10、移动物联网(M-IoT)在医疗领域的角色解析

移动物联网(M-IoT)在医疗领域的角色解析

一、物联网与医疗健康简介

传统的医疗健康服务依赖于常规的定性统计数据,这种方式如今已难以发挥良好效果。人口的急剧增长给医疗系统带来诸多挑战,导致现有医疗服务效率低下。而物联网的出现,为解决这些问题提供了新的途径。

物联网是一个由嵌入传感器、电子元件、网络连接和软件的设备组成的网络,这些设备能够收集和传输数据。在科学研究领域,物联网的影响十分显著,它推动了更先进、科学的治疗方法的出现。通过物联网,患者可以在家中接受监测,减少了频繁就医的需求。各种设备利用物联网技术,提升了患者所获得的医疗服务质量。基于物联网的医疗服务旨在以低成本提供高度的用户满意度。从临床角度看,实时数据有助于实现更快速、合理的决策。

据思科系统公司预测,到2020年,物联网将包含近500亿台连接到互联网的设备,如智能执行器、手机和计算机等,这些设备能够安全地传输数据。物联网环境涵盖了诸如RFID标签、医疗设备、手机等多种设备,它们通过特定标识符相互连接和交互,设备间的数据传输产生了全新的信息。医疗监测设备、无线通信和物联网基础设施极大地改善了医疗服务水平。

物联网的应用领域广泛,主要包括以下十个方面:
1. 参与式传感 :借助移动系统,鼓励用户记录和分享信息,促进高级知识的形成。
2. 生态反馈 :利用移动应用为用户提供有关环境事件或个人消费的反馈。
3. 驱动与控制 :通过移动应用等控制物理运动或触发特定事件。
4. 健康领域 :利用移动应用获取附着在患者身

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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