Wireless Body Area Networks Based on Compressed Sensing Theory
Notice bibliographique
Résumé
In this research, the effective sampling method known as Compressed Sensing (CS) theory is applied to Wireless Body Area Networks (WBANs) to provide low power and low sampling-rate wireless healthcare systems and intelligent emergency care management systems. The fundamental contribution of this work can be divided into three areas. 1) We propose two new algorithms in the sensing, measurement, and processing area to compress biomedical data. 2) In the communication area, one new channel model based on CS theory is defined to transmit compressed data to the receiver side. 3) In the receiver side or reconstruction area, two new algorithms for recovering the original biomedical data are presented to recover the original data. Our results will be divided into three areas. 1) We employ the proposed algorithms to WBANs with a single biomedical signal (i.e. Electroencephalography [ECG] signals as a sample signal). In this area, the simulation results illustrate an increment of 10% improved for sensitivity in receiving compressed ECG signals. The simulation results also illustrate a 25% reduction of Percentage Root-mean-square Difference (PRD) for ECG signals on the receiver side. In addition, they confirm the ability of CS to maximize the prediction level for received the ECG signal at either Gate Ways (GWs) or Access Points (APs). 2) We illustrate that the proposed algorithms can be employed in WBANs with multiple biomedical signals to enhance current health care systems into low-power wireless healthcare systems. In this area, the simulation results confirm that for a particular WBAN, including N biomedical signals, the sampling-rate can be reduced by 25-35% and power consumption by 35-40%, without sacrificing the network’s performance. 3) Here improvements for wireless channel feature between BWSs and either GWs or APs are shown. In this area, the results demonstrate that CS is able to maximize signal amplitude to 25-30% at the receiver as well as distance between transmitter and receiver BWS to 30%. Moreover, these results confirm that path loss can be reduced to 25%.
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 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) | 0,001 | 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 ».