Zigbee无线网络在线心电监测系统

在我国,随着计算机网络和通信技术的不断发展,基于固定电话网、卫星电话以及Internet等远程心电监护系统相继出现,在目前的情况下,无线通信网络在传输方面已经具有很高的可靠性,使得基于无线网络的心电监护也成为可能,在这些心电监护系统中,有些设备具有远程通信功能,但由于采用较为昂贵的元器件,成本较高,有些则是采用即时模式把采集到的心电数据直接传输出去,无法进行长时间的跟踪检查,在监护的实时性、准确性、低功耗和患者的活动范围等方面都存在着不足,不能很好的满足心血管疾病患者的监护需求。

1 系统总体设计

本文根据医院心电监护与病人定位的应用背景,综合考虑ZigBee模块支持的网络拓扑结构的优缺点,采用了把以太网和ZigBee网相结合的网络结构作为本系统的方案,如图1所示。

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1 无线网络结构

该网络结构是在Zigbee模块部分的星形拓朴结构上扩展了有线网络部分。对于移动节点而言,通过以太网相连的协调器和所有数据接收节点逻辑上可以看作传统ZigBee数传模块星形拓朴结构中的协调器节点。虽然ZigBee数传模块网络具有自组网的特性,即不需要网络基础结构的支持,通过节点间无线链路的相互转接形成网状结构,就可以扩大网络的覆盖范围。但是最大传输速率250Kbps对于单路实时心电数据传输来说还是足够的,如果同时还要转发其他节点的数据就会占用了带宽,出现瓶颈效应,严重限制了网络中移动节点的数量。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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