Reja: Biosignal turlari. Sun'iy intellektga EGA bio-signallar

import random
class Sensor:
def __init__(self, id):
self.id = id
self.temperature = 0
self.humidity = 0
def read_sensor_data(self):
self.temperature = round(random.uniform(10, 40), 2)
self.humidity = round(random.uniform(30, 80), 2)
class Network:
def __init__(self, num_sensors):
self.sensors = []
for i in range(num_sensors):
sensor = Sensor(i+1)
self.sensors.append(sensor)
def read_all_sensors(self):
for sensor in self.sensors:
sensor.read_sensor_data()

def print_all_sensors(self):
for sensor in self.sensors:
print("Sensor ID: {}, Temperature: {} C, Humidity: {} %".format(sensor.id, sensor.temperature, sensor.humidity))
network = Network(5)
network.read_all_sensors()
network.print_all_sensors()
Ushbu kod Sensor sinfini va Tarmoq sinfini yaratadi. Sensor sinfida ID, harorat va namlik atributlari va harorat va namlik uchun tasodifiy qiymatlarni yaratish orqali sensor ma'lumotlarini o'qish usuli mavjud. Tarmoq sinfida Sensor ob'ektlari ro'yxati va barcha sensorlardan ma'lumotlarni o'qish va chop etish usullari mavjud.
Oxirgi satrda kod 5 ta sensorli tarmoq ob'ektini yaratadi, sensor ma'lumotlarini o'qiydi va barcha sensorlar uchun ma'lumotlarni chop etadi.
Bu juda oddiy misol va sensorlar o'rtasida ma'lumotlarni uzatish yoki ma'lumotlar bazasida ma'lumotlarni saqlash kabi qo'shimcha funktsiyalarni o'z ichiga olishi mumkin.
Kiyinadigan qurilmalarda AI bio-signallardan foydalanadi va adabiy tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, AI tushunchalari yurak kasalliklarini dastlabki bosqichlarda bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin, ammo AIni taqiladigan qurilmalarda qo'llash muallif tomonidan taklif qilingan modeldir. Yurak-qon tomir tizimi bilan bog'liq kasalliklarni qurilmalardagi raqamli sozlash orqali kuzatish mumkin. Atriyal fibrilatsiyani aniqlash R paketi yordamida o'rmon uchastkasi yordamida amalga oshirildi. ^{EKG va PPG Bio-signallari [ 6 ]} kabi taqiladigan qurilma ma'lumotlari tomonidan qayd etilgan bio-signal qiymatlarida chuqur o'rganish usullari qo'llaniladi .
Bu erda C++ dasturlash tilidan foydalangan holda simsiz sensorli tarmoq manba kodining kengroq misoli keltirilgan:
#include
#include
#include
using namespace std;
class Sensor {
private:
int id;
double temperature;
double humidity;
public:
Sensor(int _id) : id(_id), temperature(0), humidity(0) {}
void read_sensor_data() {
// Generate random values for temperature and humidity
random_device rd;
mt19937 gen(rd());
uniform_real_distribution<> temp_dist(10, 40);
uniform_real_distribution<> humid_dist(30, 80);
temperature = round(temp_dist(gen), 2);
humidity = round(humid_dist(gen), 2);
}
void print_sensor_data() {
cout << "Sensor ID: " << id << ", Temperature: " << temperature << " C, Humidity: " << humidity << " %" << endl;
}
int get_id() { return id; }
double get_temperature() { return temperature; }
double get_humidity() { return humidity; }
};
class Network {
private:
vector sensors;
public:
Network(int num_sensors) {
// Create sensors and add them to the network
for (int i = 0; i < num_sensors; i++) {
Sensor sensor(i+1);
sensors.push_back(sensor);
}
}
void read_all_sensors() {
for (auto& sensor : sensors) {
sensor.read_sensor_data();
}
}
void print_all_sensors() {
// Print data for all sensors in the network
for (auto& sensor : sensors) {
sensor.print_sensor_data();
}
}
Sensor* get_sensor_by_id(int id) {
for (auto& sensor : sensors) {
if (sensor.get_id() == id) {
return &sensor;
}
}
return nullptr;
}
};
int main() {
Network network(5);
network.read_all_sensors();
network.print_all_sensors();
Sensor* sensor = network.get_sensor_by_id(3);
if (sensor != nullptr) {
cout << "Sensor 3 temperature: " << sensor->get_temperature() << endl;
cout << "Sensor 3 humidity: " << sensor->get_humidity() << endl;
} else {
cout << "Sensor not found" << endl;
}
return 0;
}
Ushbu kod oldingi misolga o'xshaydi, lekin yana bir nechta xususiyatlarni o'z ichiga oladi.
Sensor sinfida ID, harorat va namlik uchun shaxsiy atributlar hamda sensor maʼlumotlarini oʻqish va chop etish hamda sensor identifikatori, harorat va namlikni olish uchun umumiy usullar mavjud. Tarmoq sinfida Sensor ob'ektlarining shaxsiy vektori va sensorlarni yaratish, barcha sensorlardan ma'lumotlarni o'qish, barcha sensorlar uchun ma'lumotlarni chop etish va tarmoqdagi sensorni o'z identifikatori bo'yicha topish uchun umumiy usullar mavjud.
Asosiy funktsiyada kod 5 ta sensorli tarmoq ob'ektini yaratadi, barcha sensorlardan ma'lumotlarni o'qiydi va barcha sensorlar uchun ma'lumotlarni chop etadi. Shuningdek, u identifikatori bo'yicha tarmoqdagi ma'lum bir sensorga kirishga misol beradi.Bio-signallarni qayta ishlash arxitekturasi: Bio-signallar tibbiyot sohasida atrof-muhitni baholash uchun ishlatiladi. Ushbu texnologiya hayot uchun xavfli bo'lgan ko'plab kasalliklarni yaxshiroq aniqlash, tashxislash va davolash uchun ishlatiladi. 1-rasmda signalni qayta ishlash jarayoni tushuntiriladi. Bosqichlarga bog'liq o'zgaruvchilarni tanlash, tahlil qilish, ishlatilishi kerak bo'lgan sensor turi, kirish signalini kuzatish, ma'lumotlarni yig'ish va vizualizatsiya kiradi. Nihoyat, kirishni tasniflash, bashorat qilish va korrelyatsiya yoki kovariatsiyani topish va hokazolar uchun texnik va samarali algoritmlar yordamida tahlil qilish mumkin.