65、创新疗法与技术助力老年认知能力提升

创新疗法与技术助力老年认知能力提升

在当今社会,随着医疗技术的进步,人类平均寿命显著增长,老龄化问题日益凸显。老年人的身体机能逐渐衰退,尤其是空间认知能力和记忆力的下降,给他们的日常生活带来诸多不便。为了应对这些问题,两种创新疗法——火车疗法和结合虚拟现实技术与身体反馈的疗法应运而生。

火车疗法:缓解老年痴呆症状的新途径

火车疗法是一种旨在应对老年痴呆行为和心理症状的非药物干预措施。以下是火车疗法的详细介绍:
- 疗法流程
1. 旅程准备 :在选定的出发火车站稍作停留,待所有旅客就座并准备好出发后,医护人员按下隐藏在扶手椅下的按钮播放视频。
2. 旅程进行 :医护人员和家属与老人交谈,激发他们的回忆,或引导他们关注窗外出现的细节。若老人感到不适,医护人员可按按钮停止旅程,但建议为了不破坏模拟的沉浸感和真实感,尽量不暂停视频展示细节,并等待到达火车站再停止。
3. 旅程结束 :医护人员会在老人的护理档案中记录其偏好、反应和治疗进展,以确保不同专业人员之间治疗的连续性。
- 软硬件架构
- 系统主要由车厢室和带有售票柜台的火车站台两部分组成。每个房间都有一台 PC 和一个通过 MQTT 代理通信的 Arduino。
- 在售票柜台,PC 上显示一个网页应用程序,可选择默认旅程或在预录视频中选择两个火车站之间的行程。选择车站后,使用 Google Maps API 在地图上显示火车旅程。网页应用程序的设计灵感来源于 SBB/CFF/FFS 网站。 <

【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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