5、5G 医疗:安全、隐私与变革

5G 医疗:安全、隐私与变革

5G 医疗系统的核心要素

先进的远程医疗系统旨在作为一个集成系统运行,方便城市和农村居民使用。为了确保患者能及时获得医疗服务并解决健康问题,需要强大的管理系统来监控整个系统,并诊断患者的危急疾病。

  • 医院管理 :医院的绩效取决于系统的管理和正确运行。若系统管理得当,患者不仅能轻松获得服务,医护人员的工作效率也会提高。以下是能提升医院绩效的服务:
    • 提供移动连接,以在短时间内克服问题。
    • 提供高数据传输准确性。
    • 使用多连接设备,增加系统的用户访问数量。
    • 存储患者的相关数据,如病史和当前健康状况。
graph LR
    A[医院管理] --> B[提供移动连接]
    A --> C[提供高数据传输准确性]
    A --> D[使用多连接设备]
    A --> E[存储患者数据]
  • 机器人的应用 :机器人技术在医疗保健中有广泛应用。它可以帮助收集样本,将患者报告数据传输给专家,还能辅助在线手术。机器人系统的性能依赖于连接的网络系统。5G 具有许多先进特性,可支持医疗保健领域的高效机器人应用。5G 技术的低延迟特性,使其能快速收发信息,这对医疗保健服务中的机器人应用至关重要。

  • 医疗数据监控

【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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