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Enregistrement W2957063678 · doi:10.1049/iet-map.2018.5665

Concurrent cardiopulmonary detection using 12/24 GHz harmonic multiport interferometer radar architecture

2019· article· en· W2957063678 sur OpenAlexaff
Lydia Chioukh, Tarek Djerafi, Dominic Deslandes, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueIET Microwaves Antennas & Propagation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensPolytechnique MontréalInstitut National de la Recherche ScientifiqueÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometryRadarHarmonicElectronic engineeringArchitectureComputer scienceEngineeringElectrical engineeringPhysicsAcousticsOpticsTelecommunicationsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A harmonically driven bio‐radar based on the technique of a multiport interferometer (six‐port) technique is proposed and studied in order to improve the performance of vital signs monitoring. The feasibility of estimating cardiopulmonary parametric signatures by deploying a harmonic multiport interferometer radar is presented. This scheme is helpful to reduce the noise floor and the effects of undesirable parasitic harmonics of breathing and intermodulation. A theoretical analysis is developed to explain why a better heart‐beat detection using the proposed harmonic six‐port radar architecture can be achieved. The well‐known null point problem usually encountered in such radar detections of heart‐beating signs is alleviated by the insertion of a fixed 45° phase shift between the two different frequencies in the six‐port discriminator without an actual phase‐shifter. Simulations are carried out to investigate detection accuracy and sensitivity issues for monitoring the vital signs by cancelling the breathing harmonics and intermodulation products. The concept is then validated by the measured results of an experimental prototype using the proposed harmonic six‐port radar platform operating at 12 GHz (fundamental) and 24 GHz (harmonic).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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