基于“混合纳米发电传感器+人工智能”的自适应呼吸肌训练设备

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近日，由贵州医科大学生物与工程学院（健康医药现代产业学院）曾柱教授和郑强教授领衔的生物电子系统团队联合江汉大学和中科院北京纳米能源研究所开发了一款人工智能辅助的自适应呼吸肌训练设备，该成果已在《 Infomat 》(影响因子:22.7)期刊上发表。 该 自适应呼吸肌训练设备 通过结合先进的混合纳米发电传感器技术和智能算法，实现了对呼吸状态的精准感知与阻力的自动调节，为运动员、慢性呼吸系统疾病患者以及健康恢复中的人群提供了一种更加科学、便捷的训练方式。 阻力适应性呼吸训练器概述 此次研发的自适 应呼吸肌训练设备 采用混合纳米发电传感器技术，将摩擦电和压电特性相结合，能够同时感知高频和低频信号，输出电压可达5伏特。通过卡门涡街效应解决了传统涡轮传感器的迟滞问题，大幅提高了数据响应速度和精确度。 ………………………………