Abstract-Givet det växande antalet äldre människor och patienter som diagnostiseras med Parkinsons sjukdom, övervakning funktionella aktiviteter med hjälp av bärbara trådlösa sensorer kan användas för att främja livskvalitet och hälsosammare livsstilar. Vi föreslår en ny och praktisk lösning med hjälp av tre små trådlösa sensorer för funktionell aktivitetsmätare (FAM) och en smartphone för att lagra, överföra, analysera och uppdatera data. Tre sensorer, som var och en består av en triaxiell accelerometer och ett triaxiellt gyroskop, är fästa vid bröstet och båda låren. En beräkningseffektiv signalbehandlingsalgoritm är utformad för att exakt mäta lutningsvinklar. En kontinuerlig aktivitetsigenkänningsalgoritm utvecklas med hjälp av ett beslutsträd baserat på tidsseriedata och spektrumanalys; denna algoritm kan identifiera aktiviteter i det dagliga livet i tre allmänna kategorier: 1) ställningar som stående, sittande och liggande; 2) rörelse som promenader; och 3) övergångar såsom sit-to-stand och stand-to-sit. Resultaten visar en exakt vinkelmätning jämfört med rörelsefångstsystemet Optotrak 3020 och en tillförlitlig upptäckt av alla aktiviteter med känslighet minst 96,2 % jämfört med videoinspelningar.
I REF används kombinationen för att upptäcka positioner (laying, sittande och stående), locomotion (gång) och övergångar (sitt-to-stand, stand-to-sit).
Continuous functional activity monitoring based on wearable tri-axial accelerometer and gyroscope
{'venue': '2011 5th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (PervasiveHealth) and Workshops', 'journal': '2011 5th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (PervasiveHealth) and Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}