技術特征：

1.一種神經內科病人用頭部理療系統，其特征在于，該神經內科病人用頭部理療系統包括：

用于對人體皮膚溫度進行采集的溫度傳感器；溫度傳感器設置有兩個；采用內插外推的時間配準算法將溫度傳感器A的采樣數據向溫度傳感器B的數據進行配準，使得兩個溫度傳感器在空間配準時刻對同一個目標有同步的量測數據，內插外推時間配準算法如下：

在同一時間片內將各溫度傳感器觀測數據按測量精度進行增量排序，然后將溫度傳感器A的觀測數據分別向溫度傳感器B的時間點內插、外推，以形成一系列等間隔的目標觀測數據，采用常用的三點拋物線插值法的進行內插外推時間配準算法得溫度傳感器A在t_Bk時刻在本地直角坐標系下的量測值為：

其中，t_Bk為配準時刻，t_k-1,t_k,t_k+1為溫度傳感器A距離配準時刻最近的三個采樣時刻，Y_A(t_k-1),Y_A(t_k),Y_A(t_k+1)分別為其對應的對目標的探測數據；

完成時間配準后，根據溫度傳感器A的配準數據與溫度傳感器B的采樣數據，采用基于地心地固(Earth Center Earth Fixed,ECEF)坐標系下的偽量測法實現溫度傳感器A和溫度傳感器B的系統誤差的估計；基于ECEF的系統誤差估計算法具體為：

假設k時刻目標在本地直角坐標系下真實位置為X'₁(k)＝[x'₁(k),y'₁(k),z'₁(k)]^T，極坐標系下對應的量測值為分別為距離、方位角、俯仰角；轉換至本地直角坐標系下為X₁(k)＝[x₁(k),y₁(k),z₁(k)]^T；溫度傳感器系統偏差為分別為距離、方位角和俯仰角的系統誤差；于是有

其中表示觀測噪聲,均值為零、方差為

式(1)可以用一階近似展開并寫成矩陣形式為：

X'₁(k)＝X₁(k)+C(k)[ξ(k)+n(k)]\*MERGEFORMAT(3)

其中，

設兩部溫度傳感器A和B,則對于同一個公共目標(設地心地固坐標系下為X'_e＝[x'_e,y'_e,z'_e]^T)，可得

X'_e＝X_As+B_AX'_A1(k)＝X_Bs+B_BX'_B1(k)\*MERGEFORMAT(4)

B_A，B_B分別為目標在溫度傳感器A與溫度傳感器B本地坐標下的位置轉換到ECEF坐標系下的位置時的轉換矩陣；

定義偽量測為：

Z(k)＝X_Ae(k)-X_Be(k)\*MERGEFORMAT(5)

其中，X_Ae(k)＝X_As+B_AX_A1(k)；X_Be(k)＝X_Bs+B_BX_B1(k)

將式(2)、式(3)代入式(4)可以得到關于溫度傳感器偏差的偽測量方程

Z(k)＝H(k)β(k)+W(k)\*MERGEFORMAT(6)

其中，Z(k)為偽測量向量；H(k)為測量矩陣；β為溫度傳感器偏差向量；W(k)為測量噪聲向量；由于n_A(k),n_B(k)為零均值、相互獨立的高斯型隨機變量,因此W(k)同樣是零均值高斯型隨機變量,其協方差矩陣為R(k)；

用于對病人的心率進行檢測的心率監測儀；所述心率監測儀計算信號持續時間ΔT_max；將各個信號的時寬τ_m與信號的初始持續時間ΔT比較大小，取時寬τ_m與初始持續時間ΔT中的最大值來確定時域信號的持續時間ΔT_max：

ΔT_max＝max{τ_m,ΔT}；

分別與溫度傳感器、心率監測儀有線連接，用于對接收的數據進行分析和處理的單片機；單片機計算信號頻譜S_mr(f)具體包括：

1)對基帶信號s_mr(t)采樣，確定信號時域采樣后信號其中采樣后信號索引k＝0,1,…f_sm-1，數據長度N_m表示按照以下公式進行計算：

N_m＝f_sm×τ_m；

f_sm表示接收到雷達信號采樣率，τ_m表示信號時寬；

2)最大采樣點數N_max，對信號時域采樣后信號根據數據長度N_m后向補零得到補零后數據下標N′_m表示補零后數據長度，補零的長度L_comp計算按照以下公式進行：

L_comp＝f_sm×ΔT_max-N_m；

3)對補零后數據做傅里葉變換得到的各信號頻譜S_mr(f)；

與單片機有線連接，用于計時的計時模塊；所述計時模塊利用聚類算法估計每一跳的跳變時刻以及各跳對應的歸一化的混合矩陣列向量、跳頻頻率時，包括以下步驟：

第一步，在p(p＝0，1，2，…P-1)時刻，對表示的頻率值進行聚類，得到的聚類中心個數表示p時刻存在的載頻個數，個聚類中心則表示載頻的大小，分別用表示；

第二步，對每一采樣時刻p(p＝0，1，2，…P-1)，利用聚類算法對進行聚類，同樣可得到個聚類中心，用表示；

第三步，對所有求均值并取整，得到源信號個數的估計即

$\hat{N}=round\left(\frac{1}{p}\underset{p=0}{\overset{P-1}{\Σ}}{\hat{N}}_p\right);$

第四步，找出的時刻，用p_h表示，對每一段連續取值的p_h求中值，用表示第l段相連p_h的中值，則表示第l個頻率跳變時刻的估計；

第五步，根據第二步中估計得到的p≠p_h以及第四步中估計得到的頻率跳變時刻估計出每一跳對應的個混合矩陣列向量具體公式為：

${\hat{a}}_n\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(1\right)}\·\underset{p=1,p\≠p_h}{\overset{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(1\right)}{\Σ}}{b}_{n,p}^0& l=1,\\ \frac{1}{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(l\right)-{\stackrel{\‾}{p}}_h(l-1)}\·\underset{p={\stackrel{\‾}{p}}_h(l-1)+1,p\≠p_h}{\overset{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(l\right)}{\Σ}}{b}_{n,p}^0& l\>1,\end{array}\right.,n=1,2,...,\hat{N}$

這里表示第l跳對應的個混合矩陣列向量估計值；

第六步，估計每一跳對應的載頻頻率，用表示第l跳對應的個頻率估計值，計算公式如下：

${\hat{f}}_{c,n}\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(1\right)}\·\underset{p=1,p\≠p_h}{\overset{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(1\right)}{\Σ}}{f}_o^n\left(p\right)& l=1,\\ \frac{1}{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(l\right)-{\stackrel{\‾}{p}}_h(l-1)}\·\underset{p={\stackrel{\‾}{p}}_h(l-1)+1,p\≠p_h}{\overset{{\stackrel{\‾}{p}}_h\left(l\right)}{\Σ}}{f}_o^n\left(p\right)& l\>1,\end{array}\right.,n=1,2,...,\hat{N};$

與單片機有線連接，用于輸入工作參數和病人信息的操作屏；

與單片機有線連接，用于顯示運行參數的顯示屏；所述顯示屏計算數字調制信號的分數低階模糊函數按以下進行：

接收信號y(t)表示為：

y(t)＝x(t)+n(t)；

其中，x(t)為數字調制信號，n(t)為標準SαS分布的脈沖噪聲；MASK和MPSK調制，x(t)的解析形式表示為：

其中，N為采樣點數，a_n為發送的信息符號，在MASK信號中，a_n＝0，1，2，…，M-1，M為調制階數，在MPSK信號中，a_n＝e^j2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脈沖，T_b表示符號周期，f_c表示載波頻率，載波初始相位是在[0,2π]內均勻分布的隨機數；

MFSK調制，x(t)的解析形式表示為：

其中，f_m為第m個載頻的偏移量，若MFSK信號載頻偏移Δf，則f_m＝-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf，載波初始相位是在[0,2π]內均勻分布的隨機數；

以下特征函數描述分布特性：

其中為符號函數，

α(0＜α≤2)為特征指數，γ為分散系數，β為對稱參數，ζ為位置參數；當ζ＝0，β＝0且γ＝1時，分布稱為標準SαS分布；

數字調制信號x(t)的分數低階模糊函數表示為：

$\mathrm{\χ}(\mathrm{\τ},f)={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{\mathrm{\∞}}{\[x(t+\mathrm{\τ}/2)\]}^{\<a\>}{\[x^{*}(t-\mathrm{\τ}/2)\]}^{\<b\>}{e}^{-2\mathrm{\π}ft}dt;$

其中，τ為時延偏移，f為多普勒頻移，0＜a,b＜α/2，x^*(t)表示x(t)的共軛；當x(t)為實信號時，x(t)^＜p＞＝|x(t)|^＜p＞sgn(x(t))；當x(t)為復信號時，[x(t)]^＜p＞＝|x(t)|^p-1x^*(t)；

與單片機有線連接，用于消除干擾雜訊的濾波器；

與單片機有線連接，用于對病人信息和理療方案進行比對、采樣和查詢的RAM存儲器、MRAM存儲器和大容量存儲器；

與單片機通過驅動控制器有線連接，用于調節座椅高度的座椅調節驅動裝置；

與單片機通過驅動控制器有線連接，用于調節背板角度的背板調節驅動裝置；

與單片機通過驅動控制器有線連接，用于調節頭罩位置的頭罩調節驅動裝置；

與單片機通過GPRS無線網絡無線連接，用于進行數據傳輸與交換的云服務器；所述云服務器接收的MPSK信號r_k表示為：

$r_k=A\underset{n=-\mathrm{\∞}}{\overset{+\mathrm{\∞}}{\Σ}}{a}_{n}g(\frac{{\mathrm{kT}}_s}{N}-{\mathrm{nT}}_s-{\mathrm{\ϵT}}_s)\exp \[j(2{\mathrm{\πf}}_o\frac{{\mathrm{kT}}_s}{N}+{\mathrm{\θ}}_0)\]+n_k;$

式中，A為信號幅度，在一個突發幀內為未知常數；f_o為載波頻偏，在一個突發幀內為未知常數；T_s為采樣周期，f_oT_s為歸一化的載波頻率偏移；a_n為QPSK調制數據；θ₀為相偏，在一個突發幀內為未知常數；g發送脈沖與接收匹配濾波器脈沖函數的乘積；n_k為復高斯白噪聲，服從N(0,σ²)分布；ε＝0時定時完全同步，否則定時未同步；k為時間序號，N為過采樣倍數；r_k有10dB的動態范圍；所述低信噪比短前導突發信號的解調方法主要任務是從r_k中恢復出發送數據；

與單片機通過GPRS無線網絡無線連接，用于遠程控制和查看的外部設備；

與單片機有線連接，用于病人頭部理療的頭部理療儀；

與單片機有線連接，用于頭部理療儀內部的藥包進行加熱的加熱裝置；

所述單片機與電源模塊有線連接，用于提供電源；

所述顯示屏上安裝有指示燈和揚聲器，指示燈和揚聲器均與單片機有線連接；

所述座椅上安裝有腰部按摩儀和背部按摩儀，腰部按摩儀和背部按摩儀均與單片機有線連接。