【文件属性】：
文件名称：matlab自相关代码-MishraSpring2020:Python环境探索
文件大小：1.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 15:07:14
系统开源
matlab自相关代码数据传输中具有预测模型的节能
从MATLAB到Python的研究环境（Jupyter
Notebook）
与Amitabh
Mishra教授合作
该存储库仍在进行中:)
抽象的
无线技术在医疗保健系统中的影响以无线人体区域传感器网络（WBSN）的形式体现出来，该网络部署小型传感器以通过进行患者测量来监测患者的病情，并将信息无线传输到*控制台进行分析。
这些传感器很小，以确保用户的耐磨性，但是便利性是以限制电池尺寸为代价的。
设备的寿命取决于电池，从而限制了可能的最大数据传输次数。
通过动态选择要传输的数据而不是连续的周期性数据，可以减少能源需求。
这项研究建议使用预测分析模型来模拟每个选择性传输之间的数据，以优化人体传感器的寿命。
为了对此进行扩展，由于提供了更多开放源代码库，因此人们寻求将环境从MATLAB过渡到科学Python。
通过添加更多的库，它可以在比以前更多的预测分析模型上继续测试。
为了确保数据保真度，将在科学Python中对先前算法进行类似测试，以在环境之间切换时为模型的一般相似性或边际差异提供基线。
这项研究扩展的基准目标是找到一种预测分析模型
【文件预览】：
MishraSpring2020-master
----.ipynb_checkpoints()
--------ECG Data Analysis-checkpoint.ipynb(965KB)
----Formulas()
--------Rolling Std.PNG(20KB)
--------Difference.PNG(2KB)
--------Rolling Mean.PNG(4KB)
----samples_cu02.csv(43KB)
----ECG Data Analysis.ipynb(950KB)
----Graphs()
--------ARIMA()
----README.md(7KB)