Modeling and Reconstructing Textile Sensor Noise: Implications for Wearable Technology

可穿戴计算机 计算机科学 织物 人工智能 噪音(视频) 可穿戴技术 信号处理 信号(编程语言) 模式识别(心理学) 计算机视觉 计算机硬件 嵌入式系统 数字信号处理 材料科学 图像(数学) 程序设计语言 复合材料
作者
Yupeng Tian,Mohammad Abdizadeh,Amin Mahnam,Presish Bhattachan,Milad Alizadeh-Meghrazi,Ladan Eskandarian,Muammar Kabir,Idir Mellal,Miloš R. Popović,Milad Lankarany
标识
DOI:10.1109/embc44109.2020.9176393
摘要

Wearable sensors enable the simultaneous recording of several electrophysiological signals from the human body in a non-invasive and continuous manner. Textile sensors are garnering substantial interest in the wearable technology because they can be knitted directly into the daily-used objects like underwear, bra, dress, etc. However, accurate processing of signals recorded by textile sensors is extremely challenging due to the very low signal-to-noise ratio (SNR). Systematic classification of textile sensor noise (TSN) is necessary to: (i) identify different types of noise and their statistical characteristics, (ii) explore how each type of noise influences the electrophysiological signal, (iii) develop optimal textile-specific electronics that suppress TSN, and (iv) reproduce TSN and create large dataset of textile sensors to validate various machine learning and signal processing algorithms. In this paper, we develop a novel technique to classify textile sensor artifacts in ECG signals. By simultaneously recording signals from the waist (textile sensors) and chest (gel electrode), we extract TSN by removing the chest ECG signal from the recorded textile data. We classify TSN based on its morphological and statistical features in two main categories, namely, slow and fast. Linear prediction coding (LPC) is utilized to model each class of TSN by auto-regression coefficients and residues. The residual signal can be approximated by Gaussian distribution which enables reproducing slow and fast artifacts that not only preserve the similar morphological features but also fulfill the statistical properties of TSN. By reproducing TSN and adding them to clean ECG signals, we create a textile-like ECG signal which can be used to develop and validate different signal processing algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
山海完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
我是老大应助跳跃凡桃采纳,获得10
刚刚
kp完成签到,获得积分10
刚刚
崽崽完成签到,获得积分10
1秒前
YY230512完成签到,获得积分20
1秒前
海孩子完成签到,获得积分10
2秒前
我是老大应助whale采纳,获得10
3秒前
听风吹完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
殊荣完成签到,获得积分10
3秒前
张宁波完成签到,获得积分0
5秒前
奋斗水香完成签到,获得积分10
5秒前
哈桑士完成签到 ,获得积分10
5秒前
zzt完成签到,获得积分10
5秒前
泪流不止完成签到,获得积分10
5秒前
YY230512发布了新的文献求助10
5秒前
Hammerdai发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
Ava应助wyw采纳,获得10
7秒前
goblue完成签到,获得积分10
7秒前
苏苏苏完成签到 ,获得积分10
7秒前
Demons完成签到,获得积分10
7秒前
小迷糊完成签到,获得积分10
7秒前
hhyy完成签到,获得积分10
7秒前
NexusExplorer应助难过小懒虫采纳,获得10
8秒前
魔幻的语雪完成签到,获得积分10
8秒前
我不到啊完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
胡文静发布了新的文献求助10
9秒前
bu完成签到,获得积分10
10秒前
李小新完成签到 ,获得积分10
10秒前
科研小辣鸡完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
波尔完成签到 ,获得积分10
11秒前
jade完成签到,获得积分10
11秒前
小鱼完成签到 ,获得积分10
12秒前
我们围坐篝火完成签到,获得积分10
12秒前
qiming完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 2390
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4009325
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3549162
关于积分的说明 11301105
捐赠科研通 3283572
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1810370
邀请新用户注册赠送积分活动 886205
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 811301