37、睡眠监测与心率预测技术:创新与挑战

睡眠监测与心率预测技术:创新与挑战

1. 睡眠监测实验

1.1 实验一:呼吸测量

在实验一中,研究人员对不同睡眠姿势和有无薄被覆盖的情况下进行了呼吸测量。结果显示,当使用薄被时,侧卧和仰卧姿势下的检测准确率均为 100%(N = 24);而不使用薄被时,侧卧姿势下的检测准确率为 95.8%(N = 24),仰卧姿势下仍为 100%(N = 24)。具体数据如下表所示:
| 睡眠姿势 | 有薄被 | 无薄被 |
| — | — | — |
| 侧卧 | 100%(N = 24) | 95.8%(N = 24) |
| 仰卧 | 100%(N = 24) | 100%(N = 24) |

1.2 实验二:现实过夜睡眠监测

1.2.1 实验设计

为了确保系统能够准确监测现实过夜睡眠状况,研究人员邀请了一名 28 岁的男性参与者进行了为期十天的实验。实验中使用呼吸传感器(RIP)作为呼吸状况的真实测量依据,同时使用活动记录仪测量睡眠时非优势手的运动。参与者被要求在五天使用薄被,另外五天不使用薄被,且不规定上床时间、起床时间和总睡眠时间。

1.2.2 实验结果
  • 头部和躯干检测 :睡眠测量分为四种不同条件,即两种睡眠姿势(侧卧和仰卧)和两种睡眠情况(使用薄被和不使用薄被)。在不使用薄被的情况下,侧卧姿势下头部检测的测量准确率为 89.4%(SD = 0.14),仰卧姿势下为 99.9%(SD = 0.0007);躯干检测在侧卧和仰卧姿势下均为 89.3%(SD 分别为 0.014 和 0.0003)。使用薄
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频稳定性分析(包含锁相环电流环)(Simulink仿真实现)内容概要:本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频稳定性分析”的Simulink仿真实现资源,重点复现博士论文中的阻抗建模扫频法验证过程,涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型,采用小信号扰动方法进行频域扫描,获取系统输出阻抗特性,并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性,帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为失稳机理。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Simulink仿真环境,从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法;②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程;③复现高水平学术论文中的关键技术环节,支撑科研项目或学位论文工作;④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议:建议读者结合相关理论教材原始论文,逐步运行并调试提供的Simulink模型,重点关注锁相环电流控制器参数对系统阻抗特性的影响,通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化,深化对阻抗分析法的理解应用能力。
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