Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: irregular sampled data

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wykrywanie nagłych zmian położenia ciała ludzkiego w systemach nadzoru i opieki telemedycznej

Momot A., Momot M., Seredyński R., Stankiewicz A.

Studia Informatica

2013

Vol. 34, nr 2A

353--364

Artykuł przedstawia nową metodę wykrywania zmian w położeniu ludzkiego ciała, w szczególności upadków, na podstawie sygnałów odczytywanych z czujników umieszczonych na monitorowanej osobie. Przekształcenie sekwencji danych zebranych z czujników pozwala odróżnić upadek od normalnego ruchu. Opracowana metoda może być stosowana w domowych systemach nadzoru i opieki telemedycznej.

This paper presents new method to detect abrupt changes in the position of the human body, in particular falling, based on the signals acquired from sensors placed on the monitored person. The transformation of data sequence collected from sensors allows to distinguish between fall and normal movement. The method can be used in domestic telemedic systems.

Detection of human fall episodes based on coordinates of body tags and numerical differentiation

Momot M., Momot A., Nowak G., Seredynski R., Jezewski J., Kupka T.

Journal of Medical Informatics & Technologies

2012

Vol. 21

11--17

This paper presents a new method for detection of changes in alignment of the human body, particularly the fall, on the basis of signals acquired from the position sensors placed on the body of the monitored person. The sensors are located on the cuffs, waist and chest. Transformation of data sequence collected from sensors is proposed in order to best distinguish between the collapse from the normal movement. It is based on nonlinear combination of the first two derivatives of the signals being read. Because data from the sensors is sent asynchronously, a numerical algorithm for unevenly sampled data differentiation is proposed. Derivative values are calculated in equidistant nodes through differentiation of a polynomial, which is adjusted by minimizing the mean square error. The developed method can be used in home care telemedicine systems, where it is necessary to long term monitor of multiple vital parameters of people under care.