物联网技术
物聯網技術
물련망기술
Internet of things technologies
2015年
9期
12,14
,共2页
杨振凯%苗成林%吴龙涛%黄睿
楊振凱%苗成林%吳龍濤%黃睿
양진개%묘성림%오룡도%황예
癫痫病%智能监控%报警%脑电波
癲癇病%智能鑑控%報警%腦電波
전간병%지능감공%보경%뇌전파
通过相关渠道获得了癫痫病人脑电波数据库,并运用LVQ神经网络模型进行训练并在Matlab环境下进行仿真,得到结论:当脑电波中高频的γ波(医学称为"棘波")强度较大且反复出现时,癫痫极易发作.基于此分别设计并制作了适用于户外和夜晚情景的癫痫病人智能监护系统.针对夜间环境研发的警报仪分为4个部分:脑电波传感器、51单片机系统、蓝牙模块和语音警报模块.针对户外环境开发了一个基于安卓平台的App.脑电波传感器实时采集病人的脑电波,并通过蓝牙分别传输到单片机和手机,这些设备对数据进行解析.若发现脑电波异常,单片机将驱动警报模块发出警报;手机则会以短信息方式将病人位置信息通知家人,从而让他们迅速采取措施.
通過相關渠道穫得瞭癲癇病人腦電波數據庫,併運用LVQ神經網絡模型進行訓練併在Matlab環境下進行倣真,得到結論:噹腦電波中高頻的γ波(醫學稱為"棘波")彊度較大且反複齣現時,癲癇極易髮作.基于此分彆設計併製作瞭適用于戶外和夜晚情景的癲癇病人智能鑑護繫統.針對夜間環境研髮的警報儀分為4箇部分:腦電波傳感器、51單片機繫統、藍牙模塊和語音警報模塊.針對戶外環境開髮瞭一箇基于安卓平檯的App.腦電波傳感器實時採集病人的腦電波,併通過藍牙分彆傳輸到單片機和手機,這些設備對數據進行解析.若髮現腦電波異常,單片機將驅動警報模塊髮齣警報;手機則會以短信息方式將病人位置信息通知傢人,從而讓他們迅速採取措施.
통과상관거도획득료전간병인뇌전파수거고,병운용LVQ신경망락모형진행훈련병재Matlab배경하진행방진,득도결론:당뇌전파중고빈적γ파(의학칭위"극파")강도교대차반복출현시,전간겁역발작.기우차분별설계병제작료괄용우호외화야만정경적전간병인지능감호계통.침대야간배경연발적경보의분위4개부분:뇌전파전감기、51단편궤계통、람아모괴화어음경보모괴.침대호외배경개발료일개기우안탁평태적App.뇌전파전감기실시채집병인적뇌전파,병통과람아분별전수도단편궤화수궤,저사설비대수거진행해석.약발현뇌전파이상,단편궤장구동경보모괴발출경보;수궤칙회이단신식방식장병인위치신식통지가인,종이양타문신속채취조시.
