预测型体温计原理

目录
  • 微分法
  • 自己模拟的图像
  • 用数学语言描述过程
  • 升级版体温计


电子体温计有实测型和预测型两种。实测型需要花 5 ~ 10 分钟才能测定体温,而预测型只需要不到 30 秒就能测定体温。预测型体温计究竟是利用什么样的原理来测量体温的呢?

预测型体温计以测量开始时的体温变化为基础,通过微分法计算出 10 分钟后的体温。


微分法

当我们把电子体温计夹在腋下时,体温就会使安装在电子体温计尖端的传感器升温。冰冷的物体遇到温暖的物体时,温度会迅速上升。

电子体温计内置了用于解微分方程的程序,能够计算出传感器温度上升的速度,同时预测出10 分钟后人体的温度。
image

可以把这个过程想象成:“看趋势,猜终点”。


第一步:先测量几个点(收集数据)

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/chameta.html */
体温计就像个聪明的机器人,它不会只测一次温度。在刚开始的短短一分钟里,它会非常快速地测量很多次:
  • 第0秒:测出你的初始体温是 36.5°C。(假设传感器还没热起来,测的是腋下初始温度)
  • 第10秒:测出温度变成了 36.8°C。
  • 第20秒:测出温度变成了 37.0°C。
  • 第30秒:测出温度变成了 37.1°C。

第二步:分析趋势(计算速度)

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/chameta.html */
机器人开始分析了:
  • 从 0秒 到 10秒,温度上升了 0.3°C。速度是 0.3°C / 10秒
  • 从10秒到20秒,温度上升了 0.2°C。速度是 0.2°C / 10秒
  • 从20秒到30秒,温度上升了 0.1°C。速度是 0.1°C / 10秒

它发现了一个规律:温度上升的速度正在慢下来。这就像你爬坡,越爬越累,速度自然就慢下来了。

第三步:做出预测(猜终点)

机器人根据这个“速度越来越慢”的趋势,开始进行预测:
  1. 它想: “照这个速度降下去,可能再过10秒,速度就变成 0.05°C / 10秒 了,再往后可能就更慢了,最后会几乎停下来。”
  2. 它模拟计算: 它会把这些一点点变慢的速度加起来,算出一个最终大概会稳定在的温度。这个过程就像画一条曲线,这条曲线开始很陡(升得快),然后慢慢变平(升得慢直到停止)。
  3. 它得出结论: “根据现在的趋势,温度最后大概会稳定在 37.4°C 左右。”

但是,我们想要的是 10分钟(600秒)后 的温度。机器人知道,根本不需要真的等10分钟,因为体温在头一两分钟就基本达到平衡了。所以它预测的“最终温度”37.4°C,其实就是你10分钟后的稳定体温。

第四步:显示结果

于是,仅仅过了30秒,体温计在内部完成了微分计算,就“嘀”的一声,在屏幕上显示出预测的最终结果:37.4°C。

总结:

  1. 快速采样:在最初很短的时间内,密集测量温度变化。
  2. 发现规律:不是看单个温度值,而是看温度上升的速度和速度的变化(是不是越来越慢)。
  3. 趋势外推:根据“速度越来越慢”这个规律,画出一条虚拟的“温度-时间”曲线,并计算出这条曲线最终会平缓在哪个温度值。
  4. 提前报告:把这个计算出的最终稳定温度,作为预测结果显示出来。

预测型体温计的核心秘密就是:
它测量的不只是温度,更是温度变化的速度,并且利用速度变化的规律来“预见”未来。


自己模拟的图像

模拟的前10秒测量数据:
第0秒: 24.96°C
第1秒: 25.80°C
第2秒: 26.66°C
第3秒: 27.22°C
第4秒: 27.94°C
第5秒: 28.56°C
第6秒: 29.15°C
第7秒: 29.65°C
第8秒: 30.23°C
第9秒: 30.58°C
第10秒: 31.04°C

经过一系列的计算:
TODO

预测结果:
预测的10分钟后体温: 36.59°C
估计的真实体温 (T_body): 36.59°C
估计的温度变化速率 (k): 0.074
估计的初始温度: 24.98°C
真实体温: 37.00°C
预测误差: 0.41°C

输出图像(AI生成代码所运行的结果):
image


总结:
预测的核心就是:

  • 分析短期数据:获取初期温度上升的曲线。
  • 识别变化模式:计算其上升速度及其衰减的规律。
  • 拟合推断长期:根据该规律拟合出完整的曲线模型,并找到这条曲线最终无限逼近的那个值(渐近线)。

越早开始“平缓”的物体,预测其最终值就越容易、越快速(如体温计)。
上升动力越强、过程越长的物体,预测其最终值就需要更长的观察时间和更复杂的模型(化工反应)。

这个图像和原理不仅适用于体温计,也广泛应用于金融预测、环境建模、工程控制等领域,是数据分析和预测科学的基础。


用数学语言描述过程

需要一定功底,先TODO


升级版体温计

为了提高电子体温计的预测精确度,人们还做了其他努力,比如以过去实际测量到的大量数据为基础,根据统计学预测数值。

当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
电源题电赛单相并网离网软件硬件锁相环单极性双极性调制等代码及仿真环路计算资料+原理图PCB内容概要:本文档是一份关于电力电子与能源系统仿真研究的技术资料集合,涵盖单相并网/离网系统、软件与硬件锁相环设计、单极性与双极性调制技术、虚拟同步机控制建模、P2G-CCS耦合系统、微电网优化调度、光伏风电联合运行、储能配置及需求响应等多个电力系统核心主题。文档提供了大量基于Matlab/Simulink的代码实现与仿真模型,包括LLC谐振变换器小信号分析、永磁同步电机控制、DC-AC变换器设计、光伏阵列故障仿真、直流微电网建模等,并附有原理图与PCB设计资源。同时整合了智能优化算法(如遗传算法、粒子群、灰狼优化器)、机器学习模型(如LSTM、CNN-GRU-Attention)在负荷预测、故障诊断、路径规划等领域的应用案例,形成一个跨学科的科研资源包。; 适合人群:电气工程、自动化、能源系统及相关专业的研究生、科研人员以及从事电力电子、微电网、新能源控制方向的工程师;具备Matlab/Simulink编程基础和一定电力系统理论知识者更佳。; 使用场景及目标:① 支持电赛或科研项目中对并网逆变器、锁相环、调制策略的设计与验证;② 用于复现高水平论文(如EI/SCI)中的优化调度、控制算法与仿真模型;③ 辅助开展微电网能量管理、储能配置、需求响应策略等课题的研究与代码开发;④ 提供可直接调用的算法模板与仿真平台,提升科研效率。; 阅读建议:建议按照文档结构逐步浏览,优先下载并整理网盘中的完整资源包,结合具体研究方向选取对应代码与模型进行调试与二次开发;对于复杂算法(如NSGA-II、ADMM、MPC),应配合文献理解其数学原理后再实施仿真;关注其中“论文复现”类内容以提升学术研究规范性与技术深度。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值