原文服务方: 物联网技术       
摘要:
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.
推荐文章
智能家居无线监测报警系统设计
烟雾检测
温度检测
CO检测
报警
小区智能红外探测报警系统
红外探测
ZigBee
报警系统
无线传感网络
基于PLC的船舶机舱实时监测报警系统
机舱
实时
监测报警
可编程序控制器(PLC)
基于单片机的智能油温检测报警系统设计
液压系统
油温检测
A/D转换器
LED显示
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 智能癫痫病监测报警系统
来源期刊 物联网技术 学科
关键词 癫痫病 智能监控 报警 脑电波
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 iCAN论坛
研究方向 页码范围 12,14
页数 2页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苗成林 5 14 2.0 3.0
2 吴龙涛 7 14 2.0 3.0
3 杨振凯 7 25 3.0 4.0
4 黄睿 5 23 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (10)
二级引证文献  (2)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
癫痫病
智能监控
报警
脑电波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物联网技术
月刊
2095-1302
61-1483/TP
16开
2011-01-01
chi
出版文献量(篇)
5103
总下载数(次)
0
总被引数(次)
13151
论文1v1指导