互相关算法能够比较准确地计算出声波在流速正反2个方向上的传播时间，进而得出时间差，并根据时间差求出流体的流速。但离散的互相关函数峰值的精度取决于采样间隔的大小，间隔减小精度会相应提高，但在实际的应用中计算量也会大幅度提高。在以单片机为核心的测量仪表中，这种规模的计算通常是不会被采用的，找到一种更简便的计算方法是解决问题的关键。在离散的互相关函数峰值附近，利用抛物线算法可以得出更精确的互相关函数峰值。这种方法允许采样间隔较大，计算时间可大幅度缩短，使同一测量精度的计算时间从3．7S缩短到0．9S左右。

设计了一种可用于步行器精密测力系统标定的3层反向传播人工神经网络模型,以测力系统12导联应变片电桥输出电压作为网络输入向量,6个负载分量力作为网络输出向量,并通过目标误差下的绝对误差和对比确定出模型隐含层的最优神经元数.有关误差校验结果表明,使用该神经网络技术标定后的系统最大单向力精度误差为7.78%,最大交叉干扰为7.49%,与传统的线性标定方法相比,能够有效提高步行器受载力的测量精度并大大降低干扰误差,未来有望为步行器助行康复训练效果的准确监控和评估提供帮助.

针对步行器助行过程中存在的安全问题，研制了一套步态稳定性监测系统。阐明了该系统的工作原理以及系统设计方案；通过相应的校准实验和对步行器使用者所进行的临床测试，证明了该系统具有精确、实时、使用方便的优点，并有望在康复临床中得到进一步的应用。

为了满足钢板自动化探伤的要求，在常规的一发一收探头基础上，研制了新式的一发四收型双晶水膜探头．比较了一发四收与一发一收探头的结构、原理和性能指标．经多次实验测试表明，一发四收探头具有声束宽，定量精度高，水平分辨力高等多项优势，从而提高了中厚钢板自动探伤的技术指标．