5、智能医疗系统中IoMT的应用、挑战与益处

智能医疗系统中IoMT的应用、挑战与益处

1. 智能医疗与IoMT简介

物联网(IoT)是指物理设备或“物体”的集成网络,通过通信连接智能物体间的信息。自1999年首次被提及以来,物联网发展迅速,目前约有100亿个互联设备,预计到2025年将增至约250亿个。其本质是优化云安全服务器上的数据传输和存储,相关虚拟机形成网络,在服务器间发送信息并交互。借助嵌入式系统,许多产品和设备得以实现“智能化”,要么提升现有性能,要么提供新的功能。

在新冠疫情期间,对大量患者在感染前后进行定期健康检查至关重要。IoMT提供的远程医疗观察、评估和治疗,已被护理人员、医疗从业者和患者广泛接受。基于IoMT的智能设备在全球产生了巨大影响,尤其是在全球疫情期间。然而,鉴于巨大的需求,医疗保健预计将是IoMT最具挑战性的领域。

2. 感知层:数据收集的传感器系统

2.1 感知层组成

感知层是IoMT的最小单元,包含智能设备、医疗监控系统和智能手机应用等数据源,这些设备集成了红外传感器、医疗传感器、家庭自动化传感器、射频识别(RFID)摄像头和全球定位系统(GPS)等传感设备。传感器能够检测气候变化,辨别物品的位置、特征和大小,并通过有线或无线通信基础设施将数据转换为串行通信,还能存储信息以供未来使用。

2.2 网关层

设备需连接到网关,通过区域或中央网络进行数据通信和维护。信息共享可在不同带宽下进行,分为短距离和长距离通信。以下是不同类型的网关:
| 网关类型 | 特点 | 优势 | 劣势 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 射频识别(RFID) | 短

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力。
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