18、新冠疫情期间的医疗监测实践

新冠疫情期间的医疗监测实践

在新冠疫情的大背景下,医疗监测实践发生了诸多创新和变革,以应对疫情带来的挑战。以下将详细介绍相关的医疗监测技术和系统。

1. 移动医疗助力医疗运营

客户驱动的移动医疗(mHealth)为在预算和后勤限制内继续开展医疗运营提供了途径。更加分散的临床试验、试验监管人员与患者的沟通减少、可穿戴设备以及远程收集技术在完成研究方面变得越来越有用。

2. Cosinuss生物传感器技术

在慕尼黑,Cosinuss提供了开创性的生物传感器技术,用于跟踪居家隔离的新冠低、中风险患者。该技术具有成本效益高、易于使用的特点,能为医疗中心提供便捷的监测方案。
- 系统组成 :包括可穿戴式耳内传感器、数据网关、Cosinuss LabApp和服务器(Cosinuss LabServer)。
- 工作流程
1. 耳内传感器收集隔离患者的主要生理参数,如核心体温、空气流速、血氧饱和度和心率等。
2. 通过蓝牙4.0将数据传输到数据网关。
3. 移动应用程序(Cosinusso LabApp)或自主计算机捕获并存储数据。
4. 数据实时或定期传输到Cosinuss LabServer。
5. LabServer使用先进算法和分析对收集的生命信息进行实时处理,评估早期预警结果。
6. 医疗专业人员通过Cosinuss Web Interface访问关键患者信息。

3. 医院中物联网的应用

由于医院资源面临压力,患者监测工具为各类医疗设施有效提供服务提供了极大的

【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和控制精度。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和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和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值