为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性，更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC)，以纯电动汽车动力锂电池为研究对象，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷，同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型，通过仿真实验与传统BP算法进行对比，验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。

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KEITHLEY吉时利 4200A-soc参数分析仪用户手册中文 产品技术资料

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为了实现对电池参数的实时监测和SOC的预测，中文以单片机和LabVIEW平台开发出一套电池管理系统。采用LM算法，建立了基于BP神经网络的锂电池SOC预测模型，利用样本数据进行模型实验。通过不断的学习，BP神经网络预测的SOC逐渐逼近实际的SOC。结果表明，该系统能实时显示电池参数，实现数据存储；该预测模型实现了锂电池SOC预测中输入与输出之间的高度非线性映射，预测精度高，具有可行性。

MediaTek IoT MT2503D SOC Processor Data Sheet v1.0 2015.12.14

介绍了一种基于ZigBee的医疗监护系统的设计与实现技术。系统集嵌入式、无线传感网络、ZigBee和计算机等技术于一体，设计了一种便携式的生理参数检测终端设备。其可对人体的体温、脉搏和体位等生理信号进行感测，以无线和有线网络相结合的传输方式将生理信号传输至医院监护中心，并最终在PC上进行实时显示和进一步分析，实现远距离的医疗监护功能。该设计打破了当前医疗行业普遍采用的有线设备在使用范围上的局限性。

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1．引言 　　血压是人体重要的生理参数之一，对其进行精确测量，有利于早期发现和鉴别高血压类型，提出合理的治疗建议。目前，临床上对普通病人主要采用无创检测的方法，它大致分为人工柯氏音法和示波法两类，人工柯氏音法虽然比较准确，但操作困难，受主观因素影响较大，而传统的示波法虽然操作简单，但稳定性和个体适应性都比较差，不利于其在临床应用上的普及和推广。本文在示波法的基础上，从硬件实现和软件设计两个方面，改进了原来的测量方法，并进行了比对测试。 　　2．系统设计 　　2.1 硬件设计 　　采用示波法进行血压检测，主要过程是获取袖带内变化的压力信号，分析从中分离出的脉搏信号，找到收缩压和舒张压对应