前言：中文期刊网精心挑选了别离的诗句范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
别离的诗句范文1
所报何珍重，清明胜夜光。——出自唐·鲍溶《酬王侍御》
莲花为号玉为腮，珍重尚书遣妾来。——出自唐·莲花妓《献陈陶处士》
物少尤珍重，天高苦渺茫。——出自唐·白居易《题郡中荔枝诗十八韵，兼寄万州杨八使君》
珍重郄家好兄弟，明年禄位在何方。——出自唐·方干《送缙陵王少府赴举》
海上生明月，天涯共此时。____张九龄《望月怀远》
念子珍重我，吐辞发蒙昏。——出自唐·姚合《答窦知言
赠我珍重言，傲然委衾裳。——出自唐·张籍《祭退之》
珍重嫦娥白玉姿，人天携手两无期。——出自近代·苏曼殊《东居十六》
别离的诗句范文2
中毒后用嘴吸毒
专家反对：可引起口部感染
【剧情回放一】
电视剧《宫锁珠帘》中雍正被叛军首领射中一箭，摔到地上。怜儿见皇上受伤，亲口用嘴吸吮出毒血，然后带着皇上来到边陲小镇休息疗伤。
类似情节还出现在一些电视剧中，如被蛇咬伤后用嘴吸毒血等等。
【专家点评】
烟台毓璜顶医院急诊科主任刘岗介绍，其实用嘴吸毒血的做法是非常错误的，这样做可引起口腔感染。现代生活中，可以用小针管（或吸奶器）往外抽。
刘岗说，一旦被蛇咬伤或者被带有毒药的刀划伤，应该这样做：首先，在伤口的上端，用绳或者皮带捆扎住，以阻断静脉血和淋巴液的回流，减少毒液吸收，防止毒素扩散。不过要注意，每隔半个小时左右，需要将捆扎处松一松（约一二分钟即可），以免影响血液循环造成组织坏死。如果现场有刀子的话，可以用小刀把伤口切开，把毒血挤一挤，并用大量的清水来清洗伤口。
同时，必须紧急到就近的医院进行后期处理。需要提醒的是，如果是被蛇咬伤了，不要跑（以防毒液快速向全身扩散），可以快走。但如果现场有其他人，可以让他背着伤者或者采取其他方式移动伤者。刘岗提醒说，如果被毒蛇咬伤最好在6小时之内处理，如果超过了6个小时还没有处理可能会引发其他病变。
割手滴血救命解渴
专家声音：越喝越渴加重脱水
【剧情回放二】
在电视剧《万凰之王》中，皇上因戒除毒瘾到避暑山庄疗养，一些谋反大臣趁机将皇上软禁，不给进食。小太监割破自己的手，用血来给昏迷中的皇上续命。
《宫锁珠帘》中，怜儿和皇上坠入火场中的枯井，当时误把皇上当成小正子的怜儿口渴难耐，皇上割破手指为其解渴。
【专家点评】
在遇到生命危险或生命垂危时，身体会出现脱水的情况，喝一点点血不但不能解渴，还会使脱水情况加重。此外，伤口的卫生程度也很难保证。
对于有读者提及的，经常见一些剧情中，杀马取血饮，对此，刘岗说，直接取动物血喝都不好，马血也是。马血里含有好多血浆蛋白，喝了以后对人身体不好。
麝香红花导致不育
中医声音：天然麝香非常少见
【剧情回放三】
电视剧《后宫甄传》中，甄初次怀孕时被猫抓伤，安陵容送了她一盒掺有麝香的舒痕胶，用了一段时间后，甄在怀孕5个月时流产。端妃被华妃强灌了一碗红花，结果终身不育。
【专家点评】
别离的诗句范文3
爱在离别相思时，这离别虽然让人心痛，但却在这孤独中，明白了思念的味。原来，你在我的心里是那样的重。
那些曾经以为念念不忘的事情就在我们念念不忘的过程里，被我们遗忘了。
错过的年华在北漠开出斑斓的紫薇花、却荒芜了轮回的春夏。
那些我们以为永远不会忘记的事情,就在我们念念不忘的过程里,被我们忘记了。
每当我看天的时候我就不喜欢再说话每当我说话的时候我却不敢再看天
梦已逝，心已碎，留下只是在为离开做准备。
那些刻在椅子背后的爱情，会不会像水泥上的花朵，开出没有风的，寂寞的森林 看着别人的故事，流着自己的眼泪。
拒绝回答通常是一种回答。
那些以前说着永不分离的人，早已经散落在天涯了。
别离的诗句范文4
老师像是天上最亮的北斗星，而我们是红尘中迷失方向的黑鸭子，每当我们迷失方向时，只要一看见老师耀眼的光芒，就能让我们找回回家的路途。所以一定不要对老师吝啬自己的祝福。下面是小编整理的给老师的毕业赠言，欢迎阅读。
给老师的毕业离别赠言1、明天，这是个美丽灿烂、辉映着五光十色的迷人的字眼。
愿你的明天无限美丽、无限灿烂、无限迷人!
2、日月如梭，一转瞬，4年的同窗生活已成为从前。
但教室里，还回响着我们朗朗的读书声;操场上，还留着我们奔驰矫健的身影。这里的草坪、小溪、竹亭，是我们永远迷恋的百草园。
4、我们领有4个在一起的年龄，每一次游戏，每一次探讨，每一次争吵，都将成为我记忆中可贵的一页。
5、聚也不是开始，散也不是结束，同窗数载凝的无数美好瞬间，将永远铭刻在我的记忆之中……
6、毕业了，多么想留住那些温暖的日子，但又多么渴望着能早日投进生活的洪流。
那以往的同窗生活，是一串甜蜜的糖葫芦;那迷人的甜与酸，将永远回味不完。
7、在一起的岁月是如许快活，在花坛的芳香中，收藏着我们的点点滴滴，其中当然也有咱们的友情与欢喜。
8、你给我的那纯粹的友谊是我长生难忘的，我祝你成就越来越好。
9、还记得吗?军训场上的一顶顶红帽，阅兵场上响亮的口号，是的，从那时起，我们独特踏进了这片令人向往的天地……
10、你留给我的，是美丽的记忆。
你使是怀念少年时的纯真和友谊。当我捧起记忆中的佳酿想请你喝时，却先醉了自己。
11、生命，从小溪的流淌中获得;
青春，在飞流的倾泻中闪光;存在的'价值，于大河的奔流中呈现。
12、从五湖四海来，到天南地北去。
不管走到哪里，不管在什么岗位，让我们继续填好人生的履历表，交出事业的优秀答卷，为母校的旗帜增辉添彩。
13、是你的，就是你的。
越是紧握，越容易失去。我们努力了，珍惜了，问心无愧。其他的，则交给命运。
14、还记得吗?军训场上的一顶顶红帽，阅兵场上响亮的口号，是的，从那时起，我们独特踏进了这片令人向往的天地……
15、生涯的大陆已铺开金色的路，浪花正分列两旁摇着欢送的花束。
英勇地去吧，友人!前方，已吹响出征的海螺;彩霞，正在将鲜红的大旗飘动……
16、虽说，我跟你相处未几，但我们是最好的友人，我要把我最好的货色送给你，也要把这份真诚的友情，永远珍藏在心里。
17、采撷一串串的梦，学校的嬉戏，回忆起是那么缤纷壮丽;
而成长的追赶，竟已一跃而过。世间的尘嚣喧扰，仿佛沉静，让我重新拾取记忆的落英。
18、同窗四年，你把友谊的种子撒在我心灵上。
我将默默地把它带走，精心浇灌、栽培，让它来日开出芳馨的鲜花。
19、越是熟的朋友，对话就越粗鲁，越是熟的朋友，行为就越猥琐，越是熟的朋友，开玩笑就越不计较，越是熟的朋友，你出来玩就越是要管你，越是熟的朋友，见面少了就越思念越是熟的朋友，你一有错他就越毫不留面地骂你。
20、愿你作一滴晶亮的水，投射到浩瀚的大海;作一朵鲜美的花，组成百花满园;作一丝闪光的纤维，绣织出鲜红的战旗;作一颗小小的螺丝钉，一辈子坚守自己的岗位……
21、教室里，有一种永恒旋律，是您的声音;
办公室里，有一种美丽，是您的疲倦身影;人生答卷上，有一个高分，是您的智慧结晶。
22、曾经有一份真诚的关怀放在我的面前，可是我却没有好好的珍惜，如果上天能再给我一次机会，我会对您说五个字：老师，谢谢您!
23、是您将我培育，让我遨游在知识的海洋里;
是您将我指引，让你给我不至于在花花世界里迷失自己;师恩难忘，永记于心。
24、刻在木板上的名字未必不朽，刻在石头上的名字也未必流芳百世;
老师，您的名字刻在我们心灵上，永远不会忘记您的孜孜教诲。
25、我用最温暖的爱，报答老师的传业之恩，用最深情的关切，祝福老师笑口常开，用最感激的行动，让老师事事顺心愉快。
26、德容天地，情系桑梓。
勤业勤职勤公勤奉献，从来勤为天性;爱国爱校爱生爱教育，总之爱是源泉!今天是您的节日，我要衷心对您说一声：谢谢您，老师!
27、您用智慧之光，照亮希望;
您用朴实之情，教化世人;您用平凡之举，抒写伟大;您用勤劳之手，培育栋梁。
28、暖暖的爱，祝福的话，清凉的风，关心的眼神，幸福的滋味，给我们的老师送去我们最真诚的祝福!
29、我亲爱的老师：在教师节到来之际，学生送您一幅对联：两袖清风琴剑书画文韬武略，一身正气马列毛邓教书育人!
30、春风化雨润花蕊，三尺讲台写春秋。
不慕名利和地位，平凡之中见伟大。一心教书传知识，不忘育人明事理。虽有桃李满天下，甘居清贫不后悔。
毕业短句说说1、玉壶存冰心，朱笔写师魂。
谆谆如父语，殷殷似友亲。轻盈数行字，浓抹一生人。寄望后来者，成功报师尊。
2、您像一支红烛，为后辈献出了所有的热和光!
3、我们的心田才绿草如茵，繁花似锦!
4、老师，您是美的耕耘者，美的播种者。
5、为国为家为民，风吹日晒雨淋。
碧海蓝天白云，日月星辰，相伴一生追寻。
6、正是您，支撑起我们一代人的脊梁!
7、这无私的奉献，令人永志不忘。
8、十年树木，十载风，十载雨，十万栋梁。
9、春满江山绿满园，桃李争春露笑颜。
东西南北春常在，唯有师恩留心间。
10、一位好老师，胜过万卷书。
11、师门立雪得心传，诏恩分务许优闲。
凫飞难学王乔舄，身世相忘象外天。
12、老师，人类灵魂的工程师，有谁不在将您赞扬!
13、仰之弥高，钻之弥坚。
14、虚空无处所，仿佛似琉璃诗境何人到，禅心又过诗。
15、您的'爱，太阳一般温暖，春风一般和煦，清泉一般甘甜。
16、老师就像蜡烛，燃烧自己，照亮别人。
17、您的爱，比父爱更严峻，比母爱更细腻，比友爱更纯洁。
18、我们是祖国的花朵，老师是辛勤的园丁。
19、您的品格和精神，可以用两个字就是——燃烧!不停的燃烧!
20、欲求贤才栋梁，天空陆地海洋。
半世东奔西忙，今又远航，路遥山高水长。
给老师的感恩毕业赠言1、悦耳的铃声，妖艳的鲜花都受时间的限制，只有我的祝福永恒，永远永远祝福您，给我智慧之泉的老师!
2、一切过去了的都会变成亲切的怀念，一切逝去了的方知其可贵------我怀念这您带我们走过的分分秒秒。
3、让阳光送去美好的期待，让清风送去我们深深的祝福，让白云和蓝天永远点缀你的饿生活，愿你的生活充满快乐!
4、您就像一位辛勤的园丁，我们就像您培植的小树，我们愿在冬天为您抵挡寒冷，春天带给您绿意，夏天带给您凉爽，秋天带给您硕果!
5、敬爱的老师，并不是只在今天才想起您，而是今天特别想念您!
6、世界上有一种情，超越了亲情友情。
那就是老师对我们无微不至的关怀之情，对我们细心教导之情。我真心祝福老师万事如意永远健康，永远HAPPY!
7、讲台上，寒来暑往，春夏秋冬，撒下心血点点;
花园里，扶残助弱，风霜雨雪，育出新蕊亭亭。
8、老师您好，千言万语表达不了我的感激之情，我只说一句我的心里话：老师节日快乐，愿您有一个更美好的明天。
9、忘不了您和风细雨般的话语，荡涤了我心灵上的尘泥;
忘不了您浩荡东风般的叮咛，鼓起我前进的勇气。老师，我终生感激您!
10、那一张张朴实的面孔，那一双双辛勤的双手，为培育祖国的花朵而不辞辛劳的园丁，在您的季节里，祝你们节日快乐!
11、当你青丝变白发，你的桃李已满天下。
亲爱的老师，向你道声辛苦了!
12、老师，您好吗?很想您，但请相信：无论我们身在何方都不会忘记您---我最亲爱的老师!
13、老师是神圣的职业，你们为了我们的学习成长，不辞辛劳的教导教育我们。
在这个神圣的节日中，我们要说一声：老师，您辛苦了!
14、一路上有您的教导，才不会迷失方向;一路上有您的关注，才更加的自信勇敢…老师，谢谢您!
15、我虔诚得不敢寻觅词汇，因为“老师”这两个字本身就是世界上最崇高的敬词。
16、教师节祝福语我不是您最出色的学生，而您却是我最崇敬的老师。
在您的节日，您的学生愿您永远年轻!
17、送个短信祝福您，深深表达我心意。
桃李天下漫花雨，幸福常在您心底!
18、您的眼神是无声的语言，对我充满期待;是燃烧的火焰，给我巨大的热力：它将久久地久久地印在我的心里……
19、学而不厌，诲人不倦，桃李芬芳，其乐亦融融祝福您，节日愉快!
20、一个个日子升起又降落，一届届学生走来又走过，不变的'是您深沉的爱和灿烂的笑容。
祝福您，亲爱的老师!
21、拨动真诚的心弦，铭记成长的辛酸，成功的道路上永远离不开您，亲爱的老师，祝您永远幸福!
22、一份诚挚的祝福，代表一颗颗充满感激的心愿您的喜悦，您的愿望，在您打开这小小卡片时能够同时满足!
23、我不是您最出色的学生，而您却是我最崇敬的老师。
在您的节日，您的学生愿您永远年轻!
24、有一道彩虹，不出现在雨后，也不出现在天空，它常出现在我心中，鞭策着我堂堂正正地做人――给时刻关怀着我的导师!
25、心血育桃李，辛勤扶栋梁。
节日快乐，敬爱的老师!
26、我是一棵绿树，沐浴着智慧的阳光，在您知识的土壤里，茁壮成长天的深情，地的厚爱，铭刻在我心里，生生世世，永不忘怀
27、您授予我们知识，您，指给我们向前的路。
你如同母亲一样保护我们。作为您的学子祝身体健康，一帆风顺!
28、天涯海角有尽处，只有师恩无穷期。
祝福您，老师!
29、白色的粉笔末，一阵阵的飘落。
它染白了您的黑发，却将您青春的绿色映衬得更加浓郁。祝您心想事成，每天都有一份好的心情!
别离的诗句范文5
Abstract： Objective： In this paper， we have done mahalanobis discriminant analysis to EEG data of experiment objects which are recorded impersonally， come up with a relatively accurate method used in feature extraction and classification decisions. The present study is the groundwork analysis for other analysis in EEG study. Methods： In accordance with the strength of α wave， the head electrodes are divided into four species. In use of part of 21 electrodes EEG data of 63 people， we have done Mahalanobis discriminant analysis to EEG data of six objects. EEG data processing and statistic analysis adopted independently designed EEG analysis toolbox and the program of correlation analysis. Results： In use of part of EEG data of 63 people， we have done Mahalanobis discriminant analysis， the electrode classification accuracy rates is 84.4%. Conclusions： Mahalanobis discriminant has higher prediction accuracy， EEG features （mainly α wave） extract more accurate. Mahalanobis discriminant would be better applied to the feature extraction and classification decisions of EEG data.
关键词： 脑电图；马氏距离判别分析；α节律
Key words： electroencephalogram （EEG）；Mahalanobis discriminant analysis；α rhythm
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）12-0240-03
0 引言
日常脑波检查的目的是评价脑波是否正常，协助诊断脑部病变，也称脑波判读。传统的脑波判读是由脑电专家通过阅读记录纸上的多导脑电图实现的，即用目测标注的方法来理解和评价脑电图。这种建立在专家经验基础上的方法的实质是专家利用经验去除信号的干扰和伪差，根据信号的频率、幅度、相位等信息对脑电信号进行特征提取，用公认的经验对提取的特征进行分类描述，实现对脑电的分析和评价。
到目前为止，这个方法仍广泛地应用于临床。目测方法在一定程度上可捕捉病理波形，甚至确定脑病灶位置。但由于脑电强烈的非平稳、非线性特性，加上目测法对脑电分析人员知识水平、经验的极大依赖，实现脑电研究的突破必须寻找新的方法。
马氏距离判别分析法引入脑电图的研究，将对脑电信号特征信息的提取和分类起到极大的推动作用，从而辅助脑电图的检查和定量分析，为脑电图的检验提供有效的分析手段。
1 对象与方法
1.1 研究对象
研究对象为28名男性和35名女性，年龄20～60岁，平均年龄36.7岁。所有受试者均身体健康，无严重的神经系统疾病史和精神病药物服用史，属于从正常人群中所取的个体。
1.2 建立数学模型脑电数据的选取
脑电图的实验记录的采样频率是100Hz，按国际10-20系统的导联位置，记录了21个电极的数据：C3、CZ、C4、FP1、FPZ、FP2、F7、F8、FZ、F3、F4、O1、OZ、O2、P3、PZ、P4、T5、T6、T3、T4。每次获取一个block（表示一个小的时间段）的脑电数据，每个block的采样点数是512个，记录时间为5.12秒。
正常人脑电图主要表现为α节律，α波在后头部优势出现，由后向前逐渐减弱。根据头部各部位波α的强弱不同将21导电极分为四类，即前头部电极、侧头部电极、中央区电极、后头部电极。
具体的分类情况如下：
①第一类：
中央区电极（C3、CZ、C4）。
②第二类：
前头部电极（FZ、F3、F4、FP1、FPZ、FP2、F7、F8）。
③第三类：
后头部电极（P3、PZ、P4、O1、OZ、O2、T5、T6）。
④第四类：
侧头部电极（T3、T4）。
1.3 脑电图数据的计算机处理
为了便于对脑电图原始数据的分析，用MATLAB程序设计语言设计了脑电图专用工具箱：EEG Toolbox，对原始数据导入后存储为矩阵，行表示实验记录的时间点（即采样点），列表示电极。分析前导入每例受试者的全部数据并显示出直观的脑电图，每一页显示一个block脑电图数据。
按照上面介绍的电极的分类方法，4总体马氏距离判别把样本数据分为4类，首先按照分类将建立数学模型的21电极脑电图数据放入■■（i=1，2，…4），4个矩阵中。将当前block的脑电数据放入矩阵X中，X为512×21矩阵。用马氏距离判别法预测电极分类结果，并将结果放入向量中显示出来。
马氏距离法分类判别时，以待识别脑电数据距各总体中心的距离长短作为判别依据，将待判数据归到距离最近的那一类。本研究所采用的马氏距离分析程序基于多导脑电图数据设计。
首先建立数学模型也就是判别函数，然后再根据其判别规则预测脑电数据的类别。马氏距离判别法可以通过下面的数学公式解释：
公式（1）是马氏距离判别函数，4总体马氏距离判别建立4个判别函数。将一个未知分类的脑电数据X代入4个马氏距离判别函数中，取得最小的马氏距离，并将它判别到其对应的总体。
利用建立的马氏距离判别函数，可以对每个block的脑电数据预测分类，并将预测分类结果和实际分类直观地显示在马氏距离判别预测结果图中。
2 马氏距离判别脑电图数据分析结果
马氏距离判别分析程序可以对不同受试者所有block的脑电图数据预测分类。因为篇幅有限，具体给出三名受试者共6个block脑电数据的预测结果，每名受试者只展示两个block的分类结果用以说明整体，其它block内的预测分类结果和这里的相似。对其中一名受试者预测结果进行详细分析。为了便于描述，我们将6名受试者编号：1、2、3、4、5、6。首先对受试者1第12个block脑电图数据（如图1所示）进行马氏距离判别分析。
对6名受试者进行马氏距离判别分析，只从每名受试者中随机抽取10个block的脑电数据预测分类，平均准确率为84.4%（如表1）。总体来看，马氏距离判别预测效果较好，脑电特征（主要为α波）提取较为准确。预测结果能反映出α波在头部各部位强弱的差异。在一定程度上，α波的出现率或量，即是在一定时间的脑电图记录里含有的α波到何种程度，有相当大的个体差异。有的人α波几乎连续出现，有的人α波时有时无，以及其它频段波的出现都对预测结果造成影响。调幅现象和左右差的存在，也会造成误判的发生。
3 马氏距离判别脑电图数据的结果讨论
传统的脑波判读是由脑电专家通过阅读记录纸上的多导脑电图实现的，即用目测标注的方法来理解和评价脑电图。这种建立在专家经验基础上的方法的实质是专家利用经验去除信号的干扰和伪差，根据信号的频率、幅度、相位等信息对脑电信号进行特征提取，用公认的经验对提取的特征进行分类描述，实现对脑电的分析和评价。到目前为止，这个方法仍广泛地应用于临床。目测方法在一定程度上可捕捉病理波形，甚至确定脑病灶位置。但由于脑电强烈的非平稳、非线性特性，加上目测法对脑电分析人员知识水平、经验的极大依赖，实现脑电研究的突破必须寻找新的方法。
由于欧氏距离过于简单，而绝对距离和切比雪夫距离等又不能完整地表达多维数据在高维空间的特征差异，因此在实验中通常采用马氏距离判别法分析脑电图数据。根据波在各部位的强弱不同将21导电极分为四类，利用21个脑电极数据建立马氏距离判别数学模型，对6名正常受试者的脑电图数据进行马氏距离判别分析，预测分类平均准确率为84.4%。总体来看，马氏距离判别预测效果较好，脑电特征（主要为波）提取较为准确，预测结果能反映出波在头部各部位强弱差异。试验表明马氏距离判别法可以较好地提取正常人的脑电特征，并应用于脑电数据的分类决策中。
马氏距离判别分析法引入脑电图的研究，将对脑电信号特征信息的提取和分类起到极大的推动作用，从而辅助脑电图的检查和定量分析，为脑电图的检验提供有效的分析手段。
参考文献：
[1]王兆源，周龙旗.脑电信号的分析方法[J].微计算机信息，2005，8（1）：41-43.
[2]吴晓彬，邱天爽.基于时频分析的EEG信号分析处理方法研究进展[J].国外医学・生物医学工程分册，2004（06）.
[3] 唐守正.多元统计分析方法[M].中国林业出版社，1984：124-136.
[4]John Trinder， John A.van Beveren， Philip Smith， etal. Correlation between ventilation and EEG arousal during sleep onset in young subjects [J].Journal of Applied Physiology，1997，83：2005-2011.
别离的诗句范文6
【关键词】PVDF压电薄膜;传感器;多物理因素
1.引言
聚偏氟乙烯薄膜（PVDF）是半晶质有机聚合体，此聚合体由重复的CF2-CF2长链分子组成，经过一定化学工艺处理使得PVDF薄膜具有压电性、热释电性。PVDF可输出较大的电压值，薄膜质量轻、韧揉、变形强度高、频率响应很宽。应用PVDF制作的传感器种类甚多，与微电子技术相结合，能制成多功能传感元件。PVDF压电薄膜优越的传感性能引起了用其作为力学量传感的研究热点，如用于结构健康监测智能结构与系统、各种力学传感器。在应用过程中，PVDF作为传感器几乎都是应用于单物理因素作用。而在本文中进行了PVDF压电薄膜在温度、风速、沙尘、水、噪音等五种物理因素下的信号变化研究，期望能将PVDF压电薄膜推广到多物理因素传感。
2.多物理因素测试
由于环境中的因素很多，不可能消除背景因素对信号的影响，因此此次实验都是基于背景因素的基础上，经过对波形的分析处理后，对实验结果没有影响。如图1所示，搭建信号测试系统，压电薄膜中的信号输入到数字示波器中分析，档位设置中噪音抑制打开，Auto档位打开。测试中所用的PVDF压电薄膜尺寸为40mm×40mm，实验环境为20℃、环境噪音20dB、无风、封闭。以下给出PVDF压电薄膜在不同因素下的信号反应。
图1 多物理因素测试示意图
2.1 温度
将PVDF压电薄膜置于太阳能灯前。实验测试范围25℃～60℃（当温度超过80℃，压电薄膜就会到达它的居里温度，使它内部的晶体结构发生变化，从而导致压电性的改变或消失），每隔5℃记录二十组数据。根据多组数据显示，在大约前2～4s内，波形电压值一直增加，接着处于平稳状态，频率值接近0Hz，其电压变化数值与温度成正比。下面给出温度为30℃、40℃、50℃、60℃下的实验数据统计，见表1。
表1
2.2 风速
用风扇模拟自然条件下的风。测试了风速为0.5m/s～8m/s十六组强度风速下的信号变化，每种因素下测试20组数据，每组数据间间隔2分钟。根据大量数据显示，频率范围大约在0.3Hz～66.17Hz。下面给出风速在约1m/s、约3m/s、约5m/s、约7m/s下的实验数据，见表2。
表2
2.3 沙尘
用直径小于0.25mm的细沙和粉沙，使其具有2m/s的速度，用带筛孔的容器内装有沙尘吹打在PVDF压电薄膜上。实验过程中测试了10mg/m3～500mg/m3含尘量下的沙尘，每隔10mg/m3记录十组数据。根据实验数据显示：当浓度出现量级的改变时，PVDF的波形变化更加明显。以下为50mg/m3、200mg/m3、500mg/m3 的数据，见表3。
表3
2.4 雨滴
用带筛孔的容器内装有水模拟下雨。控制雨滴打在PVDF薄膜上的速度为2m/s，使其打在PVDF压电薄膜上。分别测量雨流量0mm～50mm共10种因素强度，每种因素强度下测试20组数据，每组数据间间隔2分钟。以下为雨流量为5mm、10mm、20mm、50mm下的实验数据，见表4。
表4
表5
2.5 噪音
用频率发生器软件产生产生不同频率和分贝，由外置音响产生，分贝计软件粗略检测分贝大小。根据环境噪音标准查询，实验过程测试了10Hz～30000Hz的频率和不同分贝条件下的变化，大量数据结果显示，对于频率在约1.1×103Hz以上和约75Hz以下时，PVDF反应不大。下面给出1×102～1×103Hz下85dB、87dB、89dB、90dB、91dB、92dB影响下的波形反应（由于不同频率同一分贝下PVDF信号的频率和电压值也是不同的），表5。
3.分析
图2是数字示波器截取的各物理因素典型波形图。从图波形的差别看，理论上各物理因素是可以有PVDF压电膜区分的。风速波形与沙尘的波形较为接近，可引入环境差别传感加以区分。根据上面测试的数据绘制成的信号频率交叠图图3。在测试过程中，都是模拟实际生活中因素的强度进行测试的。根据结果显示，在判断这些因素时，可以将非交叠部分作为此种因素的识别调节条件。
图2 各物理因素典型波形图
图3 各因素信号频率交叠图
首先，温度因素的频率远低于其它因素，随温度增加传感电压确与其它因素相当，因此，如果仅传感电压增加而其频率在零处并无太大变化，即可判断仅温度单一物理因素作用。当雨滴雨流量超过50mm时，也能明显地粗略的识别。
在工程实践中，如果考虑将各各物理因素的强度进行一个阈值划分，比如有害和无害、或有益和无益，那么温度以外的其它四个因素依然可以区分。比如在智能家居中，环境风速大于5m/s（阈值）被认为有害，从图3看出，这时风速因素的频率与噪音频率段没有交叠，也因此很容易将风速区分出来。而当噪音超过90dB被认为有害，即使频率处于风速与噪音频率的交叠段，但由于噪音因素作用下的电压最大值远大于风速，因此也能区分出噪音。
在处理噪音、风速、沙尘条件，噪音、风速、沙尘之下的信号频率不是太悬殊，可引入环境差别传感加以区分。采用两片PVDF薄膜，一片在上面，能够接收到沙尘、雨滴因素的影响，一片置于下面，不受沙尘、雨滴的影响，两片PVDF薄膜除了沙尘、水滴的因素有差异，其他因素均相同。将其信号进行对比，相同即是噪音、风，不同则是沙尘。
4.结论
设置一系列的实验，测试在5种物理因素不同强度作用下PVDF压电薄膜信号的电压和频率，发现PVDF压电薄膜对这五种作用因素均有明显的反应。实验验证，PVDF压电薄膜信号是可以通过频率的差异、电压值的不同和环境差异处理方式（两片PVDF放置不同位置，同时对比两种信号的差异）分辨出来的。PVDF压电薄膜在单传感器多因素传感的工程实践中具有潜在的价值。
参考文献
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