HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تقدير معدل ضربات القلب بكفاءة حسابية أثناء التمرين البدني باستخدام إشارات الفوتوبليثيسموغرافيا

Abdelhak M. Zoubir Tim Schäck Michael Muma

الملخص

تُعد الأجهزة القابلة للارتداء التي تُسجِّل إشارات الفوتوليثرسيموجرافي (PPG) شائعة بشكل متزايد لمراقبة معدل ضربات القلب أثناء ممارسة التمارين البدنية. ومع ذلك، فإن متطلبات الدقة العالية وانخفاض التعقيد الحسابي تتعارضان في كثير من الأحيان. نقترح طريقة تُقدِّم تقديرات دقيقة جدًا لمعدل ضربات القلب بتكلفة حسابية منخفضة جدًا، مما يجعلها قابلة للتنفيذ على الأجهزة القابلة للارتداء. ولتحقيق أدنى مستوى ممكن من التعقيد، نستخدم فقط عمليات معالجة إشارات أساسية، أي تقدير التردد الأساسي القائم على الارتباط، ودمج الطيف، وتخفيف الضوضاء التوافقية، والتتبع في المجال الترددي. وقد أظهرت الطريقة المقترحة تفوقًا ملحوظًا على الطرق الرائدة حاليًا في البيانات المعيارية الحالية من حيث زمن الحساب، مع تحقيق دقة مشابهة.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp