57、基于Zynq SoC的WiFi网络实现ICU环境状态监测与控制

基于Zynq SoC的WiFi网络实现ICU环境状态监测与控制

1 引言

重症监护室(ICU)是帮助严重威胁生命患者的特殊医疗设施,由训练有素、经验丰富的医生、内科医生和呼吸治疗师操作,专门护理危重症患者。在当前新冠疫情的大背景下,对ICU的数量和质量都有了更高的要求。

在ICU中,除了对患者进行治疗和使用监测设备外,维持环境参数也至关重要。在印度,印度重症监护医学协会(ISCCM)为ICU的设计制定了相应的规则和条例。根据环境要求,ICU使用的暖通空调系统(HVAC)应能实现完美的空调调节,可控制温度、湿度和气流变化。建议将整个空气过滤至99%的效率,直至5微米。在封闭患者模块的重症监护单元中,每个模块的温度应可调节,温度范围为16至25°C。此外,ICU应具备自动备用电源,在停电时自动启动,同时电压稳定也是必需的。

为了实现更具可重构性和更高准确性的ICU监测与控制,本文提出了一种基于Zynq架构的FPGA开发板,结合WiFi网络的ICU环境状态监测与控制系统。Zynq架构是FPGA和微控制器架构在单个IC上的结合,其中FPGA采用Artix 7 FPGA,微控制器为ARM9双核。复杂的硬件部分加载在Artix 7 FPGA中,应用程序软件由ARM9处理器控制,因此分别使用术语PS(处理系统)和PL(可编程逻辑)来表示ARM9和Artix 7 FPGA。

2 相关技术背景

2.1 可重构设备的优势

使用可重构设备的片上系统在中小型企业中得到了广泛应用。与专用集成电路(ASIC)相比,现场可编程门阵列(FPGA)具有低非经常性工程成本(NRE)、较短的上市时间和设计可重构的灵活性等优点。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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