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Enregistrement W4253070813 · doi:10.32920/ryerson.14644842.v1

Cuff Dynamics System Analysis and Modeling

2021· preprint· en· W4253070813 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSensor Technology and Measurement Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuffSystem dynamicsDynamics (music)Computer scienceRepresentation (politics)Nonlinear systemControl theory (sociology)LinearityPoint (geometry)Linear modelMathematicsEngineeringArtificial intelligenceControl (management)Electronic engineeringPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the properties of the cuff dynamics system. The approach used has been to first build up a linear model for the cuff dynamics system. Analysis of the results shows that the linear model can only hold over a very small operating range, the conclusion is drawn that the cuff dynamics system exhibits strong non-linearity. An artificial neural network then is proposed to model the non-linear cuff dynamics system. Mathematical analysis of the results shows that the model structure provides a better representation of the system dynamics. Two experiments are designed to capture the non-linearity of the cuff dynamics system using a NNARX neural network model. The single operating point of cuff dynamics approximation and the multiple operating point cuff dynamics approximation. A second order with one zero model is chosen as the best representation. The result of the simulations shows that it is not appropriate to use the cuff as sensor in the blood pressure measurement without considering the behaviour of the cuff. The cuff dynamics shows strongly non-linear properties, which contribute a lot to the whole blood pressure measurement.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,211 · 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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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