14、医疗多媒体纳米通信中的噪声研究

医疗多媒体纳米通信中的噪声研究

1. 纳米通信噪声概述

纳米通信在生物医疗领域有着重要的应用前景,如健康监测和靶向药物输送等。然而,纳米通信面临着极端环境的挑战,噪声就是其中不可忽视的因素。纳米通信主要分为分子纳米通信(MNC)和电磁纳米通信(EMNC),每类通信都存在多种不同类型的噪声。

2. MNC中的噪声模型
2.1 反应障碍噪声

反应障碍会严重影响接收到的分子数量,从而产生反应障碍噪声。虽然已有文献模拟了接收器接收到的分子数量与障碍半径和反应概率的关系,但缺少用于说明反应障碍噪声的概率分布。在反应障碍噪声下,信道冲激响应为:
[h(x,y,z,t) = \frac{1}{(4\pi Dt)^{3/2}} \exp\left(-\frac{d^2}{4Dr}\right), t \geq 0]
其中,(D) 是扩散系数,(d) 是发射端(TN)和接收端(RN)之间的距离。相应地,RN 接收到的分子数量为:
[N_P = \alpha V_{rx} h(x,y,z,t)]
这里,(\alpha) 是 TN 在 (t = 0) 时刻释放的分子总数,(V_{rx}) 是球形 RN 的体积,(V_{rx} = \frac{4\pi}{3}R_{rx}^3),(R_{rx}) 是接收器半径。

2.2 外部噪声

所有来自非预期源(如其他发射机或泄漏源)的信号都被视为外部噪声。假设存在 (U - 1) 个非预期发射源,接收器接收到的总信号为:
[N_{a_{obs}}(t) = N_{a_1}(t) + \sum_{u = 2}^{U} N_{a_u}(t)]
其中,(N_{a

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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