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J-GLOBAL ID：201902223152955163   整理番号：19A0135002

長期有効ブルデバイスにおける身体活動の分類のためのセンサ選択【JST・京大機械翻訳】

Sensor Selection for Classification of Physical Activity in Long-Term Wearable Devices

著者 (4件)： Kirchner Jens (Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg (FAU), Institute for Electronics Engineering, Erlangen, Germany) ,  Faghih-Naini Samira (Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg (FAU), Institute for Electronics Engineering, Erlangen, Germany) ,  Bisgin Pinar (Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg (FAU), Institute for Electronics Engineering, Erlangen, Germany) ,  Fischer Georg (Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg (FAU), Institute for Electronics Engineering, Erlangen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SENSORS  ページ： 1-4  発行年： 2018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)

抄録/ポイント： k-NNアルゴリズムに基づく物理的活動の分類を,分類精度,電力消費および計算時間に関して,センサ(加速度計,ジャイロスコープ,気圧計)の異なる組合せで評価した。この目的のために,着用可能なセンサプラットフォームを提案し,20人の被験者による研究を行った。加速度計と気圧計の組合せは,3つの基準に対して最良のトレードオフを与えることが分かった。すなわち,完全なセンサセットと比較して,計算時間と電力消費は,それぞれ45%と88%減少した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速度計 ,  気圧計 ,  電力消費 ,  アルゴリズム ,  *センサ ,  ジャイロスコープ
準シソーラス用語： 被験者 ,  着用 ,  分類精度 ,  センサ選択 ,  *身体活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 長期 ,  身体活動 ,  分類 ,  センサ選択