ウェアラブル応用のための内身体音響波信号の検出と分類【Powered by NICT】

Moncada-Gonzalez Hector R.; Aguilar-Ponce Ruth M.; Tecpanecatl-Xihuitl J. Luis; Lopez-Meyer Paulo; Camacho-Perez J. Rodrigo; Zamora-Esquivel Julio; Cordourier-Maruri Hector; Von Borstel Alejandro Ibarra

文献

J-GLOBAL ID：201702263423489623 整理番号：17A0182036

ウェアラブル応用のための内身体音響波信号の検出と分類【Powered by NICT】

Detection and classification of intra boby acoustic wave signals for wearable applications

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著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 2016 号： ROPEC ページ： 1-6 発行年： 2016年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ウェアラブルデバイス(WD)は,特定のタスクを行うように設計されたシステムであり,これらのシステムは,日常生活の個人所有物に埋め込まれている。ウェアラブルデバイスにおける通常の変換器は加速度計ジャイロスコープ,カメラなどを含んでいる。WDは,電力の点で効率的に設計するために必要である。,新しい傾向として,感知への電力供給必要としない音響変換器を組み込んでいる。は非常に安価で交換が容易である。WDでは,これらの変換器は,ヒト組織と骨中を伝搬する音波信号を検出した。これらの種類の信号の処理は,医療,ジェスチャ認識,触覚などのような多くの分野に関係している。提案したシステムは,右手の手首から内体音響波信号(IBAWS)を捕捉するために三個のセンサのセットを用いた。信号データベースである提案した五ジェスチャの各百三十回繰り返し18ユーザを用いて構築した。パターンはセンサ当たり六特徴で構成されている,スペクトル流束,スペクトル重心と短時間エネルギーを含む。完全提案したパターンは18特徴含んでいた。分類器の結果は,Gaussカーネルを用いたBayes分類器,Knn分類器を用いた精度の80%,および人工ニューラルネットワークを用いた精度の85.56%を用いた精度の75.37%を示した。18ユーザのセット,IBAWSを分類する仮説を支援するためのこれらの全ては,ユーザから独立しており,WDで利用するために一般化することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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入出力装置 , 生体計測

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