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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90007078
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2024-04-26
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90007078 (fulltext)
pdf
2.43 MB
8
メタデータ
ファイル出力
メタデータID
90007078
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
A 11.3-µA Physical Activity Monitoring System Using Acceleration and Heart Rate
著者
Nakanishi, Motofumi ; Izumi, Shintaro ; Tsukahara, Mio ; Kawaguchi, Hiroshi ; Kimura, Hiromitsu ; Marumoto, Kyoji ; Fuchikami, Takaaki ; Fujimori, Yoshikazu ; Yoshimoto, Masahiko
著者名
Nakanishi, Motofumi
著者ID
A1323
研究者ID
1000060621646
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=325ffd70e737c9d3520e17560c007669
著者名
Izumi, Shintaro
和泉, 慎太郎
イズミ, シンタロウ
所属機関名
システム情報学研究科
著者名
Tsukahara, Mio
著者ID
A0302
研究者ID
1000000361642
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=b584e37f288df9e9520e17560c007669
著者名
Kawaguchi, Hiroshi
川口, 博
カワグチ, ヒロシ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者名
Kimura, Hiromitsu
著者名
Marumoto, Kyoji
著者名
Fuchikami, Takaaki
著者名
Fujimori, Yoshikazu
著者ID
A0340
研究者ID
1000030324099
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=40bd226fd9fbd0ed520e17560c007669
著者名
Yoshimoto, Masahiko
吉本, 雅彦
ヨシモト, マサヒコ
所属機関名
システム情報学研究科
収録物名
IEICE Transactions on Electronics
巻(号)
E101.C(4)
ページ
233-242
出版者
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers(IEICE)
刊行日
2018-04-01
公開日
2020-05-07
抄録
This paper presents an algorithm for a physical activity (PA) classification and metabolic equivalents (METs) monitoring and its System-on-a-Chip (SoC) implementation to realize both power reduction and high estimation accuracy. Long-term PA monitoring is an effective means of preventing lifestyle-related diseases. Low power consumption and long battery life are key features supporting the wider dissemination of the monitoring system. As described herein, an adaptive sampling method is implemented for longer battery life by minimizing the active rate of acceleration without decreasing accuracy. Furthermore, advanced PA classification using both the heart rate and acceleration is introduced. The proposed algorithms are evaluated by experimentation with eight subjects in actual conditions. Evaluation results show that the root mean square error with respect to the result of processing with fixed sampling rate is less than 0.22[METs], and the mean absolute error is less than 0.06[METs]. Furthermore, to minimize the system-level power dissipation, a dedicated SoC is implemented using 130-nm CMOS process with FeRAM. A non-volatile CPU using non-volatile memory and a flip-flop is used to reduce the stand-by power. The proposed algorithm, which is implemented using dedicated hardware, reduces the active rate of the CPU and accelerometer. The current consumption of the SoC is less than 3-µA. And the evaluation system using the test chip achieves 74% system-level power reduction. The total current consumption including that of the accelerometer is 11.3-µA on average.
キーワード
adaptive sampling
normally off computing
physical activity classification
sensor fusion
SoC
カテゴリ
システム情報学研究科
科学技術イノベーション研究科
学術雑誌論文
権利
© 2018 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
0916-8524
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eISSN
1745-1353
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DOI
https://doi.org/10.1587/transele.E101.C.233
NAID
130006602186
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