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Aurix™TC3XX电动机控制应用程序套件开始
N.C. 39 40 N.C. VEXTB 2 1 1 CHC_IN N.C. 37 38 /SOFF GND 4 3 GND N.C. 35 36 N.C. N.C. 6 5 N.C. N.C. 33 34 N.C. N.C. 8 7 N.C. /ERR 31 32 N.C. /NH 10 9 N.C. CSN 29 30 CLK_SPI N.C. 12 11 N.C. MOSI 27 28 CGPWM_P小姐（PRIM.COIL）14 13 CGPWM_N（PRIM.COIL）N.C. 25 26 ENA在16 15 N.C. N.C. 23 24 N.C. HALL_C 18 17 HALL_B N.C. 21 22 N.C. ENC_B 20 ENC_A N.C. 19 20 PFB2 N.C. 22 21 INC_C_C_C_C_C_ENABLE 17 18 PFB3 IL1 24 23 N.C. N.C. 16 16 GS0MS IL2 30 29 /ih3 cos-（VCC /2）9 10 Col+ N.C. 32 31 N.C. BEMF_U 8 8 volt_dc N.C. 34 33 N.C. SIN-（VCC/2）5 6 IDC_HS 36 35 BEMF_V GND 3 4 GND VO3 VO3 38 37 37 N.C. VCC_IN 1N.C. 39 40 N.C. VEXTB 2 1 1 CHC_IN N.C. 37 38 /SOFF GND 4 3 GND N.C. 35 36 N.C. N.C. 6 5 N.C. N.C. 33 34 N.C. N.C. 8 7 N.C. /ERR 31 32 N.C. /NH 10 9 N.C. CSN 29 30 CLK_SPI N.C. 12 11 N.C. MOSI 27 28 CGPWM_P小姐（PRIM.COIL）14 13 CGPWM_N（PRIM.COIL）N.C. 25 26 ENA在16 15 N.C. N.C. 23 24 N.C. HALL_C 18 17 HALL_B N.C. 21 22 N.C. ENC_B 20 ENC_A N.C. 19 20 PFB2 N.C. 22 21 INC_C_C_C_C_C_ENABLE 17 18 PFB3 IL1 24 23 N.C. N.C. 16 16 GS0MS IL2 30 29 /ih3 cos-（VCC /2）9 10 Col+ N.C. 32 31 N.C. BEMF_U 8 8 volt_dc N.C. 34 33 N.C. SIN-（VCC/2）5 6 IDC_HS 36 35 BEMF_V GND 3 4 GND VO3 VO3 38 37 37 N.C. VCC_IN 1
慢性机械循环支持中右心力衰竭的发病率和危险因素
抽象背景：右心力衰竭（LRHF）是长期左心室辅助装置（LVAD）支持的常见并发症。我们旨在确定LVAD植入后LRHF的危险因素。方法：在2006年至2019年之间接受原发性LVAD植入的患者以及围手术期生存期的患者被包括在本研究中（n = 261）。单变量COX比例危害分析用于评估临床协变量和LRHF的关联，并分层为设备类型。p <0.10的变量输入了多变量模型。在具有完整的回声局摄影或正确导管插入数据的一部分中，该多变量模型被扩展了。在患有和没有LRHF的患者中，比较了术后心肺运动测试数据。结果：中位数为12个月后患有LRHF的患者中有19个百分比，其中67％需要住院。A history of atrial fibrillation (AF) (HR: 2.06 [1.08–3.93], p = 0.029), a higher preoperative body mass index (BMI) (HR: 1.07 [1.01–1.13], p = 0.023), and intensive care unit (ICU) duration (HR: 1.03 [1.00–1.06], p = 0.025) were LHRF在多变量模型中的独立预测指标。在具有超声心动图数据的患者中发现了三尖瓣重新定性（TR）和LRHF（HR：1.91 [1.13–3.21]，p = 0.016）之间的显着关系。LRHF患者在术后6个月时表现出较低的最大工作量和峰值VO2。结论：AF，BMI和更长的ICU停留的历史可能有助于确定LRHF高风险的患者。TR的严重程度与一部分患者的LRHF显着相关
通过心率时间序列的递归量化分析自动检测有氧阈值
摘要：在强度不断增加的运动过程中，人体会根据实际需求通过不同的机制转换能量。人体的能量利用可分为三个阶段，每个阶段的特点是不同的代谢过程，并由两个阈值点分隔，即有氧阈值 (AerT) 和无氧阈值 (AnT)。这些阈值在确定的运动强度 (工作量) 值时发生，并且会因人而异。它们被视为运动能力的指标，可用于个性化体育活动计划。它们通常通过通气或代谢变量检测，需要昂贵的设备和侵入性测量。最近，人们特别关注 AerT，这是一个特别适用于超重和肥胖人群的参数，可用于确定减肥和增强体质的最佳运动强度。本研究旨在提出一种新程序，使用复发分析 (RQA) 自动识别 AerT，该程序仅依赖心率时间序列，该时间序列是从一群年轻运动员在自行车功率计上进行亚最大增量运动测试 (心肺运动测试, CPET) 期间获得的。我们发现，确定性最小值（根据时期复发量化 (RQE) 方法计算出的 RQA 特征）可识别发生一般代谢转变的时间点。在这些转变中，基于确定性最小值的最大凸度的标准可以检测到第一个代谢阈值。普通最小积回归分析表明，RQA 估计的与 AerT 相对应的耗氧量 VO 2 、心率 (HR) 和工作量的值与 CPET 估计的值高度相关 (r > 0.64)。 HR 和 VO2 的平均百分比差异均小于 2%，工作负荷的平均百分比差异小于 11%。AerT 时 HR 的技术误差小于 8%；AerT 时所有变量的组内相关系数值均适中（≥ 0.66）。因此，该系统是一种仅依靠心率时间序列检测 AerT 的有用方法，一旦针对不同活动进行了验证，将来就可以轻松应用于从便携式心率监测器获取数据的应用中。
使用可穿戴的24小时体育活动数据预测睡眠质量：健身跟踪方法
摘要：本研究提出了一种独特的方法，可以使用Apple Watch（例如Apple Watch）在24小时内收集的体育活动数据来估算睡眠质量。我们使用机器学习模型，即随机森林和极端的梯度提升，研究生理参数（例如心率和活动水平）与睡眠模式之间的联系。用户可以使用所产生的个性化见解来了解日常活动如何影响他们，从而提高其睡眠质量。根据我们的研究，可穿戴技术和预测分析可以改善一般健康状况。关键字：Apple Watch，可穿戴技术，机器学习，体育锻炼，健身跟踪和睡眠质量预测1.的介绍确实，预测最近日常活动的睡眠质量仍然很困难，而非常大的可穿戴设备提供了包含睡眠和体育锻炼的信息。人们监控其健康和健康的方式发生了范式转变。可穿戴设备（例如Fitbit，Apple Watch和Garmin）提供有关健康指标的实时数据，例如心率，步骤计数和能量消耗[1] [2]。这些可穿戴设备以及其他参数以及其他参数监控心率，步骤，能量使用和睡眠方式。有很多原因导致睡眠质量和睡眠时间有利于整体健康状况。此外，显然可以将睡眠不足与许多健康问题联系在一起，并严重影响有关整体福祉的风险：心血管疾病，肥胖，糖尿病和认知能力下降。睡眠不佳会导致心血管疾病，肥胖和糖尿病[7]。尽管可穿戴设备提供了有关睡眠和体育锻炼的大量信息，但根据他们的日常活动来预测睡眠的质量仍然具有挑战性。尽管今天可用的健身监视应用程序提供了有关睡眠长度，舞台分解和中断的数据；他们没有为用户提供预测性见解，以提高未来的睡眠质量。本研究解决了使用24小时内收集的体育活动数据准确预测睡眠质量的问题。我们旨在开发一个健康应用程序，该应用程序利用用户的24小时体育活动数据来通过机器学习模型来预测睡眠质量。该应用程序将利用可穿戴设备的数据来捕获诸如步骤计数，静止和主动心率，燃烧的卡路里，心率变异性（HRV），氧饱和度和VO2 Max等测量值。应用程序使用机器学习模型，例如随机森林和极端梯度提升（XGBoost），以找到与不同睡眠质量水平（优秀，中性或差）相对应的模式。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。