【摘 要】
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由于人们忙碌和快节奏的生活,智能、及时地检测和监视异常活动已成为非常重要的研究。研究人员正在努力确保随时随地及时发现各种疾病。5G网络的独特之处之一就是非接触式医疗保健监控。卫生保健问题和患者的数量之比正在呈指数级迅速增长。大量的应用场合需要无处不在的智能边缘计算(UIEC)。这一领域涉及到研究人员正寻找人工智能和边缘计算资源来解决医疗问题,并为生命体征的早期诊断提供解决方案。在对病人进行手术后监
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由于人们忙碌和快节奏的生活,智能、及时地检测和监视异常活动已成为非常重要的研究。研究人员正在努力确保随时随地及时发现各种疾病。5G网络的独特之处之一就是非接触式医疗保健监控。卫生保健问题和患者的数量之比正在呈指数级迅速增长。大量的应用场合需要无处不在的智能边缘计算(UIEC)。这一领域涉及到研究人员正寻找人工智能和边缘计算资源来解决医疗问题,并为生命体征的早期诊断提供解决方案。在对病人进行手术后监测时,为避免进一步损失,及时的会诊是必不可少的。不幸的是,即使在医生建议患者之后,他们也可能忘记建议而做出一些会导致疾病并发症的行为。因此,便携式多功能软件定义无线电(SDR)平台旨在检测人类生活中的不同活动,尤其是异常活动。在本研究中,我们的想法是设计一个UIEC实验台来收集实验数据,并对术后活动进行分类。利用通用软件定义的无线电外围设备(USRP)来收集举重运动造成脊髓损伤的患者的数据。即正交频分复用(OFDM)的无线信道状态信息(WCSI)的幅度。最后,本文提取频域中的数据并用于分类。并通过机器学习算法分析正确或错误的举重方式。根据我们的实验,本文采用精细K最近邻(FKNN)算法获得的精度为99.6%,集合增强树(EBT)=98.9%,精细决策树(FDT)=97.4%。
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