Increasing the reliability of wireless body area networks based on compressed sensing theory
Notice bibliographique
Résumé
A Wireless Body Area network (WBAN) is a special purpose of Wireless Sensor Networks (WSNs) to connect various Biomedical Wireless Sensors (BWSs) located inside and outside of the human body to collect and transmit vital signals. The collected biomedical data send out via Gate Way (GW) to external databases at the hospitals and medical centers for diagnostic and therapeutic purposes. To increase the reliability of WBANs the power consumption and sampling-rate should be minimized in the Multipath Fading Channels (MFCs) between BWSs and GW. That is why an improving of MFCs as well as a low sampling-rate channel model is inevitably required for WBANs to expand WBANs to important applications such as Electronic Health (EH) and Mobile Health (MH). With this in mind, Compressed Sensing (CS) theory, as a new sampling procedure, is employed to MFCs in order to minimize power consumption and sampling-rate. The MFCs and the collaboration from an important platform for CS theory in order to provide lowpower and low sampling-rate WBANs expected to increase a lot in the future. Advance WBANs with MFCs based on CS theory will be able to deliver healthcare not only to patients in hospital and medical centers; but also in their homes and workplaces thus offering cost saving, and improving the quality of life. The simulation results confirm that detection probability of biomedical signals at GW increases by 25%, which will result in an increment in the received signal amplitude at GW. Our simulation results also illustrate that satisfying quality for Bit Error Rate (BER) can be achieved with CS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».