Input Resistance Boosting for Capacitive Biosignal Acquisition Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Capacitive electrodes are a promising alternative to conventional wet Ag/AgCl electrodes in the acquisition of biological signals. They consist of a metallic sensing layer covered by an insulating material that contacts the human body. They have the advantage of measuring biopotentials in humans through clothing, hair, and small air gaps. The electrode capacitance creates a high-pass filter with the analog front-end’s (AFE) input resistance. Hence, the bandwidth of the system, especially the low cut-off frequency, depends on the dielectric layers and the characteristics of the body-electrode contact. Moreover, capacitive electrodes suffer from motion artifacts (MAs) that also modify the electrode capacitance. This article proposes an electrode topology with boosted input resistance and compensation for the electrode capacitance changes. To achieve such characteristics, the proposed circuit comprises a negative impedance converter (NIC) that increases the input resistance, which allows the addition of a capacitor in series with the electrode capacitance to reduce the effects of capacitance changes. The proposed electrode’s cut-off frequency was investigated in a controlled test bench. For the worst case scenario of electrode capacitance (1 pF), the proposed topology achieved a cut-off frequency of 1.5 Hz while the reference circuit had a cut-off frequency of 72 Hz. The proposed topology also outperformed the reference electrode in common-mode rejection ratio (CMRR) and through clothing ECG acquisition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».