實現(xiàn)病人護理監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)可視化,需要完成大量含噪數(shù)據(jù)的準確實時分析和處理,為此,提出了基于分布式集群的監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化模型。在采集融合層,護理監(jiān)測系統(tǒng)通過傳感器采集病人的各項生理數(shù)據(jù),為降低噪聲影響,同時考慮到目標信號幅值波動和幅值較小情況,設計了與噪聲均方差相關(guān)的自適應門限濾波。分析層收集采集融合后的數(shù)據(jù),針對特征提取的非線性,采用小波分解得到特征參數(shù)和分布圖譜之間的關(guān)聯(lián)函數(shù),根據(jù)時間序列分布對特征提取模型進行重構(gòu),并將算法部署到分布式集群上,利用將護理監(jiān)測數(shù)據(jù)特征提取拆分成多個子任務,同時將各子任務部署到不同的服務器上執(zhí)行,形成分布式并行處理,最終在應用層得到病人護理實時準確的監(jiān)測結(jié)果。通過仿真,驗證所設計模型能夠自適應過濾數(shù)據(jù)中的噪聲信號,快速準確的完成護理監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析,為動態(tài)可視化提供可靠的后端處理支持。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

護理監(jiān)測系統(tǒng)模型框架

為應對病人護理監(jiān)測系統(tǒng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),為可視化實現(xiàn)提供動態(tài)高效的數(shù)據(jù)處理參數(shù),引入Hadoop集群設計,利用HDFS進行數(shù)據(jù)的持久化,利用MapReduce對數(shù)據(jù)特征的提取聚類做分布式計算,集群設計和分布式計算實現(xiàn)了可視化特征提取的多級并行操作,所以在精確性與實時性方面都會有所提高。Hadoop可視化特征處理模型描述如圖2。根據(jù)模型描述,通過采集融合過程,過濾掉原始數(shù)據(jù)中的噪聲后,數(shù)據(jù)作為Hadoop的輸入送至HDFS文件系統(tǒng)。此時,一部分數(shù)據(jù)和中間參數(shù)會被持久化,還有部分數(shù)據(jù)被作為MapReduce的輸入。MapReduce首先將輸入采取奇異值判斷,再將數(shù)據(jù)采取聚類操作,得到可視化特征分布情況,根據(jù)時域和頻域變換,利用小波算法分解得到特征參數(shù)和分布圖譜之間的關(guān)聯(lián)函數(shù),達到降維化簡效果。針對線性模型,利用時間序列重構(gòu)可視化模型提取數(shù)據(jù)特征。最終將輸入的大量數(shù)據(jù)經(jīng)過冗余去除和特征提取分類,轉(zhuǎn)換為有利用價值的診斷狀態(tài)和分析結(jié)果等。

利用Matlab模擬產(chǎn)生傳感器信號,服務器端通過Flum對其信號進行收集。由于數(shù)據(jù)的采集融合效果是影響護理監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)可視化性能的第一個環(huán)節(jié),因此,首先對數(shù)據(jù)的采集融合性能進行評估。圖3所示為模擬產(chǎn)生的傳感器原始信號,其正弦波形上疊加了動態(tài)變化的噪聲信號,如果不對其采取濾波處理,必然會造成數(shù)據(jù)采集的失真和偏差。圖4所示為經(jīng)過采集融合處理后的信號波形,可以看出,正弦信號波形的振蕩范圍很小,動態(tài)噪聲過濾比較干凈。這是由于本文方法在采集融合處理時引入了自適應門限設定,通過檢測無有效信號時的波形范圍,確定噪聲信號的幅值寬度,當有效信號與噪聲信號混合后,利用門限計算濾除其中的噪聲信號,由于門限設定與噪聲均方差有關(guān),無論有效信號的幅值如何波動,都能夠準確檢測出噪聲信號,從而準確還原有效信號。圖4 采集融合后的信號波形

【參考文獻】：
期刊論文
[1]融合經(jīng)濟大數(shù)據(jù)的輸電線路可視化模型研究[J]. 葉鄭賡,肖暉.  電力大數(shù)據(jù). 2019(09)
[2]基于窗口函數(shù)和分布式集群的可視化學術(shù)搜索系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化[J]. 羅希意,霍曉陽,傅洛伊.  上海交通大學學報. 2019(08)
[3]基于云計算和Hadoop的網(wǎng)絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)設計[J]. 白茹.  電子設計工程. 2019(16)
[4]基于STK/Matlab的雷達對抗場景動態(tài)可視化仿真研究[J]. 徐鵬,王振華.  空軍預警學院學報. 2019(01)
[5]船舶安全動態(tài)實時監(jiān)控數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可視化技術(shù)研究[J]. 代菲菲.  艦船科學技術(shù). 2018(14)
[6]電力設備監(jiān)測數(shù)據(jù)的流式計算與動態(tài)可視化展示[J]. 李莉,朱永利,宋亞奇.  電力建設. 2017(05)
[7]醫(yī)院環(huán)境下穿戴式實時跟蹤護理監(jiān)測系統(tǒng)的設計[J]. 杜娟,董丹,李強,呂英華,張金玲.  中國醫(yī)療管理科學. 2015(05)



本文編號：2980820