16、医疗行业中的机器人技术:机遇与挑战

医疗行业中的机器人技术:机遇与挑战

1. 引言

机器人是一个难以精确定义的概念。牛津英语词典将其定义为“一种能够执行复杂任务的机器,特别是由计算机设计的机器”。但这一定义存在一些模糊之处,比如“自然执行任务”,许多简单机器也能执行任务,区分机器人和普通机器如洗碗机的关键在于“意外操作”的定义。此外,“计算机程序”也并非区分机器人与其他机器的可靠依据,因为现在很多自动化设备也有精确的程序且不怎么改变,而计算机又无处不在。传感器是机器人的关键要素,大多数自动化设备没有传感器,无法根据当前状态调整功能,而机器人可以通过传感器检测并执行复杂任务。

机器人的应用领域广泛,最初是工业机器人,因为极端环境会干扰其系统,后来逐渐发展到家庭、医疗等领域。医疗专业人员在医疗、康复和准备过程中对机器人的使用也在增加,这些应用需要先进的传感器和与用户的密切关系。

2. 机器人的应用分类

机器人可以根据功能进行分类,常见的分类如下:
| 分类 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 工业机器人 | 在工业装配现场作业,其机械臂专为铣削、焊接、喷漆等应用设计,通过编程可实现多种目标动作 |
| 家用机器人 | 用于家庭,包含机器人泳池清洁器、扫地机器人等,可完成各种家务任务,一些远程呈现机器人在家庭环境中使用时也可归为此类 |
| 医疗机器人 | 用于医疗和救援机构,操作需谨慎,部分与车辆等相连 |
| 服务机器人 | 难以按培训分类,包括用于收集信息、新展示、研究等的不同机器人 |
| 军事机器人 | 在军队和战斗中使用,包含榴弹发射器、运输机器人和探测无人机等,可用于法律、侦查、救援等相关领域 | <

【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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