Smart Furniture Using Radar Technology for Cardiac Health Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> The integration of radar technology into smart furniture represents a practical approach to health monitoring, circumventing the concerns regarding user convenience and privacy often encountered by conventional smart home systems. Radar technology's inherent non-contact methodology, privacy-preserving features, adaptability to diverse environmental conditions, and high precision characteristics collectively establish it a compelling alternative for comprehensive health monitoring within domestic environments. In this paper, we introduce a mm-wave radar system positioned strategically behind a seat, featuring an algorithm capable of identifying unique cardiac waveform patterns for healthy subjects. These patterns are characterized by two peaks followed by a valley in each cycle, which can be correlated to ECG, enabling effective cardiac waveform monitoring. The provided algorithm excels in discerning variations in heart patterns, particularly in individuals with prolonged corrected QT intervals, by minimizing high frequency breathing interference and ensuring accurate pattern recognition. Additionally, this paper addresses the influence of body movements in seated individuals, conducting a comprehensive study on heart rate variability and estimation. Experiment results demonstrate a maximum heart rate variability error of 30 milliseconds and an average relative error of 4.8% in heart rate estimation, showcasing the efficacy of the proposed method utilizing variational mode decomposition and a multi-bin approach.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».