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A Basic Study of Cough Signal Detection for a Life-Support System Une étude de base de la détection des signaux de toux pour un système de survie

Shoichi TAKEDA, Shuichi KATO, Koki TORIUMI

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Résumé:

Les personnes âgées qui vivent seules ont particulièrement besoin d’un bilan de santé quotidien, de médicaments et d’une communication chaleureuse avec leur famille et leurs amis. Les auteurs ont développé un système informatique de survie doté de telles fonctions. Parmi eux, une fonction de bilan de santé quotidien capable de mesurer la tension artérielle, de détecter les maladies dues à la toux, etc. serait particulièrement puissante pour les soins primaires. Comme première étape vers la mise en place de services rapides pour un bilan de santé quotidien avec un ordinateur personnel, l'utilisation des informations sur la toux est envisagée. Les caractéristiques des données sur la toux sont analysées dans le but de développer une méthode de détection automatique des données sur la toux. Cet article propose une nouvelle méthode pour extraire les signaux de toux à partir d’autres types de signaux. Le coefficient différentiel d'une forme d'onde filtrée passe-bas s'avère d'abord être un paramètre efficace pour distinguer les signaux de voyelle et de toux, et la relation entre la fréquence de coupure et le taux de détection de la toux est clarifiée. Ce paramètre est ensuite appliqué aux signaux de toux mélangés à des signaux de voyelles ou à des bruits blancs pour évaluer la robustesse. Les tests d'évaluation montrent que la caractéristique de toux peut être parfaitement détectée pour un rapport S/B de 20 dB lorsque la fréquence de coupure est réglée à 24 [Hz]. Les résultats expérimentaux suggèrent que la méthode de détection de la toux proposée peut être un outil utile en tant que soins primaires pour les personnes âgées atteintes d'une bronchite telle qu'une bronchite asthmatique et une bronchopneumonie.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E83-A No.12 pp.2640-2648
Date de publication
2000/12/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement des signaux numériques

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