2、动态安全框架:环境智能系统中的eHealth应用探索

动态安全框架:环境智能系统中的eHealth应用探索

1. 引言

未来的环境智能(AmI)环境将包含大量异构的计算和通信基础设施,由提供新功能、提高生产力和便利日常任务的设备承载。在新的AmI场景中,系统和应用都需要有效利用即时可用的资源,并适应不同的硬件、软件甚至固件配置。然而,这种异构性、移动性、动态性以及设备数量之多,使得安全解决方案的提供变得更具挑战性。

以医生远程监控患者状况为例,我们既需要医生的身份验证,也需要设备的验证。但当参与者移动时,上下文会发生变化,原本合适的安全协议可能不再适用。现有的安全基础设施大多处理不同用户对分布式服务器的动态访问,而不是动态提供适合新上下文的安全解决方案。因此,我们需要一个自主系统,能够检测移动代理引起的环境变化,并提供适合新环境和参与者新设施及能力的安全解决方案。

2. 案例研究:基于智能物品的eHealth应用

远程医疗系统的目标是远程监控患者的健康状况并提供必要的帮助。本案例研究是一个eHealth场景,患者由智能家居的环境传感器和可穿戴健康传感器持续监控。

例如,心脏病患者Bob穿着智能T恤,它能定期测量Bob的心率、血压等关键数据。智能T恤连接到eHealth移动终端(如市场上常见的标准PDA手机),该终端除了提供常规移动服务外,还提供高级eHealth应用,从提醒Bob服用日常药物到及时将他的医疗数据传达给医生。Bob的智能家居还配备了传感器,用于监控和调节房间温度、灯光状态、人员移动等。

在紧急情况下,如Bob的智能T恤健康传感器报告他的血压和体温下降,他的PDA会分析危急情况并立即向监测和应急响应中心(MERC)发送警报。MERC收到请求后进行分析,低优先

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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