3、IoT设备在脉搏率和心电图信号测量中的应用

IoT设备在脉搏率和心电图信号测量中的应用

1. 引言

在科技日新月异的今天,数字化工作模式已成为主流,但医疗领域的数据存储仍存在问题。健康专家和医生依旧采用手动记录的传统方式,这极易引发诸多错误。为解决这一问题,我们可以将脉搏和心电图(ECG)等重要参数的测量值进行数字化存储。这样做能避免在电子病历(EMR)系统及相关应用中手动输入数据时产生的错误。当获取患者ID后,脉搏读数会被发布到Node.JS应用程序,随后Node.JS会将读数与患者ID一同存储到MongoDB数据库中。自动更新患者的脉搏或心电图测量值,其关键目标在于防止因手动输入这些数据而产生的错误。通过EMR系统,医生可以随时便捷地访问任何患者的数据。

物联网(IoT)在医疗健康领域的重要性日益凸显。借助合适的技术,定期进行健康检查变得轻而易举,患者无需频繁前往医院就诊。医生可以通过物联网随时随地跟踪患者的健康记录,对患者进行远程监测,并为其康复提供建议。未来,甚至可能出现由医生远程操控的物联网机械臂为患者进行手术。下面我们来详细了解如何存储和访问个人的脉搏和心电图数据。

2. 相关设备及原理
2.1 脉搏传感器

脉搏传感器的结构较为简单,它有两面,一面是LED,另一面是用于消除噪声和放大脉搏信号的电路。LED通常放置在指尖或耳垂的静脉上以检测脉搏。心率监测器(HRM)可用于测量或显示脉搏,它可以实时检测,也能记录数据供后续使用。HRM还可用于测量心电图,其电气监测部分由发射器和接收器组成。发射器在检测到心跳时监测心电图,接收器则显示当前的心跳情况。患者佩戴的胸带会传输简单或独特编码的信号,传输介质可以是Connect time、ANT或其他无效传输连接。采用较新的技术

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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