• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    An IoT-Based Framework for Elderly Remote Monitoring

    Thumbnail
    التاريخ
    2019
    المؤلف
    Boukhennoufa I.
    Amira A.
    Bensaali F.
    Anagnostopoulos D.
    Nikolaidou M.
    Kotronis C.
    Politis E.
    DImitrakopoulos G.
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    This Paper presents an Internet of Things (IoT) based framework to monitor ECG for biometric recognition and acceleration for fall detection. To this end, an-IoT based Remote Elderly Monitoring System (REMS) platform is described. REMS consists of a Shimmer3TM device transmitting physiological signal wirelessly to a nearby gateway which routes the data to a remote IoT-platform, able to accommodate dynamically changing configurations. The Shimmer firmware has been modified to send data based on the compressive sensing theory in order to ameliorate energy consumption in addition of real data, and the analysis and processing are done locally on a heterogeneous multicore edge device in order to solve latency issues related to cloud reliance. Subsequently the framework has been designed to handle the different parameter settings and multiple scenarios in a user-friendly way. Furthermore, it allows the user to monitor physiological data and acquire some feedback related to their analysis. Depending on a scenario (energy save, secure communication) the system can be configured manually or automatically to monitor ECG or acceleration data and displays them, it can also identify the subject based on ECG recognition and detect fall if it occurs. - 2019 IEEE.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/DSD.2019.00070
    http://hdl.handle.net/10576/14525
    المجموعات
    • الهندسة الكهربائية [‎2846‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video