26、基于离散事件的医疗系统数据传输优化方案

基于离散事件的医疗系统数据传输优化方案

1. 预编码位处理

在信号传输的建模中，采用离散事件的新方案与之前的方案有相似之处，但新方案增加了名为预编码的离散事件处理过程。位预编码通过离散事件方法实现，在生成信号位（信息）的步骤中，运用离散事件方法进行位处理，使信号更适合特定应用。

基于事件的信号可由SimEvents库处理，并转换为Simulink库操作所需的特定格式。基于时间和基于事件的信号都处于时域。处理过程着重于生成离散实体的1和0位，这些位遵循表1所示的参数。之后，使用Entity Sink®表示SimEvents库对离散事件建模的结束，该工具会标记特定点，后续在此将基于事件的信号转换为基于时间的信号。

参数	AWGN DQPSK
采样时间	1 s
仿真时间	1000 s
Eb/N0	0 - 14 dB
符号周期	1 s
输入信号功率	1 W
生成器初始种子	37
信道初始种子	67

接下来，将基于时间的信号转换为特定类型，使其符合所需的输出数据参数（整数，即位）。通过真实世界值（RWV）函数保留输入信号的实际值，然后使用“floor”函数进行舍入，该函数将值舍入到最接近的最小整数。同时，还会执行零阶保持（ZOH）操作，它在实际意义上定义采样，用于规则间隔的离散采样。ZOH描述了将信号转换到时域的效果，使信号重建并在特定时间间隔内保持每个采样值。

信号经过上述处理后，采用先进的DQPSK调制格式进行调制，然后插入到AWGN信道中，之后进行解调以计算信号的误码率（BER）。将BER的相对值发送到Matlab工作区，用于验证信号的相等性并生成信号的BER图。

2. DQPSK调制的信号验证

通过Matlab软件的“size”和“isequal”函数以及BER来验证信号的相等性。这些函数负责进行数学比较，证明信号具有相同的大小。结合BER验证，表明所提出的方法（CBDE）和传统方法（AWGN信道）传输的信息量（位）相同。如果信号大小相同，则返回逻辑值1（真），表示传输的数据量相同，信号相等；否则返回0（假）。这一检查表明所提出的方案不会对原始传输信号添加或删除信息。

为了绘制“size”和“isequal”函数的结果图，通过“compass”函数分析DQPSK调制的星座图。该函数显示带有n个箭头的罗盘图，由于星座图是PSK形式，其点的表示是径向的，因此图形格式为罗盘形式，其中n是Z中的元素数量。每个箭头的基部位置为其原点，箭头尖端的位置由Z相对于信号星座图的实部和虚部确定，这也用于作为星座图的图示。

DQPSK星座图有四个可能的状态：0、π、+π/2和 - π/2，每个符号代表两位信息。二进制模式的划分与QPSK相同，只是当位串偏移约π/4或π/2时有所不同，这意味着总共有八个状态位置（相比QPSK的四个状态）。

3. 实验结果

研究采用Matlab的Simulink仿真环境，展示了具有DQPSK调制的AWGN传输信道。模型包含传统方法（左侧）和本章提出的创新方法（右侧），显示了信号传输流程（对应于0和1位），信号生成后进行DBPSK调制，然后通过AWGN信道。图展示了所提出方法（左侧）和传统方法（右侧）的星座图。

从内存消耗评估的角度对模型进行研究。分析每个命令中两个模型的第一次仿真，因为第一次仿真会从零开始在虚拟环境中构建模型，分配模型的所有变量，为模型执行预留Matlab运行所在操作系统的内存，并且根据评估参数，该模型的结果是真实有效的。

实验考虑了内存消耗，使用“sldiagnostics”函数进行内存计算，“TotalMemory”变量接收“ProcessMemUsage”参数所统计的模型中所有内存消耗过程的总和，该参数统计仿真过程中每个过程使用的内存量，以MB为单位返回总量。实验使用了具有Intel Core i3处理器（含两个处理核心、Intel超线程技术和4GB RAM）的计算机，通过对每个模型进行五次仿真来开展分析。

仿真次数	传统方法	新方案
1	207.1680	178.1797
2	191.9570	174.3555
3	215.2266	169.8281
4	183.5039	162.5273
5	247.6953	114.1602

通过“size”和“isequal”函数获得结果，使用“compass”函数分析DQPSK调制的星座图。比较传统方法和CBEDE方法，传统方法对应无离散事件的信道。开发该方法对于改善信号传输性能至关重要，同时将相关技术知识提供给学术界，为该方案的研究领域和主题做出贡献也具有重要意义。

mermaid流程图展示信号处理流程：

graph LR
    A[信号生成] --> B[位预编码]
    B --> C[DQPSK调制]
    C --> D[AWGN信道]
    D --> E[解调]
    E --> F[BER计算]
    F --> G[Matlab工作区验证]

综上所述，新的信号传输方案在离散域中实现，通过在位生成过程中引入离散实体，展现出了在内存消耗优化方面的潜力。接下来，我们将进一步探讨该方案在医疗系统中的应用价值和前景。

基于离散事件的医疗系统数据传输优化方案

4. 方案对比与性能分析

通过对比传统方法和CBEDE方法的内存消耗数据，可以发现新方案在内存利用方面有显著的改进。从表中数据可知，新方案在每次仿真中的内存消耗均低于传统方法，最高可达到116.97%的改善。这种内存消耗的降低对于医疗系统来说至关重要，因为医疗系统通常需要处理大量的数据，传统方法可能会因为内存占用过高而导致系统运行缓慢甚至崩溃。

为了分析仿真方法（新方案与传统方法）对信道物理层的影响，在Matlab中编写了处理误码率（BER）图的脚本。图展示了模型在噪声范围从0到40 dB的传输过程中的性能。结果表明，新方案在不同噪声环境下都能保持相对稳定的传输性能，这进一步证明了其在实际应用中的可靠性。

5. 方案在医疗领域的应用潜力

随着全球人口老龄化的加剧和慢性病发病率的上升，医疗系统面临着巨大的挑战。据统计，60岁以上人口预计在未来40年内将增长两倍，目前全球已有8.93亿60岁以上人口，到本世纪中叶这一数字将增至24亿。同时，慢性病如糖尿病、哮喘、肾脏疾病等的发病率也在不断上升，全球约有100万儿童和青少年患有糖尿病。

在这样的背景下，新方案具有巨大的应用潜力。对于慢性病患者，医疗设备可以实时监测患者的健康数据，如血糖水平等，并将这些数据及时传输到患者数据库或医生手中。新方案低内存消耗的特点使得设备能够更高效地处理和传输大量数据，从而实现对慢性病的更好控制，预防疾病的恶化。

对于老年人，在紧急情况下（如心脏病发作、中风、摔倒等），医疗设备需要快速将患者的情况传输给医疗中心或亲属。新方案的数据传输速度快的优势可以确保在紧急时刻能够及时提供救助，这对于挽救生命至关重要。

目前，医疗领域在利用电信技术进行预约、检查和手术安排等方面存在一些问题。发展中国家如巴西，由于使用旧的方法，导致计算内存消耗大，医疗数据传输缓慢，患者等待时间长，甚至可能导致慢性病患者在等待过程中死亡。新方案可以有效解决这些问题，它能够将医院、医生和患者连接起来，减少寻找医疗服务的时间，提高医疗系统的整体效率。

6. 离散事件仿真在医疗系统中的作用

离散事件仿真（DES）是一种有效的工具，可以解决各种医疗问题。它可以对系统中的抽象概念（如患者、护士、医生等）进行建模，应用范围从临床服务器上的电子邮件交换到医院网络中设备之间的数据传输。DES还使用排队概念，可以用于管理患者数据、医疗人员以及急诊科、重症监护室、外科手术、门诊诊所等整个医疗系统。

通过离散事件仿真，可以模拟不同情况下医疗系统的运行情况，预测可能出现的问题，并提前采取措施进行优化。例如，可以模拟患者排队等待的情况，调整资源分配，减少患者等待时间。

7. 结论

新方案为信号传输带来了新的思路，它在离散域中进行传输，在位生成过程中引入离散实体，提高了医疗系统的信息容量。由于该研究的独特之处在于将离散事件应用于传输介质的物理层，即位本身，这一低抽象层次的应用使得在内存利用和信息压缩方面表现出更好的计算性能，内存消耗改善最高可达116.97%。

以患者等待专科医生（如心脏病专家）会诊为例，在医院之间相互连接的系统中，目前使用的系统速度慢且占用大量系统内存，容易导致系统崩溃。而新方案可以使会诊安排更加有效，提高医院服务的质量和效率，同时增强医院系统中所有设备之间的通信响应性能，因为数据传输消耗的资源更少，从而改善医生与患者之间的互动。

总的来说，新方案在医疗系统数据传输方面具有巨大的潜力，有望为医疗行业带来显著的改善。

mermaid流程图展示新方案在医疗系统中的应用流程：

graph LR
    A[医疗设备监测数据] --> B[新方案数据处理]
    B --> C[数据传输]
    C --> D[医疗中心/医生接收数据]
    D --> E[诊断与决策]
    E --> F[反馈给患者]

表格总结新方案的优势：
| 优势 | 说明 |
| — | — |
| 低内存消耗 | 相比传统方法，最高可改善116.97%，减少系统资源占用 |
| 高速传输 | 确保紧急时刻数据及时传输，为患者提供及时救助 |
| 稳定性能 | 在不同噪声环境下保持相对稳定的传输性能 |
| 应用广泛 | 可应用于慢性病管理、紧急救助、医疗系统调度等多个方面 |