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护理监测数据的Hadoop集群动态可视化模型仿真 被引量:2
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作者 常振云 胡碧金 +1 位作者 李小红 赵琳 《计算机仿真》 北大核心 2020年第8期153-156,251,共5页
实现病人护理监测数据的动态可视化,需要完成大量含噪数据的准确实时分析和处理,为此,提出了基于分布式集群的监测数据可视化模型。在采集融合层,护理监测系统通过传感器采集病人的各项生理数据,为降低噪声影响,同时考虑到目标信号幅值... 实现病人护理监测数据的动态可视化,需要完成大量含噪数据的准确实时分析和处理,为此,提出了基于分布式集群的监测数据可视化模型。在采集融合层,护理监测系统通过传感器采集病人的各项生理数据,为降低噪声影响,同时考虑到目标信号幅值波动和幅值较小情况,设计了与噪声均方差相关的自适应门限滤波。分析层收集采集融合后的数据,针对特征提取的非线性,采用小波分解得到特征参数和分布图谱之间的关联函数,根据时间序列分布对特征提取模型进行重构,并将算法部署到分布式集群上,利用将护理监测数据特征提取拆分成多个子任务,同时将各子任务部署到不同的服务器上执行,形成分布式并行处理,最终在应用层得到病人护理实时准确的监测结果。通过仿真,验证所设计模型能够自适应过滤数据中的噪声信号,快速准确的完成护理监测数据的分析,为动态可视化提供可靠的后端处理支持。 展开更多
关键词 护理监测数据 自适应门限 特征提取 分布式集群 动态可视化
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