摘 要：針對現(xiàn)行檢定過程標(biāo)準(zhǔn)缺乏嚴(yán)密性和人工判讀結(jié)果精度不高的問題，該文以現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)全覆蓋為基本目標(biāo)，提出智能自動化的新型專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。智能化、自動化的指標(biāo)檢測以程控工裝結(jié)合波形自動識別/計算算法輸出檢測結(jié)果為手段，從而實現(xiàn)高精度測量結(jié)果可復(fù)現(xiàn)性。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化；采集型器械；基本性能要求；全面評價方法；規(guī)范化檢測

中圖分類號：R194 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）23-0149-06

Abstract： In view of the lack of strictness of the current verification process standards and the low accuracy of manual interpretation results， this paper puts forward a new professional standard of intelligent automation with the basic goal of full coverage of the existing standards. Intelligent and automatic index detection is by means of program-controlled tooling combined with automatic waveform recognition/calculation algorithm to output test results， so as to achieve the reproducibility of high-precision measurement results.

Keywords： digitization; collecting instruments; basic performance requirements; comprehensive evaluation method; standardized testing

現(xiàn)代數(shù)字化生物電采集處理類器械檢測標(biāo)準(zhǔn)缺乏嚴(yán)密性，數(shù)據(jù)在檢定過程受檢測人員個人測量方式和計量標(biāo)準(zhǔn)影響很難保證在精度范圍內(nèi)的統(tǒng)一，尤其是微弱的生物電信號會受到不可抗力的周圍電磁場干擾，使檢定結(jié)果的可靠性大大降低。

下面本文將從現(xiàn)行采集型醫(yī)療器械基本性能要求入手，深入探討其全面評價參數(shù)的變革思路，并以此為據(jù)，以標(biāo)準(zhǔn)全覆蓋為基本目標(biāo)，進(jìn)一步增加檢測參數(shù)的覆蓋面，改人工測量為程控工裝結(jié)合波形自動識別/計算算法輸出檢測結(jié)果為手段，輔以測試工裝規(guī)范化，從而獲得較好的檢測一致性（可復(fù)現(xiàn)性）指標(biāo)。

1 現(xiàn)行采集型器械基本性能要求

對于醫(yī)用電氣設(shè)備（ME設(shè)備）基本性能作出要求的檢定標(biāo)準(zhǔn)有通標(biāo)GB 9706.1—2020《醫(yī)用電氣設(shè)備 第1部分：基本安全和基本性能的通用要求》[1]和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)YY 9706.102—2021《醫(yī)用電氣設(shè)備 第1-2部分：基本安全和基本性能的通用要求 并列標(biāo)準(zhǔn)：電磁兼容 要求和試驗》[2]，后者的制定以IEC/SC 62A、IEC/TC 77、CISPR（國際無線電干擾特別委員會）制定的現(xiàn)行IEC標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)。二者分別取代了GB 9706.1—2007《醫(yī)用電氣設(shè)備 第1部分：安全通用要求》和GB 9706.15—2008《醫(yī)用電氣設(shè)備 第1-1部分：安全通用要求 并列標(biāo)準(zhǔn)：醫(yī)用電氣系統(tǒng)安全要求》及YY 0505—2005/IEC 60601 1-2：2001《醫(yī)用電氣設(shè)備 第1-2部分：安全通用要求-并列標(biāo)準(zhǔn)：電磁兼容 要求和試驗》。

下面將以腦電圖機(jī)的專標(biāo)GB 9706.226—2021《醫(yī)用電氣設(shè)備 第2-26部分：腦電圖機(jī)的基本安全和基本性能專用要求》[3]為例，具體介紹標(biāo)準(zhǔn)對醫(yī)用電氣設(shè)備基本性能的規(guī)定要求。檢定標(biāo)準(zhǔn)分別對腦電圖機(jī)的基本性能指標(biāo)信號的重建準(zhǔn)確度、輸入動態(tài)范圍，以及差模偏置電壓、輸入噪聲、頻率響應(yīng)和共模抑制比做了要求。

首先是標(biāo)準(zhǔn)對于腦電圖機(jī)基本性能指標(biāo)的要求，腦電信號的重建準(zhǔn)確度要求信號幅值范圍為±0.5 mV，變化率為12 mV/s的輸入信號，重建在輸出端的誤差應(yīng)小于等于±20%標(biāo)稱值或±10 μV中的較大值。規(guī)定了產(chǎn)生輸出信號的導(dǎo)聯(lián)線與其他導(dǎo)聯(lián)線的操作方案，連接信號發(fā)生器產(chǎn)生一個2 Hz的三角波信號到通道的任意一個導(dǎo)聯(lián)線，所有其他導(dǎo)聯(lián)線連接到參考導(dǎo)聯(lián)線上，重復(fù)可用通道的每個導(dǎo)聯(lián)線直到所有導(dǎo)聯(lián)線組合完畢[4]。

在輸入動態(tài)范圍和差模偏置電壓、輸入噪聲、頻率響應(yīng)上，均采用次導(dǎo)聯(lián)線操作方法，每個導(dǎo)聯(lián)線通過串聯(lián)10 kΩ電阻模擬皮膚阻抗，從而進(jìn)一步降低現(xiàn)場試驗中可能存在的電磁干擾，將電源電壓的感應(yīng)降到最低。

標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定將患者電纜的所有導(dǎo)聯(lián)線連接在一起，當(dāng)患者電纜靜止不動時，折合到輸入端的噪聲不能超過6 μV的峰谷值。在試驗加載正弦波信號時，腦電圖機(jī)應(yīng)至少滿足0.5～50 Hz的帶寬要求。對于共模抑制比，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定在導(dǎo)聯(lián)線之間不應(yīng)產(chǎn)生峰谷值高于10 mm的輸出信號，60 s期間內(nèi)的調(diào)整增益為0.1 mm/μV。并且規(guī)定了阻容網(wǎng)絡(luò)的形式為一個51 kΩ的電阻和47 nF的電容并聯(lián)，且必須使用制造商制定的患者電纜，從而盡可能地抑制干擾信號的進(jìn)入，消除接地的失衡[5]。

2 全面評價參數(shù)的變革思路

以國標(biāo)GB 9706.226—2021《醫(yī)用電氣設(shè)備 第2-26部分：腦電圖機(jī)的基本安全和基本性能專用要求》腦電圖機(jī)的基本性能專用要求中對于信號的重建準(zhǔn)確度的規(guī)定為例，在這一評估過程中，人工測量環(huán)節(jié)不可避免地會引入測量誤差，由于輸入信號本身屬于微弱信號，該測量誤差會在很大程度上影響評估結(jié)果。因此，需要提出新的公共數(shù)據(jù)檢測接口協(xié)議，使自動化檢測成為可能，從而完全避免人工判讀造成的結(jié)果不準(zhǔn)確，大幅提高評估結(jié)果準(zhǔn)確性。

此外，現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下主要采用單一頻率固定幅值信號進(jìn)行測試，以對該測試信號的量化幅值作為主要評估指標(biāo)。對于采集型器械，僅通過信號幅值進(jìn)行評估具有一定局限性，無法反映采集型器械對目標(biāo)頻段內(nèi)信號的放大保真度與噪聲的抑制性能[6]。

為了更加全面準(zhǔn)確地評估采集型器械性能，在原有評估標(biāo)準(zhǔn)下，現(xiàn)引入電壓積分非線性（VINL）、信噪比（SNR）、總諧波失真（THD）、幅頻響應(yīng)曲線和共模抑制比（CMRR）這5個新指標(biāo)進(jìn)一步完善評估效果，并通過智能自動化的檢測方法，準(zhǔn)確獲取相關(guān)指標(biāo)結(jié)果，現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)支持策略如圖1所示。

電壓轉(zhuǎn)換與理想電壓狀態(tài)之間的差異即為電壓積分非線性，通過電壓步距與理論步距之差定義。與高速、高動態(tài)性能數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器相比，在新標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)中，電壓積分非線性（VINL）對高分辨率成像的應(yīng)用具有重要意義。

電壓積分非線性則是所有電壓非線性誤差的累加。誤差直接來源于與之相比較的直線的選取，表示實際傳輸函數(shù)背離直線的程度，度量為參數(shù)LSB或滿量程的百分比（FSR）[7]。從整體輸出電壓數(shù)值的角度來說，輸入電壓步距差異累積起來以后和理想值的差異加總，即電壓積分非線性誤差。對于采集型器械而言，一個給定的輸出電壓數(shù)值由一段范圍的輸入電壓產(chǎn)生。電壓積分非線性誤差為正表示輸入電壓范圍比理想的大，電壓積分非線性誤差為負(fù)則表示其小于理想值。

因此，常用“最佳直線INL”和“端點INL”來定義：其中最佳直線INL通過對最接近模數(shù)轉(zhuǎn)換器實際傳輸函數(shù)的直線的引入，通過截距和斜率與失調(diào)和增益誤差的對應(yīng)進(jìn)行了定義，傳輸函數(shù)的位置也可以依此確定。該方法沒有對直線的精確位置明確定位，但可重復(fù)性地描述器件的線性特征。相比之下，端點INL所采用的直線經(jīng)過轉(zhuǎn)換器傳輸函數(shù)的2個端點來對直線的精確位置進(jìn)行定義，對于一個N位ADC來講，該直線需要通過零點滿度來確定[8]。因此，能產(chǎn)生比較好的結(jié)果的最佳直線INL方法，通常作為首選。最佳直線INL表示扣除了靜態(tài)失調(diào)和增益誤差后的測量結(jié)果，可用下式表示

式中：VD為數(shù)字輸出碼D對應(yīng)的模擬輸入；N為ADC的分辨率，對應(yīng)全零輸出碼的最低模擬輸入，是2個相鄰代碼的理想間隔。理想采集型器械的傳遞函數(shù)呈現(xiàn)階梯狀，其中某個特定的數(shù)字輸出代碼對應(yīng)每個臺階，而每一次階躍代表2個相鄰代碼的轉(zhuǎn)換。采集型器械的特性參數(shù)可以根據(jù)對應(yīng)階躍產(chǎn)生所需輸入電壓來進(jìn)行規(guī)范，此過程的復(fù)雜程度基于高速轉(zhuǎn)換器中噪聲的大小，變化幅度緩慢的噪聲系數(shù)則難度較大。輸出數(shù)值偏離線性誤差最大的距離可通過電壓積分非線性數(shù)值評估，從而得到模擬值和真實值之間最大誤差。

INL和DNL的測量方式借助于低頻正弦波或包括高精度DAC、邏輯分析儀、掃描被測器件輸入范圍的高精度直流電源在內(nèi)的準(zhǔn)直流電壓斜坡的輸入值。若設(shè)置遠(yuǎn)高于DUT，并包括高精度DAC的信號，則邏輯分析儀可以通過對模數(shù)轉(zhuǎn)換器的輸出數(shù)據(jù)直接處理來監(jiān)控增益誤差和偏移量。測試電壓的創(chuàng)建依賴于信號掃描，掃描過程為從精密信號源的零標(biāo)度到滿標(biāo)度[9]。

在采集型器械中，來自器械外、需要借助器械處理的電子信號與信號經(jīng)過器械產(chǎn)生的原信號中原本不存在的額外無規(guī)則噪聲的功率比值即為信噪比（SNR），信號的噪聲并不隨原信號的變化而變化。信噪比的計量單位是分貝（dB），其計算公式為

式中：Psignal和Pnosie分別為信號和噪聲的有效功率；Asignal和Anoise分別為信號和噪聲電壓的有效值。在生物電采集型器械中，若采集型器械不耦合任何除目標(biāo)信號之外的其他額外噪聲，則是理想狀況。SNR測試的目的是確定來自傳感器測量信號中的噪聲程度，理論上該參數(shù)應(yīng)該越高越好。并且該參數(shù)采集也較為便利，僅需將采集型器械所采集到的測試信號輸出結(jié)果進(jìn)行快速傅里葉變換，提取帶內(nèi)噪聲有效功率與測試頻點的有效功率進(jìn)行計算便可獲得采集型器械準(zhǔn)確的信噪比。

由于系統(tǒng)內(nèi)部非線性元件的存在，輸入波形不能100%線性化輸出，會產(chǎn)生失真，總諧波失真（THD）是關(guān)注其諧波成分的一種關(guān)鍵評估指標(biāo)，其定義方式為所有諧波成分均方根之和與基本頻率信號振幅的比值。

式中：Vn為n次諧波的RMS電壓，n=1即為基本頻率。

較低的總諧波失真表示采集型器械更加精確、較少諧波、與原始采樣信號接近的輸出信號?？傊C波失真提取方法則可以類比信噪比的提取方法。

采集型器械系統(tǒng)收到來自外部的振幅不變，僅頻率變化的信號時，測量系統(tǒng)的輸出端會做出相應(yīng)反應(yīng)，即為頻率響應(yīng)。在現(xiàn)行頻率響應(yīng)評估中，以國標(biāo)GB 9706.226—2021《醫(yī)用電氣設(shè)備 第2-26部分：腦電圖機(jī)的基本安全和基本性能專用要求》腦電圖機(jī)的基本性能專用要求中的頻率響應(yīng)部分為例。要求腦電圖機(jī)設(shè)備的頻率響應(yīng)（帶寬）為0.5～50 Hz，頻率響應(yīng)測試方法為：輸入5 Hz正弦波信號，驗證0.5、50 Hz處輸出信號幅值是否在5 Hz輸入信號幅值的71%～110%內(nèi)。由于只測試了2個頻點處的頻率響應(yīng)，無法反映采集型器械的具體帶寬情況。通過硬件同步掃頻，并編寫算法自動識別波形參數(shù)，輸出幅頻響應(yīng)曲線，并自動計算技術(shù)要求中頻點的幅度值，再引入帶內(nèi)頻響均一性指標(biāo)，就可更為準(zhǔn)確，直觀地評估設(shè)備的帶寬及在目標(biāo)信號頻段下的頻率響應(yīng)情況。

共模抑制比（CMRR）是模擬電路中差分放大器（或者其他電子器件）的一個用于衡量其抑制兩端輸入信號共模部分的一個重要參數(shù)，是生物電采集醫(yī)療器械非常重要的一個性能指標(biāo)。當(dāng)有用信號為低電壓信號且疊加在一個可能較高的電壓補償，或者是相關(guān)信息表示為2個信號的差值時，較高的共模抑制比就十分重要。共模抑制比定義為差模增益與共模增益的比值

式中：Ad為差模增益；Acm為共模增益。通常情況下共模增益遠(yuǎn)小于差模增益，如果使用對數(shù)，則共模抑制比可以用分貝值來表示

抑制共模信號在信號傳輸中降低噪聲信號具有十分重要的作用。在噪聲環(huán)境中測量采集型器械時，環(huán)境中的噪聲同時輸入2個端口，產(chǎn)生一個共模的噪聲信號。采集型器械的共模抑制比決定了其對噪聲或者補償?shù)乃p。

在目前的檢測實踐中，CMRR在各級檢測機(jī)構(gòu)幾乎都有涉及，但由于檢測機(jī)構(gòu)對原理概念把握不良，目前也只是按不慎明了標(biāo)準(zhǔn)去定制共模抑制測試工裝，并且要求帶患者電纜測量。大部分標(biāo)準(zhǔn)對生物電采集型器械CMRR要求是大于80 dB，實際操作中往往檢驗出的結(jié)果遠(yuǎn)小于廠家標(biāo)稱的實際CMRR值，導(dǎo)致了很多困惑和混亂情況存在。因此，擬對原理和測量要點進(jìn)行一定的解釋，以期規(guī)范化目前的檢測手段和測試工裝。

CMRR可通過多種方式進(jìn)行測量，圖2所示的方法借助了具有無限CMRR的放大器不會產(chǎn)生輸出變化的特點，在2個輸入端分別施加信號，使得運算放大器通過4個精密電阻配置成差分放大器，從而測量輸出量的變化差值。該電路電阻的比率匹配難度較大，無論使用哪種性能的運算采集設(shè)備，電阻對之間0.1%的不匹配就會影響共模抑制比，導(dǎo)致其僅為66 dB。由于大多數(shù)采集設(shè)備的低頻CMRR介于80 dB和120 dB之間，理論上需要誤差小于1 ppm的電阻進(jìn)行匹配才能實現(xiàn)。圖2為簡單的共模抑制比測試電路。

相比上述測量方法的不足，圖3增加一款高開環(huán)增益、低失調(diào)電壓、低偏置電流的輔助放大器A1，從而無須精密電阻就能實現(xiàn)放大器的共模抑制比的準(zhǔn)確測量。

待測采集設(shè)備（DUT）工作電壓范圍保持30 V不變，但是Vcc、Vee的絕對電壓，通過開關(guān)S1、S2控制由-25～+5 V切換到-5～+25 V。由此為DUT提供±10 V輸入共模電壓，分別測量開關(guān)S1、S2切換前后的輸出電壓差值△Vout，并結(jié)合電路的噪聲增益計算共模抑制比。

根據(jù)測量原理，檢測工作中需要進(jìn)一步地去優(yōu)化人體阻抗網(wǎng)絡(luò)接入過程中存在的性能一致性問題，以及線纜的屏蔽問題，定制一套更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)钠帘喂ぱb和相關(guān)內(nèi)部測量電路板，并與檢驗機(jī)構(gòu)聯(lián)系從而進(jìn)行性能橫向?qū)Ρ取?/p>

綜上所述，通過新加入的5個評估參數(shù)，能夠為檢測人員提供更多的維度對采集型器械進(jìn)行評估測量，并以智能自動化的檢測方法，準(zhǔn)確獲取相關(guān)指標(biāo)結(jié)果，避免測量人員主觀原因?qū)е碌臏y量誤差。實現(xiàn)采集型器械性能評估標(biāo)準(zhǔn)化、全面化，保證評估結(jié)果準(zhǔn)確性與可信度。

3 算法實現(xiàn)與應(yīng)用加速庫的選擇

本文針對現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)的衡量指標(biāo)，通過算法實現(xiàn)對應(yīng)功能，而并不考慮數(shù)據(jù)的獲取方式，以及和硬件的同步輸入輸出，如文件輸入、實時輸入等，并會在測試工作中進(jìn)一步完善評價算法庫的工作。計劃新引入積分非線性（INL）、信噪比（SNR）、總諧波失真（THD），對現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)中的Vp-p噪聲、信號（電壓）重建準(zhǔn)確度進(jìn)行間接計算量化。

評價算法的基本功能除了包括以上提出的專業(yè)參數(shù)指標(biāo)以外，對于功能開發(fā)而言，更需要關(guān)注輸入后算法對于功能的實現(xiàn)過程，同時考慮后期的維護(hù)和擴(kuò)展，在設(shè)計時降低功能模塊之間的耦合度。由于各指標(biāo)的理論計算方法在現(xiàn)實的檢定過程中很難實現(xiàn)，因此，算法的功能性實現(xiàn)設(shè)計需要參考多家FPGA開發(fā)手冊和ADC說明文檔。

除了功能性需要，在實際應(yīng)用的過程中更需要兼顧非功能性需要，保證系統(tǒng)的可拓展性、兼容性、規(guī)范性和可操作性。系統(tǒng)不能是一成不變的，在實際的應(yīng)用中，伴隨著技術(shù)的發(fā)展和用戶需求的變化，系統(tǒng)配置、功能調(diào)整、新技術(shù)植入等都是在開發(fā)階段中就需要考慮到的問題，因此，功能接口的封裝和模塊的解耦就顯得尤為重要。如對于檢定儀的輸入數(shù)據(jù)，應(yīng)彈性地設(shè)置數(shù)據(jù)位數(shù)，確保被檢設(shè)備的每個數(shù)據(jù)通道都能檢測到；并且在考慮到同步采集、數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)那闆r下，計算各采集速度的匹配情況及堆棧容量設(shè)置[10]。

在系統(tǒng)的開發(fā)過程中，還需要注意遵循國家的相關(guān)法律法規(guī)和行業(yè)管理系統(tǒng)規(guī)范，以確保系統(tǒng)的各項業(yè)務(wù)流程可以有效運轉(zhuǎn)。同時面向用戶需求，使用高效簡潔的操作方式，保證用戶在使用過程中能快速準(zhǔn)確獲取信息；功能模塊化設(shè)計，降低各功能之間的耦合度，方便用戶進(jìn)行測試或者二次開發(fā)。

基于此，本文采用高性能的C++開源信號處理算法庫KFR，使用Visual Studio 2017作為開發(fā)環(huán)境，安裝用于Visual Studio 2017的LLVM工具鏈。由于LLVM/Clang與MSVC ABI具有非常好的兼容性，廣泛應(yīng)用在Windows上構(gòu)建大型項目，因此，切換到LLVM /Clang不會導(dǎo)致兼容性問題。

以積分非線性（INL）指標(biāo)為例，模擬電路的增益誤差只是滿幅度信號的量化端點與理想信號的偏差，但高精度ADC有非常多的量化點，每個點離標(biāo)準(zhǔn)值都會有偏差，該偏差會相互累計成積分非線性誤差。

作為評估高精度ADC的關(guān)鍵指標(biāo)，積分非線性表征整個系統(tǒng)的線性程度，對于整個系統(tǒng)來說并不容易，理論上很難再獲得一個更高精度的斜坡模擬電壓去評估其與理想值的偏離程度，而能產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)斜坡的量子電壓基準(zhǔn)（JVS）使用起來過于繁瑣和昂貴。

因此，在這一部分中，主要參考美信半導(dǎo)體對于INL的測量方法，實際傳輸函數(shù)背離直線的程度即為INL誤差，由與之相比較的直線的選擇決定，通過LSB或滿量程的百分比（FSR）來度量[11]。

在算法設(shè)計上，選用KFR是專注于高性能實現(xiàn)的開源C++數(shù)字信號處理算法庫，兼容最新的C++現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)，沒有其他外部依賴關(guān)系，并且能對沒有C++17庫功能的標(biāo)準(zhǔn)庫進(jìn)行仿真的KFR算法庫。不僅可以實現(xiàn)對語法或新函數(shù)和類型的修訂，更多的是可以面向?qū)嶋H應(yīng)用，比如一個以高性能為主要目標(biāo)的軟件，通過其顯示優(yōu)化和矢量化從而在沒有代碼量劇增的情況下實現(xiàn)最佳速度結(jié)果。

軟件系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計采用微軟推薦的3層結(jié)構(gòu)，從上至下將整個業(yè)務(wù)應(yīng)用劃分為表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問層，區(qū)分層次從而實現(xiàn)“高內(nèi)聚、低耦合”的思想，如圖4所示。

以信噪比計算模塊為例，在SNR計算模塊中，用戶輸入數(shù)據(jù)后，調(diào)用所需SNR接口進(jìn)行計算，但SNR接口中的計算僅為基波輸入頻率的 RMS 幅值和除前5次諧波和直流分量之外的所有其他頻率分量的 RMS 幅值之比，而輸入數(shù)據(jù)后存在對當(dāng)前數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換和具體的變量計算，如基波輸入頻率的 RMS 幅值、除前5次諧波和直流分量之外的所有其他頻率分量的 RMS 幅值，將在數(shù)據(jù)處理功能中進(jìn)行計算。

在通用工具包的軟件工程化處理上，開發(fā)過程中在對每個功能模塊進(jìn)行單元測試時，為了避免軟件模塊和外部接口的錯誤、處理不充分，以及后續(xù)開發(fā)功能合并到主分支后是否能統(tǒng)一測試，需要對階段性的成果進(jìn)行集成測試[12]。

為了保證系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，使得用戶既可以在本系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行其他功能開發(fā)，又可以基于系統(tǒng)的核心功能的信號指標(biāo)計算，面向工程活動的實際需求進(jìn)行適應(yīng)性開發(fā)，并且可以通過將算法評價庫中的核心功能封裝成庫，進(jìn)而方便用戶面向?qū)嶋H應(yīng)用的二次開發(fā)。對可復(fù)用的、供反復(fù)使用的代碼分為靜態(tài)庫和動態(tài)庫進(jìn)行封裝，提供測試用的shell接口和測試用例、數(shù)據(jù)流式傳輸和批處理、定制格式化輸出，從而兼容現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)評價指標(biāo)。

4 結(jié)束語

新專標(biāo)準(zhǔn)能全面覆蓋現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)，但新專標(biāo)準(zhǔn)作為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)被檢測機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)廠家接納還需要時間?？紤]到新型專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)推行中的檢定需求，本系統(tǒng)面向新專標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)的評價算法也需要兼容現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)，如處理任何信號的電壓幅度測量操作，現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)中的三角波信號Vp-p為人工判讀，在智能自動化檢測中，通過算法輸出正弦信號RMS幅值量化，不僅消除微弱信號SNR較低造成的系統(tǒng)誤差，也避免了人工判讀造成的結(jié)果精度不高的問題。

除此之外，在新型專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的擬定中，也需要密切關(guān)注自動化測試設(shè)備研發(fā)過程中的多工況參數(shù)及發(fā)展趨勢，不斷迭代以提高標(biāo)準(zhǔn)的可靠性和現(xiàn)實可操作性。

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作者簡介：劉子鳴（2001-），男，碩士研究生。研究方向為生物醫(yī)學(xué)工程。