A Secure Proposed Method for Real-Time Preserving Transmitted Biomedical Signals Based on Virtual Instruments
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical signals, encompassing electrocardiograms (ECG), electroencephalograms (EEG), electrooculograms (EOG), and other physiological data, are subjected to collection, preprocessing, and information extraction to discern patterns and trends.Given the transmission of these physiological activities over the Internet, the potential for unauthorized access necessitates stringent scrutiny.To mitigate data loss and theft, encryption of biomedical signals is implemented, with a particular emphasis on preserving the confidentiality of biomedical data.Commonly encrypted data include .datsignal files, images, confidential emails, user data, and directories.This paper proposes a robust method for encrypting and decrypting .datfiles, specifically for ECG signals, utilizing the discrete fourier transform (DFT) and its inverse (IDFT).Through the use of LabVIEW software, the encryption module accepts the .datinput, converts it into ASCII values, and then performs DFT on them.The encrypted data is subsequently stored for transmission with the support of a security key.Data is decrypted using the security key and IDFT is applied.A transformation is performed so that the ASCII values are returned to the original string format.In addition to demonstrating enhanced security for signals and information transmitted over long distances, the proposed encryption method is also able to achieve significant savings in data transmission costs.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».