Low Sampling-rate Approach for ECG Signals with Compressed Sensing Theory
Notice bibliographique
Résumé
<p> </p> <p>Wireless Body Area Networks (WBANs) consist of tiny Biomedical Wireless Sensors (BWSs) and a Gate Way (GW) to connect to the external databases in the hospital and medical centres. The GW could connect the BWSs, to a range of wireless telecomnumication networks. These wireless telecommunication networks could be either a mobile phone network, a standard telephone network a dedicated medical centre or using public Wireless Local Area Networks (WLANs) nodes also known a Wi-Fi system. The electrocardiogram (ECG) signals are widely used in health care systems because they are non-invasive mechanisms to establish medical diagnosis of heart diseases. The current ECG systems suffer from important limitations: limited patient's mobility, limited energy, limited on wireless applications. The main drawback of current EGG systems is the location-specific nature of the systems due to the use of fixed/wired applications. That is why; there is a critical need to improve the current ECG systems to cover security handling and to achieve extended patient's mobility. With this in mind, Compressed Sensing (CS) procedure and the collaboration of Block Sparse Bayesian Learning (BSBL) framework is used to provide a robust low sampling-rate approach for normal and abnormal ECG signals. Advanced WBANs based on our approach will be able to deliver healthcare not only to patients in hospital and medical centres; but also in their homes and workplaces thus offering cost saving, and improving the quality of life. Our simulation results based on two proposed algorithms illustrate 15% incensement of Signal to Noise Ratio (SNR) and a good level of quality for the degree of incoherence between the random measurement and sparsity matrices.</p> <p> </p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».