Artifact Noise Removal Techniques on Seismocardiogram Using Two Tri-Axial Accelerometers
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
The aim of this study is on the investigation of motion noise removal techniques using two-accelerometer sensor system and various placements of the sensors on gentle movement and walking of the patients. A Wi-Fi based data acquisition system and a framework on Matlab are developed to collect and process data while the subjects are in motion. The tests include eight volunteers who have no record of heart disease. The walking and running data on the subjects are analyzed to find the minimal-noise bandwidth of the SCG signal. This bandwidth is used to design filters in the motion noise removal techniques and peak signal detection. There are two main techniques of combining signals from the two sensors to mitigate the motion artifact: analog processing and digital processing. The analog processing comprises analog circuits performing adding or subtracting functions and bandpass filter to remove artifact noises before entering the data acquisition system. The digital processing processes all the data using combinations of total acceleration and z-axis only acceleration. The two techniques are tested on three placements of accelerometer sensors including horizontal, vertical, and diagonal on gentle motion and walking. In general, the total acceleration and z-axis acceleration are the best techniques to deal with gentle motion on all sensor placements which improve average systolic signal-noise-ratio (SNR) around 2 times and average diastolic SNR around 3 times comparing to traditional methods using only one accelerometer. With walking motion, ADDER and z-axis acceleration are the best techniques on all placements of the sensors on the body which enhance about 7 times of average systolic SNR and about 11 times of average diastolic SNR comparing to only one accelerometer method. Among the sensor placements, the performance of horizontal placement of the sensors is outstanding comparing with other positions on all motions.
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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