Low Power Wireless Body Area Networks with Compressed sensing theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wireless Body Area Networks (WBANs) consist of small intelligent wireless sensors attached on or implanted in the body. These wireless sensors are responsible for collecting, processing, and transmitting vital information such as: blood pressure, heart rate, respiration rate, electrocardiographic (ECG), electroencephalography (EEG) and oxygenation signals to provide continuous health monitoring with real-time feedback to the users and medical centers. In order to fully exploit the benefits of WBANs for important applications such as Electronic Health (EH), Mobile Health (MH), and Ambulatory Health Monitoring (AHM), the power consumption must be minimized. Since Wireless Nodes (WNs) in WBANs are usually driven by battery power consumption is the most important factor to determine the life of WBANs. This paper presents the applications of Compressed Sensing (CS) theory in WBANs. We have achieved networks with low-sampling rate and low-power consumption on a number of applications. A combination of CS theory to WBANs is the optimal solution for achieving the networks with low-sampling rate and low-power consumption. Our simulation results in ECG signals show that sampling rate can be reduced t0 25% and power consumption to 35% without sacrificing performances by employing the CS theory to WBANs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle