(shù)據(jù)量越大模型的訓練結(jié)果就越準確。說明原始數(shù)據(jù)的波動性和數(shù)量會對不同模型的預測效果產(chǎn)生不同的影響。

從表4各模型平均絕對誤差與平均相對誤差可以看出，ARIMR模型平均絕對誤差最小，GM模型的平均絕對誤差和相對誤差都為最大。模型對比結(jié)果如下：模型預測值與實際值擬合程度由小到大依次為：ARIMR、曲線擬合、灰色模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡；模型預測平滑度由小到大依次為：曲線擬合、ARIMR、灰色模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡。

因此，從上述模型對比中發(fā)現(xiàn)ARIMR模型對于鱘魚無水保活環(huán)境具有更好的預測效果，預測值與真實值之間的平均絕對誤差為-0.014 mmol/L，平均相對誤差為-0.117%；從表4發(fā)現(xiàn)，3組樣本平均絕對誤差分別是-0.033、-0.001、-0.009 mmol/L；平均相對誤差為分別為-0.301%、-0.025%、-0.025%。

表4 模型平均絕對誤差與平均相對誤差Tab.4 Model average absolute error and average relative error

4 結(jié)論

(1)根據(jù)無水低溫?；钸^程中鱘魚?；钜笈c生理活動特點，采用可植入血糖傳感器對鱘魚眼球鞏膜組織間液內(nèi)血糖變化進行采集，并對該血糖傳感器進行了測試實驗。實驗證明，該傳感器能保持穩(wěn)定，滿足采集鱘魚血糖信號變化的要求。

(2)鑒于可植入血糖傳感器輸出電流信號頻率低、信號弱的特點，設計了可靠的信號調(diào)理，對信號進行整形和濾波。實驗結(jié)果表明，處理后電路輸出擬合程度達到了0.960 8，電路靈敏度為27.047 mV/nA，零點漂移量為722.83 mV，為處理鱘魚無水低溫?；钸^程血糖變化提供了可靠的數(shù)據(jù)來源。

(3)利用時序法建立了鱘魚血糖信號預測模型，并與曲線擬合、灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型預測效果曲線圖對比。結(jié)果表明，所構(gòu)建的ARIMR模型對鱘魚樣本的預測值與真實值之間的平均絕對誤差為-0.014 mmol/L，平均相對誤差為-0.117%；平滑度也更具優(yōu)勢。通過可靠的預測模型獲取的數(shù)據(jù)可以為鱘魚無水低溫?；钸^程分析環(huán)境變量的影響及控制提供參考。

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