15、远程针插入与胸骨假体相关研究进展

远程针插入与胸骨假体相关研究进展

在医疗领域,远程针插入和胸骨假体的设计是两个重要的研究方向。远程针插入技术对于提高手术的精准性和安全性具有重要意义,而胸骨假体的设计则关乎患者的康复和生活质量。下面将详细介绍这两方面的研究内容。

远程针插入的触觉反馈研究
  1. 实验设置与方案
    • 实验对象 :选取了11名年龄在22 - 47岁之间的健康受试者,其中9名男性,2名女性。
    • 实验准备 :每个受试者首先通过预录制的序列了解实验方案和触觉反馈,训练阶段时长为两分半钟,以缩短学习时间。受试者佩戴降噪耳机(Sony WH - 1000XM3),处于无法看到或听到针插入过程的环境中。
    • 插入过程 :通过视觉信号提示受试者插入开始。当受试者认为发生膜穿刺时,按下按钮,并口头说明是否发生组织变化。每次插入后,受试者佩戴着降噪耳机离开房间,等待下一次插入设置准备好。
    • 插入序列 :为避免受试者记住序列,插入序列随机生成,修改两个参数。插入速度设置为2 mm/s或4 mm/s(S = 1或S = 2),膜的数量(最多两个)也会随机变化,第一膜(M1 = 0或M1 = 1)和第二膜(M2 = 0或M2 = 1)在不同实验中有所不同,共有8种条件组合。每个受试者随机选择一组条件进行3次插入,受试者仅知道模型中的层数和可能存在的膜。
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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