A Low-Power Non-Uniform Third-Derivative-Based Sampling Technique for ECG Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we present an approach called third-derivative-based sampling (TDS), which is a non-uniform sampling technique that can be used in a variety of applications. Here, we will focus on applying the technique to electrocardiogram (ECG) signals. We also present a possible hardware implementation of the approach. The TDS method uses cubic spline interpolation for sampling the signal as well as signal reconstruction. As compared to other non-uniform sampling techniques, TDS offers an improved accuracy of the reconstructed signal and/or a reduction in the number of retained samples which enhances the compression factor (CF). Such improvements will also lead to an enhanced power efficiency in ECG monitoring systems. Users can control the associated reconstruction error by adjusting the maximum number of samples that can be disregarded (N) and/or the magnitude of the fourth derivative of the signal. The presented results demonstrate that the proposed method can offer up to 20% improvement in the CF as compared to the state-of-the-art techniques reported in the literature without compromising the reconstruction error. Alternatively, it can offer up to 53% enhancement in the accuracy of the reconstructed signal for a given CF. By integrating the proposed TDS block into an ECG data acquisition and processing system, the overall power consumption of the system can be reduced since only a small fraction of samples (proportional to CF) are kept and processed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».