Wireless Body Area Networks with compressed sensing theory
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid advancements of Wireless Sensor Networks (WSNs), wireless communication, and electronic technologies the area of wireless networks has grown significantly supporting a range of applications of Wireless Body Area Networks (WBANs) including Electronic Health (EH) and Mobile health (MH). 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), oxygenation signals, respiratory rate, and temperature 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 EH, MH, and Ambulatory Health Monitoring (AHM), the power consumption must be minimized. Each Wireless Node (WN) in WBANs must be designed to manage its local power supply in order to maximize total network lifetime. With this in mind, we want to employ Compressed Sensing (CS) to WBANs theory as a new sampling procedure to reduce load of sampling rate and minimize power consumption. Our simulation results show that sampling rate can be reduced to 30% of Nyquist Rate (NR) and power consumption to 40% in ECG signals without sacrificing reliability and availability by employing the CS theory to WBANs. This paper presents a novel sampling approach to WBANs using compressive sensing methods to WBANs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».