ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology· 2017Q1
TensorBeat: WiFi Kullanarak Temassız Çoklu Kişi Nefes Hızı İzleme
TensorBeat
- 199atıf
- Q1SCImago
- 2017yıl
Kısa özet
TensorBeat, birden fazla bireyin nefes hızını fiziksel temas olmadan tahmin etmek için WiFi kanal durumu bilgisini (CSI) faz farklarını ve tensör ayrıştırmayı kullanır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- TensorBeat, yaygın WiFi cihazlarından alınan CSI faz farkı verilerini kullanarak nefes hızlarını tahmin eder.
- Sistem, nefes sinyallerini çıkarmak için tensör ayrıştırma (özellikle CP ayrıştırma) kullanır.
- Kararlı bir sinyal eşleştirme algoritması, çoklu kişi izleme için ayrıştırılmış sinyal çiftlerini tanımlar.
- Tepe noktası tespiti, bireysel nefes hızlarını hesaplamak için kullanılır.
- Deneysel sonuçlar çeşitli ortamlarda yüksek doğruluk göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Breathing signal monitoring can provide important clues for health problems. Compared to existing techniques that require wearable devices and special equipment, a more desirable approach is to provide contact-free and long-term breathing rate monitoring by exploiting wireless signals. In this article, we propose TensorBeat, a system to employ channel state information (CSI) phase difference data to intelligently estimate breathing rates for multiple persons with commodity WiFi devices. The main idea is to leverage the tensor decomposition technique to handle the CSI phase difference data. The proposed TensorBeat scheme first obtains CSI phase difference data between pairs of antennas at the WiFi receiver to create CSI tensors. Then canonical polyadic (CP) decomposition is applied to obtain the desired breathing signals. A stable signal matching algorithm is developed to identify the decomposed signal pairs, and a peak detection method is applied to estimate the breathing rates for multiple persons. Our experimental study shows that TensorBeat can achieve high accuracy under different environments for multiperson breathing rate monitoring.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2017 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Matematik
Computational MathematicsMathematics