Analysis of Frequency Spectral Features of Coughing Activity from Tri-Axial Accelerometer sensor at Multiple Body Points
Notice bibliographique
Résumé
Human activity recognition using sensors has wider applications such as daily activity and health monitoring, robotics, security purpose, monitoring human beings in the workplace, and others. Activities such as sitting, standing, walking, walking upstairs, and walking downstairs are commonly classified. Cough event detection and counting have always been the most important research topic in the medical field. We aim to study the non-cough and cough activity in human beings at five body positions of varying heights subjects. Previous studies have shown that cough during walking can be accurately detected with 92, 73, 62, and 82% accuracy at the chest, stomach, shirt pocket, and upper hand respectively from raw acceleration signals in the time domain. We analyzed the frequency domain characteristics, the Spectral Maximum (SM), and Spectral Summation (SS) at four frequency bands in the 0–20 Hz range for the accelerometer axis: x, y, and z. Our study reveals a 24 – 142 % increase along the Y-axis and a 14 – 146 % increase along the Z-axis in SS of cough signal compared to a non-cough signal at the five-position considered in our study. Evaluation of the 3D plot of spectral features shows the clear difference of a cough signal from a non-cough.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».