Estimation of Breathing Rate with Confidence Interval Using Single-Channel CW Radar
Notice bibliographique
Résumé
Breathing rate monitoring using continuous wave (CW) radar has gained much attention due to its contact-less nature and privacy-friendly characteristic. In this work, using a single-channel CW radar, a breathing rate estimation method is proposed that deals with system nonlinearity of a single-channel CW radar and realizes a reliable breathing rate estimate by including confidence intervals. To this end, time-varying dominant Doppler frequency of radar signal, in the range of breathing rate, is extracted in time-frequency domain. It is shown through simulation and mathematical modeling that the average of the dominant Doppler frequencies over time provides an estimation of breathing rate. However, this frequency is affected by noise components and random body movements over time. To address this issue, the sum of these unwanted components is extracted in time-frequency domain, and from their surrogate versions, bootstrap resamples of the measured signal are obtained. Accordingly, a 95% confidence interval is calculated for breathing rate estimation using the bootstrap approach. The proposed method is validated in three different postures including lying down, sitting, and standing, with or without random body movements. The results show that using the proposed algorithm, estimation of breathing rate is feasible using single-channel CW radar. It is also shown that even in presence of random body movements, average of absolute error of estimation for all three postures is 1.88 breath per minute, which represents 66% improvement as compared to the Fourier transform-based approach.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».