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ADI:人体生命体征监测技术

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简介:
ADI(亚德诺半导体)在人体生命体征监测领域开发创新技术,提供高性能传感器和信号处理解决方案,助力医疗健康行业的进步。 项目描述如下: 该项目旨在开发一款智能推荐系统,用于提升用户体验并增加用户粘性。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及行为数据来个性化地推送内容或商品。 具体而言,我们将采用机器学习算法(如协同过滤、深度神经网络等)构建模型,并结合自然语言处理技术优化文本与图像的推荐效果。此外,还会设计一套评价体系以持续改进系统的性能和准确性。 为了确保项目的顺利进行,团队成员将分工合作:一部分负责数据收集及预处理;另一部分则专注于算法研究与实现;还有人专门关注用户体验反馈并据此调整策略。 总之,在整个项目周期内,我们将不断探索创新思路和技术手段来推动智能推荐系统向着更高效、精准的方向发展。

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客服
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  • ADI
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    ADI(亚德诺半导体)在人体生命体征监测领域开发创新技术,提供高性能传感器和信号处理解决方案,助力医疗健康行业的进步。 项目描述如下: 该项目旨在开发一款智能推荐系统,用于提升用户体验并增加用户粘性。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及行为数据来个性化地推送内容或商品。 具体而言,我们将采用机器学习算法(如协同过滤、深度神经网络等)构建模型,并结合自然语言处理技术优化文本与图像的推荐效果。此外,还会设计一套评价体系以持续改进系统的性能和准确性。 为了确保项目的顺利进行,团队成员将分工合作:一部分负责数据收集及预处理;另一部分则专注于算法研究与实现;还有人专门关注用户体验反馈并据此调整策略。 总之,在整个项目周期内,我们将不断探索创新思路和技术手段来推动智能推荐系统向着更高效、精准的方向发展。
  • 便携式设备
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    便携式生命体征监测设备是一种轻巧易携带的健康监测工具,能够实时检测并记录心率、血压等关键生理指标,适用于家庭保健及医疗场合。 本毕业设计项目基于单片机进行生命体征的开发研究,包括论文、实物图及电路设计图,并提供完整代码供参考。希望此套资料能为大家带来帮助。
  • pulse-java: 基于Android的欧拉视频放大源码
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    Pulse-Java是一款基于Android平台开发的生命体征监测应用源代码,采用先进的欧拉视频放大技术,实现非接触式心率和呼吸频率检测。 欧拉视频放大是一种新兴技术,能够揭示肉眼无法察觉的视频时间变化,并能可视化面部血液流动情况以提取心率数据。这项研究由Fraunhofer Portugal开发,旨在创建一个基于Android系统的应用程序来监测生命体征,以此测试在智能手机上实现该方法的可能性。 此前已有成功案例利用网络摄像头或手机非接触式评估生命体征(如心率和呼吸频率)。然而,由于欧拉视频放大技术相对较新,在移动设备上的应用尚未得到验证。因此,为了使这种方法能在Android设备中以较快的速度运行,其色彩增强性能得到了优化调整。 开发的应用程序具备检测心脏脉搏、处理运动伪影及实时显示血流变化等功能。
  • 控系统源代码.zip
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    这是一个包含生命体征监控系统源代码的压缩文件。该系统能够实时监测并记录心率、血压等关键生理指标,保障用户健康安全。 【资源说明】 1. 该资源包含项目的全部源代码,下载后可以直接使用。 2. 此项目适合用作计算机、数学或电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计等参考材料。 3. 若将其作为参考资料,并希望实现更多功能,则需要具备理解并修改现有代码的能力以及持续研究的热情。
  • 基于控和室内定位的消防员辅助系统
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    本系统结合生命体征监控与室内精准定位技术,旨在为消防员提供实时健康状态监测及位置追踪服务,确保其在复杂环境下的安全作业。 随着现代科技的发展,高层建筑与复杂结构的增多使得消防员在火场中的生命安全面临更大风险。为解决这一问题,我们提出了一套完整的协助系统来监测消防人员进入复杂环境后的生理状态及室内定位情况。 该系统采用LSTM神经网络技术预测消防人员的动作姿态,并利用光电传感器监控其心率、血氧饱和度以及周围气体成分等关键指标。同时,结合超宽带通信技术和高精度惯性导航元件的数据融合方法实现对消防员的精确定位。最后,通过LoRa-170M无线系统将收集到的信息传输至移动监测平台,并借助LabVIEW软件构建了监控上位机界面。 实验结果表明,这套系统的可靠性和稳定性均达到了预期目标。
  • 【信号检】基于MVDR算法的多【附Matlab仿真代码 2417期】.zip
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    本资源提供了一种基于MVDR(最小方差 distortionless响应)算法的生命体征监测方法,适用于多人场景。内含详细的Matlab仿真代码,帮助用户深入理解并实现该算法在生命体征检测中的应用。非常适合研究与学习使用。 在上发布的Matlab资料均附有对应的仿真结果图,这些图表都是通过完整代码运行得出的,并且经过验证可以正常工作,非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包包含以下内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独执行。 - 运行结果效果图展示。 2. 适用Matlab版本为2019b。如果遇到任何问题,请根据错误提示进行调整,或者直接联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置在当前的MATLAB工作目录中; 步骤二:双击main.m文件打开它; 步骤三:运行程序直至完成并查看结果图。 4. 如需进一步的服务或支持,可以联系博主咨询以下服务内容: - 提供博客或者资源中的完整代码。 - 复现期刊文章或其他参考文献的实验结果。 - 根据需求定制Matlab程序。 - 开展科研合作。
  • 物信息仪(脉搏、温、语音播报)
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    这款人体生物信息监测仪能够精准测量用户的脉搏和体温,并通过语音播报功能实时告知用户健康数据,便于及时了解身体状况。 我们参加吉林省电子设计大赛的作品是一款人体生物信息检测仪。该仪器具备语音播报功能,并配备LCD12864显示屏,能够测量脉搏和体温,并具有回放功能。
  • 飞利浦护仪网络数据接口程序DEMO
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    这款飞利浦生命体征监护仪网络数据接口程序DEMO旨在展示如何通过数字化方式实时收集和传输患者的医疗数据,便于医生远程监控与诊断。 飞利浦生命体征监护仪数据接口程序是一个用于与飞利浦医疗设备通信的软件示例,尤其适用于MP和MX系列监护仪。这个开源项目提供了通过网络接口从监护仪实时获取生命体征数据的能力。 1. **飞利浦监护仪接口**:飞利浦监护仪通常具有标准的数据接口,如DICOM(医学数字成像与通讯)或HL7(健康水平七),用于与其他医疗信息系统交换数据。本项目可能是基于这些协议的实现,允许开发者通过网络接口与监护仪交互。 2. **网络通信**:此Demo程序涉及网络编程,意味着它可能使用TCP/IP协议来建立与监护仪的连接。TCP保证了数据传输的可靠性,而IP负责在网络中路由数据。开发者需要了解Socket编程以构建客户端-服务器模型进行收发数据操作。 3. **数据解析**:接收到的数据可能是原始二进制流或特定格式文本。理解这些信息要求掌握飞利浦监护仪的数据结构和编码方式,并可能需要用到解析库或者自定义的逻辑来处理它们。 4. **编程语言**:尽管未明确指出,但通常这类程序可能会使用支持网络编程的语言如C++、Python或Java进行开发。“VSCaptureMP-master”项目名暗示可能是用Visual Studio环境下的C#或C++编写。 5. **开源社区**:这个项目是公开的源代码可供公众查看和修改。这为开发者提供了学习机会,同时也要求遵守相关许可协议如GPL或者MIT等。 6. **数据接口文档**:理解程序的关键在于飞利浦提供的详细接口文档,其中包含了与监护仪通信的具体步骤、命令以及响应格式。遵循这些指导文件是正确实现数据获取的前提条件。 7. **生命体征数据**:该程序能够收集包括心率、血氧饱和度和血压等基本生理参数在内的信息,也可能包含更为复杂的数据如心电图波形。处理这类数据可能需要理解相关的医学知识以及数据分析算法的应用。 8. **实时性**:在医疗环境中,快速响应监护仪的变化并即时更新数据至关重要。这可能涉及到多线程编程及设计用于实时系统的技巧和方法。 9. **安全性与隐私保护**:医疗信息的管理必须遵守严格的法律法规如HIPAA等。程序应当确保安全的数据传输方式以防止未经授权访问,并且妥善存储这些敏感资料。 10. **交流与合作**:项目鼓励同行间的经验分享,这意味着开发者可通过在线平台互相帮助解决问题并共同提高项目的质量。 这个项目结合了医疗设备接口、网络编程技术、数据解析能力以及实时系统设计等多个领域的知识。对于那些对医疗信息化及物联网技术感兴趣的人来说,这是一个非常有价值的实践和学习资源。
  • 半导
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    半导体生产技术是指用于制造半导体器件和集成电路的一系列工艺流程和技术方法,涵盖材料制备、晶圆加工、光刻、蚀刻等多个环节。 《半导体制造技术》一书详细回顾了半导体发展的历史,并融入了当今最新的技术资料。该书在学术界和工业界的评价都很高。全书共分20章,根据应用于半导体制造的主要技术分类来安排章节内容,包括与半导体制造相关的基础技术信息;总体流程图的工艺模型概况,通过流程图将硅片制造的主要领域连接起来;具体讲解每一个主要工艺;集成电路装配和封装的后部工艺概述。此外,各章还提供了关于质量测量和故障排除的问题,这些都是在实际硅片制造过程中会遇到的实际问题。
  • 基于毫米波雷达的多心率和呼吸系统的設計與實現.caj
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    本文介绍了一种利用毫米波雷达技术实现对多人进行心率及呼吸等生理参数非接触式监测的设计与实施,为远程医疗监护提供新思路。 Ralph-cli 是一个命令行界面工具,旨在成为 Ralph 所有功能的“瑞士军刀”,这些功能足够合理可以从中Web GUI引入到终端使用中。目前您可以通过 scan 命令来发现硬件组件信息,并且我们计划在未来扩展更多功能。 请注意,ralph-cli 当前仍处于开发阶段(早期beta版),这意味着直到1.0.0版本发布之前,情况可能会有所改变并且可能存在不稳定或破坏性更新的情况。 当前仅支持 Linux 和 Mac OS X 操作系统。不过我们的路线图中已经规划了对 Windows 系统的支持,请拭目以待。 关于 Ralph-cli 的前身(旧版 ralph-cli),曾经被 beast 占据 - 这是一个用 Python 编写的,用于访问Ralph API的命令行客户端的老版本工具。它不再得到维护,但在 beast 分支中仍然可以找到它的代码,尽管如果有一天这个分支消失,请不要感到惊讶。 接下来我们计划做什么?