Spatial Efficacy of Respiration Monitoring using Doppler Radars for Personalized Thermal Comfort Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Spatial Efficacy of Respiration Monitoring using Doppler Radars for Personalized Thermal Comfort Assessment Wooyoung Jung and Farrokh Jazizadeh Pages 1034-1041 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: Recent research efforts have shown that human thermophysiological features could play a crucial role in inferring occupants thermal comfort, which is required for comfort-aware heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) operation. Our previous studies have demonstrated that variations of respiration, a representative human thermophysiological feature, can be non-intrusively quantified by a Doppler radar sensor (DRS). However, in pursuit of enabling human-aware rooms in buildings, in this study we have explored the impact of distance and position of the respiration monitoring system to investigate the potential of DRS systems as a ubiquitous apparatus in the real-world scenarios. Through experimental studies, respiration characteristics were evaluated in different locations and angles relative to the location of the measurement device. The measurements were carried out using a DRS system and a respiratory belt for ground truth data collection. The noise artifacts were reduced by applying the Savitzky-Golay method and Hann window, and respiration was identified by selecting the frequency component with the maximum amplitude in the typical breathing frequency range (0.1 to 0.5 Hz). Our analyses demonstrated that the signal from a cost-effective DRS technology without the use of external amplifiers could cover a range, within 1.0m longitudinally and 0.5m laterally, which is sufficient for an individual sensing given a normal office environment. It was also observed that the use of an external amplifier extends the range of the DRS sensing but at the same time accentuates the noise. Therefore, advanced noise removal methods are needed to increase the range of robust sensing. This study contributes to DRS deployment strategies for realization of comfort-aware systems. Keywords: Comfort-aware HVAC operation; Doppler radar; Respiration monitoring DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0138 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».