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介绍
自医学发展以来，体温监测一直是人们关注的问题。由于多种原因，需要在多种疾病中不断监测患者的体温。即使人类一直小心谨慎，也可能会发生错误，并且情况将无法控制。当前的疫情形势更需要我们关注，受感染的人数每天都在增加，每一位医务人员的工作量都在增加。因此，本项目将重点在两种情况下创建自动警报系统，当任何特定患者的温度 1）目前恶化或 2）在不久的将来趋于偏离正常指定范围时。该项目的主要思想也可用于许多工业应用。
示范
该项目基本上包括3个部分：
1) 感应体温。
2) 当病人体温突然变化时，建立健全的警报系统。
3) 当预计患者的体温在不久的将来会恶化时，打开 LED。
首先，LM35温度传感器需要放置在患者体腔内，测量实际体温。需要收集和存储数据以供进一步分析。使用这些数据，任何机器学习技术都可以预测接下来一小时或半小时的温度读数。可以设置一些阈值上限和下限。因此，将同时执行两件事。如果预测值和当前值保持在阈值范围内，则将连续检查这些值。如果有任何差异，将向警报提供一个肯定的信号。
两个独立的报警系统的需要是不言自明的。蜂鸣器将寻求立即干预，而 LED 将有助于采取预防措施。
电路连接
硬件连接示意图如下所示。
可以使用给定示意图的参考来描述连接。LM35 温度传感器的输入来自vwin 引脚 A0。两个输出分别在数字引脚 1 和 4 处提供，用于 LED 和蜂鸣器。
LM35是一个温度传感器，它输出成比例的模拟电压到相应的温度。它有 3 个引脚，Vcc 连接到 WiFi 模块的 5V 点，GND 连接到地，输出点连接到 A0，读取电压。实际温度值由 T=r/10.24 给出，其中 r 是模拟引脚的读数。
LED 连接在数字引脚 1 和 GND 之间以及串联的电阻器（330 欧姆 - 用于限制电流），蜂鸣器连接在引脚 4 和 GND 之间。
操作和控制
- 配置文件
这个项目的程序是在 Ubuntu 中用 python 完成的。创建一个配置文件，其中包含 WiFi 模块的详细信息和主程序所需的其他一些详细信息。文件中的代码如下所示。
API_KEY = "XXXX-XXXX..." //Bolt Cloud API Key
DEVICE_ID = "BOLTXXXXX" //Device ID of the Bolt Module
FRAME_SIZE = 10 //Frame Size of Z Score Analysis
MUL_FACTOR = 5 //Multiplication factor of Z Score Analysis
- Z 分数分析
Z score Analysis 是一个工具，常用于异常检测。虽然，这里它用于一些不同的目的。我们先讨论一下算法。基本上，它为我们提供了两个最佳值作为一个范围。这是被称为上限和下限的值。
它考虑了一些先前的值并计算其均值和方差，并因此创建了一个分布，该分布给出了两个值的范围。帧大小和乘法取决于用户的选择。
- 完整代码
如上所述，此代码执行两项工作。给出了两对预设值，一对用于与当前值进行比较，另一对用于与预测值进行比较。
- 算法
比如说，x 是当前值，x1，x2 是范围，从 Z 分数分析中获得。此外，a1、a2是与当前值比较的预设最小值和最大值，b1、b2是与预测值比较的预设最小值和最大值。如果 x
- 可能的情况
下面提到了一些场景及其影响。
1. LED 发光，蜂鸣器关闭- 患者体温缓慢下降，因此预测的未来值已超出规定值，因此应采取预防措施。
2. 蜂鸣器亮，LED 不亮——这种情况发生的可能性很小，但如果发生，则说明温度突然变差，需要立即注意。
3. 两者都开启- 这也是一个危急情况，它会在一段时间内寻求一定程度的关注，直到情况得到控制。
4. 两者都关闭——这意味着温度在控制之中。
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