2、5G 医疗保健中的安全与隐私需求

5G 医疗保健中的安全与隐私需求

1. 引言

医疗保健服务是人类非常重要且必不可少的需求。在许多国家,大多数医院仍在使用旧系统,亟待升级。在大城市,多数私立医疗保健中心试图采用新一代医疗系统,但服务费用高昂,普通市民难以承受。部分政府医疗保健中心虽有先进技术,但仅适用于少数疾病。农村地区的情况更不容乐观,缺乏完善的医疗保健中心,只有一些政府医院在运营,大多数私立中心集中在城市,以追求盈利为目的。

随着医疗保健领域新技术的出现,治疗重症患者变得更加容易。然而,医院患者记录通常以纸质形式管理,这使得外地或外国专家难以查看患者报告和治疗情况。农村患者也难以前往城市医疗中心,照顾这些患者成为挑战。这表明,不改变技术就难以无间断地为全国提供医疗服务。

传统医疗保健管理系统复杂,需要升级以满足患者需求。最新技术借助无线系统提供治疗设施,即使患者数量增加,医生也能在家管理时间,节省时间。世界卫生组织的报告显示,由于医疗保健领域先进技术的应用,全球人均寿命正在增加,目前约为 71 岁。过去,分娩时儿童死亡率和母亲风险都很高,如今新生儿死亡率已降低。但由于资源分配不均和短缺,医疗服务尚未普及到所有国家,如何及时为所有医疗保健中心提供足够的医疗资源是各国面临的重大挑战。

为解决上述问题,远程医疗是最佳选择。它支持高速通信,如音频通话、视频会议和消息传递,可将医疗资源从集中地点输送到大城市医院以及农村和偏远地区的医院。不过,远程医疗无法帮助检测或诊断心理和其他严重疾病。

在过去十年的 4G 环境中,通过互联网进行的计算、控制、存储和网络连接由中央单元按需提供所有服务。随着物联网设备数量的增加,传统 4G 无线技术无法满足物联网对效率、速度和延迟的要求。因此,5G

【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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