Abstract-oobtrusiv övervakning av hjärtfrekvensen (HR) är nödvändig för att förbättra medicinsk intervention. En ny generation av madrassbaserad fiberoptiksensor (FOS) håller på att utvecklas för HR-övervakning. Användningen av denna FOS-madrass för medicinsk diagnos kräver lämpliga avancerade signalbehandlingsalgoritmer. I vår studie strävar vi efter att väga prestandan hos en ny och billigare mikrobent FOS-madrass genom att tillämpa ballistocardiogram och HR-extraheringsalgoritmer. Därför är vårt studiemål att jämföra fyra typer av HR-extraheringsalgoritmer på FOS-madrassen, nämligen MODWT, CEEMDAN, cepstrum och klusterbildning. Målet är att, baserat på deras noggrannhet och beräkningshastighet, välja den mest lämpliga för online- eller offlineapplikationer. Resultaten av tillämpningen av dessa fyra valda algoritmer på FOS-madrassen visar att cepstrum är den mest exakta algoritmen med ett genomsnittligt absolut fel (MAE) på 4,62 ± 1,68 BPM. Cepstrum är dock lämpligare för offlineövervakning med en körtid på 662,9 ms för ett 10-sekunders signalsegment. Resultaten visar också att Maximal Overlap Direct Wavelet Transform (MODWT) är effektivare med en körtid på 4,1 millisekunder för online-ändamål, men med en något större MAE (6,87 ± 1,94 BPM). Båda metoderna visade sig vara lika effektiva på den nya madrasstekniken som tidigare intelligenta madrasser.
Otis m.fl. använde en ny generation av madrass-baserad fiber-optiska sensor för pulsmätning REF.
Comparative Study of Heart Rate Extraction Methods for a Novel Intelligent Mattress
{'venue': '2018 9th International Symposium on Signal, Image, Video and Communications (ISIVC)', 'journal': '2018 9th International Symposium on Signal, Image, Video and Communications (ISIVC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}