简介:摘要目的探讨变异性心绞痛患者的临床表现与冠状动脉病变的关系。方法对39例确诊为变异性心绞痛的患者进行冠脉造影,观察冠状动脉的病变情况,分析冠脉狭窄程度与临床因素的相关性。结果39例患者中,27例患者冠脉造影狭窄>50%(狭窄组),12例患者冠脉狭窄<50%(对照组)。27例狭窄组患者中的男性患者比例(19例,70.37%)高于对照组(3例,25.00%),狭窄组的平均年龄(54.53±4.82岁)高于对照组平均年龄(49.65±6.24岁),狭窄组发生各类心律失常的例数(19例,70.37%)高于对照组(4例,33.33%)。以上数据差异具有统计学差异(P<0.05)。结论变异性心绞痛临床上多伴有冠脉狭窄病变,且一般年龄较大的男性患者冠脉狭窄的风险较大,并且在合并冠脉狭窄时更容易引起心律失常甚至猝死,临床上应予以重视。
简介:摘要:随着铁路运输的快速发展,确保铁路动机车的可靠性和安全性变得至关重要。牵引电机作为铁路动机车的核心部件,其性能直接影响列车的运行效率。然而,轴承异音问题时常发生,不仅影响列车的正常运行,还可能预示着潜在的故障风险。本文旨在深入分析牵引电机轴承异音的原因,探讨有效的检测与解决策略,以期提升铁路动机车的整体性能和运行安全。
简介:摘要:本文以一台东风4D型内燃调车的启动变速箱出现异音的调查及分析过程为例,针对内燃机车启动变速箱出现的几种异音现象进行了汇总和分析,提出了相应的对策,最后总结了在变速箱设计和加工阶段为其降低其噪音而应采取的几种改进措施。
简介:摘要:异音检测系统面临精度与效率的瓶颈,传统方法难以有效应对复杂环境下的异音识别需求。本文基于深度学习的特征提取与异常音频识别方法,通过卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)相结合,提升了音频特征的自动提取能力和时序信息的处理能力。针对实时检测性能的要求,提出了模型优化策略,包括网络剪枝、量化以及硬件加速等,以提升系统的响应速度与计算效率。采用深度学习技术的异音检测系统在准确性和实时性方面均表现出显著的优化,能够有效应对工业环境中复杂多变的异音检测需求。