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Estudio de Consumo en Redes de Sensores Inalámbricos para la detección de ondas características en ECG

机译:用于心电图特征波检测的无线传感器网络消耗研究

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摘要

Las redes de sensores inalámbricas de área corporal están emergiendo como una gran solución para el seguimiento de personas con problemas de salud. Hasta ahora, estas redes se limitan a leer las señales vitales del paciente y enviar toda la información recogida a un dispositivo colector donde será posteriormente procesada o mostrada a losudmédicos. Este enfoque deriva en un corto tiempo de vida de los nodos que forman la red, debido al gran consumo de energía que conlleva la transmisión de todos los datosudleídos a la estación base, pues la radio es el elemento que más consume del nodo.udMediante la inclusión de un algoritmo en los nodos, que procese las señales leídas por los sensores en lugar de enviarlas directamente, se consigue reducir notablemente eludconsumo, pues se reduce la comunicación inalámbrica, al transmitirse a la estación base sólo información relevante sobre el estado del paciente.udPara este trabajo, nos centramos en el procesamiento del electrocardiograma(ECG), usando una plataforma inalámbrica diseñada por IMEC capaz de leer 25 señales de ECG y electroencefalograma (EEG). Se ha diseñado una aplicación para el análisis de la señal ECG y el diagnóstico automático en tiempo real de patologías cardiacas, queudha sido optimizada para la escasa capacidad de procesamiento de la plataforma usada.udMediante el uso de esta aplicación se han obtenido resultados que llegan hasta el 99,11% de reducción en el consumo de energía de la radio, con respecto a otras redes en las que toda la información recogida por los sensores es transmitida a la estación base sin ningún procesamiento previo. ud[ABSTRAT]udThe Wireless Body Sensor Networks are emerging as a great solution for tracking people with health problems. Until now, these networks just read the patient's vital signsudand send all collected information to a collector device where data will be processed or shown to doctors. This approach results in a short lifetime of nodes that make up the network, due to high energy consumption associated with the transmission of all read data to the base station, because radio is the element with higher consumption in theudnode. Including an algorithm to process signals read by the sensor in the nodes instead sending them directly, significantly reduce consumption, thus it reduces the wireless communication, when only relevant information about the patient state is transmitted to the base station.udFor this work, we focus on electrocardiogram processing (ECG), using a wireless platform designed by IMEC that can read 25 ECG signals and electroencephalogram (EEG). An application for the analysis of the ECG signal and automatic real-time diagnosis of cardiac diseases has been designed, and it has been optimized for the limited processing capability of the platform used. Using this application, a 99.11% reduction in energy consumption of radio has been achieved, with respect to other networks, where all information collected by the sensors is transmitted to the base station without any pre-processing.
机译:无线人体区域传感器网络正在成为跟踪有健康问题的人的理想解决方案。到目前为止,这些网络仅限于读取患者的生命信号并将所有收集的信息发送到收集设备,然后由收集设备进行处理或显示给医生。由于无线电涉及节点中最消耗的元素,因此涉及到将所有数据udleido传输到基站的高功耗,因此这种方法的使用寿命很短,它来自组成网络的节点。通过在节点中包括一种算法来处理传感器读取的信号,而不是直接发送信号,可以显着减少噪声消耗,因为减少了无线通信,因为只发送了基站上的相关信息,从而在节点中包含了算法。 ud对于这项工作,我们专注于心电图(ECG)处理,使用由IMEC设计的能够读取25个ECG和脑电图(EEG)信号的无线平台。设计了一个应用程序,用于分析ECG信号和心脏病理的自动实时诊断,已针对所用平台的低处理能力进行了优化,并使用此应用程序获得了结果。与其他网络(其中传感器收集的所有信息无需事先处理即可传输到基站)相比,它们的无线电功耗降低了99.11%。 ud [ABSTRAT] ud无线人体传感器网络正在成为跟踪有健康问题的人的理想解决方案。到目前为止,这些网络仅读取患者的生命体征,并将所有收集到的信息发送到收集器设备,在该设备中数据将被处理或显示给医生。由于与无线电是节点中具有较高消耗的元素,与将所有读取的数据传输到基站相关联的高能量消耗,这种方法导致组成网络的节点的寿命很短。当仅将有关患者状态的相关信息传输到基站时,包括一种算法,该算法可以处理节点中传感器读取的信号,而不是直接发送信号,从而显着降低了功耗,从而减少了无线通信。使用由IMEC设计的无线平台专注于心电图处理(ECG),该平台可以读取25个ECG信号和脑电图(EEG)。设计了一种用于ECG信号分析和心脏疾病自动实时诊断的应用程序,并且已针对所使用平台的有限处理能力进行了优化。使用该应用程序,与其他网络相比,已将无线电的能耗降低了99.11%,在该网络中,传感器收集的所有信息都无需进行任何预处理就可以传输到基站。

著录项

  • 作者

    Gutiérrez Muñoz Laura;

  • 作者单位
  • 年度 2008
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 es
  • 中图分类

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