本文摘要：可穿着设备讯随着我国社会老龄化的激化，临床康复资源越发紧绷，且不存在相当严重的区域不均衡，导致许多脑卒中患者在返回家庭或社区后无法获得及时、有效地的康复化疗与指导服务。
可穿着设备讯随着我国社会老龄化的激化，临床康复资源越发紧绷，且不存在相当严重的区域不均衡，导致许多脑卒中患者在返回家庭或社区后无法获得及时、有效地的康复化疗与指导服务。近年来，互联网、物联网和可穿着传感器网络（WearableSensorNetworks,WSN）等技术的发展为脑卒中患者的远程康复训练与评估获取了一种新的途径，但如何确保设备长时间平稳运营却尚待解决问题。
传输感官（CompressedSensing,CS）是一种新的在取样的同时构建传输目的的理论框架，能以较低的频率取样信号，并且可以低概率重构该信号。这为可穿着设备的低功耗长时间运营获取了有可能的解决方案。中国科学院苏州生物医学工程技术研究所光身体健康研究中心郭立泉课题组基于各种MEMS传感器（加速度、陀螺仪、磁力计和倾斜传感器等）研发出有一种可穿着传感器设备，并融合ZigBee无线协议搭起了无线传感器网络平台。在此基础上，利用互联网技术开发出有了远程康复训练与审定系统，从而用作脑卒中患者居家或社区康复训练与审定。
为了增加可穿着传感器设备的无线传输数据量，缩短其续航能力，研究人员又基于传输感官理论设计了一种新的信息采集系统。设备收集到的运动数据在发送到前必须展开“传输取样”处置，这样可以确保通过ZigBee无线协议传输的数据量大大减少。在计算机末端，多了一个“信号重构”环节，即利用传输感官理论将传输的数据恢复成完整信号。
由于避免了高速取样，该系统一方面明显减少了数据存储与传输代价，另一方面也给高维数据分析获取了一条新的途径。稠密性分析结果表明，脑卒中患者在康复训练过程中可穿着设备所记录下的运动信号不具备稠密性，因此可以利用传输感官对其展开传输。实验结果表明在传输域下必要展开特征提取，并展开先前的信号处理，可以避免传统的传输感官理论框架中的信号重构环节，在增大重构过程计算出来量的同时，也使得下一步在可穿着传感器硬件上构建“OnNodeAnalysis”沦为了有可能。
该研究成果公开发表在Sensors杂志上（Volume16,Issue2）。
本文关键词：米兰app官网登录入口,米兰app官方下载最新版,米兰官方手机app网站,米兰app官方正版官网
本文来源：米兰app官网登录入口-www.wenhomechi.com
