Abstract-Energieffektivitet har varit en långvarig designutmaning för bärbara sensorsystem. Det är särskilt viktigt vid kontinuerlig ämnesövervakning på grund av det pågående behovet av kompakta storlekar och bättre sensorer. I detta dokument presenteras en energieffektiv klassificeringsalgoritm baserad på delvis observerbar Markov-beslutsprocess (POMDP). I varje steg väljer POMDP dynamiskt sensorer för klassificering via en policy för sensorval. Problemet med sensorval formaliseras som ett optimeringsproblem, där målet är att minimera felklassificeringskostnaden med tanke på en viss energibudget. Stat övergångar modelleras som en dold Markov modell (HMM), och motsvarande sensor val politik representeras med hjälp av en finit-state controller (FSC). För att utvärdera detta ramverk samlades sensordata in från flera försökspersoner under deras frilevande förhållanden. Relativ noggrannhet och energiminskning från den föreslagna metoden jämförs mot naiva Bayes (alltid) och enkla slumpmässiga strategier för att validera algoritmens relativa prestanda. När målet är att bibehålla samma klassificeringsnoggrannhet uppnås en betydande energiminskning.
Au och al. I REF föreslogs energieffektiva klassificeringsalgoritmer för bärbara sensorsystem.
Energy-Efficient Context Classification With Dynamic Sensor Control
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}