| 講演名 | 2018-08-09 ［依頼講演］スパース適応アルゴリズムに基づく非接触心拍検出 葉 臣(慶大), 豊田 健太郎(慶大), 大槻 知明(慶大), |
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| 抄録(和) | 非接触心拍検出法として, ドップラーレーダを用いた方法が注目を集めている. しかし, ドップラーレーダの受信信号に含まれる心拍成分は非常に微弱であるため，呼吸および体動によって検出精度が著しく劣化する. 本稿では, ロバストスパース適応アルゴリズムに基づき, 高精度に心拍検出を達成する手法を提案する. 提案法は, 適応アルゴリズムの目的関数の勾配の逆方向に沿って回帰誤差を低減すると共に, 心拍スペクトルのスパース性を利用して正確な再構成スペクトルを得ることによって, 微弱な心拍成分を検出する. また, 提案法は, 回帰誤差の更新を量子化し, 安定的なスパーススペクトル再構成を実現する. 5人の被験者に対し, 着席静止およびラップトップPCでタイピング時の実験を行い, 提案法は従来法と比較して心拍検出精度を改善することを確認した. |
| 抄録(英) | The development of non-contact monitoring technique has a great influence on the heartbeat monitoring, such as, for drivers and burned patients. In particular, the heartbeat detection with Doppler radar has drawn extensive attentions. However, since the heartbeat signal contained in received radar signals is quite weak, the detection accuracy obviously deteriorates in the presence of respiration and body motion. In this report, a robust heartbeat detection algorithm is proposed, based on the spectrum reconstruction method termed stochastic gradient. Through correcting the gradient of cost function constructed by recursion error, and utilizing the sparse characteristics of heartbeat spectrum, the weak heartbeat component is extracted by the reconstructed spectrum with minimum deviation. Furthermore, the proposed algorithm realizes more stable sparse spectrum reconstruction (SSR), by quantizing the updating of recursion error. Under the sitting still and typing with a laptop for five subjects, the proposed method is validated to improve the detection accuracies over the conventional method. |
| キーワード(和) | 非接触心拍検出 / ドップラーレーダ / スパーススペクトル再構成 / 確率的勾配 / 適応フィルタ |
| キーワード(英) | Non-contact heartbeat detection / Doppler radar / sparse spectrum reconstruction (SSR) / stochastic gradient / adaptive filter |
| 資料番号 | SAT2018-34,RCS2018-137 |
| 発行日 | 2018-08-02 (SAT, RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SAT / RCS |
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| 開催期間 | 2018/8/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | 岩手大学 |
| 開催地（英） | Iwate University |
| テーマ（和） | 移動衛星通信、放送、誤り訂正、無線通信一般 |
| テーマ（英） | Wireless Communications, etc. |
| 委員長氏名（和） | 辻 宏之(NICT) / 大槻 知明(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Tsuji(NICT) / Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 筋誡 久(NHK) / 山下 史洋(NTT) / 福田 英輔(富士通研) / 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) |
| 副委員長氏名（英） | Hisashi Sujikai(NHK) / Fumihiro Yamashita(NTT) / Eisuke Fukuda(Fujitsu Labs.) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 柴山 大樹(NTT) / 高橋 卓(NICT) / 西村 寿彦(北大) / 石原 浩一(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Shibayama(NTT) / Takashi Takahashi(NICT) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Koichi Ishihara(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 村岡 一志(ＮＴＴドコモ) / 衣斐 信介(阪大) / 西本 浩(三菱電機) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Kazushi Muraoka(NTT DOCOMO) / Shinsuke Ibi(Osaka Univ.) / Hiroshi Nishimoto(Mitsubishi Electric) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Satellite Telecommunications / Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［依頼講演］スパース適応アルゴリズムに基づく非接触心拍検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Lecture] Sparse Adaptive Algorithms to Realize Non-contact Heartbeat Detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非接触心拍検出 / Non-contact heartbeat detection |
| キーワード(2)（和/英） | ドップラーレーダ / Doppler radar |
| キーワード(3)（和/英） | スパーススペクトル再構成 / sparse spectrum reconstruction (SSR) |
| キーワード(4)（和/英） | 確率的勾配 / stochastic gradient |
| キーワード(5)（和/英） | 適応フィルタ / adaptive filter |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 葉 臣 / Chen Ye |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 豊田 健太郎 / Kentaroh Toyoda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-08-09 |
| 資料番号 | SAT2018-34,RCS2018-137 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | SAT-176,RCS-177 |
| ページ範囲 | pp.29-34(SAT), pp.31-36(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-02 (SAT, RCS) |