对于呼吸频率的采集，团队创新性地利用了压电薄膜传感器与微机电系统（MEMS）技术相结合的方案。在脉枕的边缘位置，嵌入一层超薄的压电薄膜传感器。当人体呼吸时，胸腔的起伏会通过手臂传递到脉枕，引起压电薄膜的微小形变，从而产生电信号。MEMS技术则用于对这些微弱电信号进行放大和处理，通过复杂的信号分析算法，能够准确地计算出人体的呼吸频率。此外，团队还开发了一种智能呼吸监测模式，当检测到呼吸频率异常时，“智能脉枕”会自动发出提醒，为用户的健康保驾护航。
“全球气脉数据库”架构优化之旅
数据存储效率的提升
“全球气脉数据库”作为中医传承新形态的“智慧大脑”，存储着海量的中医诊疗数据。随着数据量的不断增长，如何提高数据存储效率成为了叶尘团队面临的一大挑战。
在数据库存储架构方面，团队决定采用分布式存储与并行文件系统相结合的方案。他们构建了一个由多个存储节点组成的分布式存储集群，将数据分散存储在各个节点上。通过这种方式，不仅提高了数据的存储容量，还能够实现数据的并行读写，大大提升了存储效率。同时，引入并行文件系统，使得多个存储节点能够协同工作，以高效的方式管理和访问数据。这种架构优化使得数据库能够轻松应对日益增长的数据量，并且在数据写入和读取速度上都有了显着提升。
为了进一步压缩数据存储空间，团队还研发了一种基于中医脉象特征的无损数据压缩算法。该算法利用中医脉象数据的特点，通过对脉象波形进行特征提取和编码，能够在不丢失任何关键信息的前提下，将数据压缩至原来的几分之一。这一算法的应用，不仅节省了大量的存储空间，还加快了数据在网络中的传输速度，为全球范围内的数据共享和交流提供了更便利的条件。
数据调用效率的提高
除了存储效率，数据调用效率对于“全球气脉数据库”同样重要。叶尘团队在优化数据库架构时，着重对数据索引和查询机制进行了改进。
他们设计了一种基于多层索引结构的快速查询算法。该算法首先根据脉象的基本特征建立一级索引，如将脉象按照浮、沉、迟、数等特征进行分类。然后在每个分类下，再根据更详细的脉象参数建立二级索引，如脉宽、脉力等。通过这种多层索引结构，当用户查询数据时，系统能够快速定位到相关的数据子集，大大减少了查询时间。同时，为了提高查询的灵活性，团队还开发了一种支持语义查询的功能。用户不仅可以通过传统的参数查询方式获取数据，还能够使用自然语言描述自己的查询需求，系统会自动将其转化为相应的查询语句，从数据库中检索出符合要求的数据。