to-D convertor); software component

to-D convertor); software components involve interpolation,
normalization, filtration, feature extraction, and
detection and classification.
2) We have built a prototype and used it to instrument an
experimental bed. We have used the experimental bed to
collect load cell signals from 30 subjects who make 27
different body movements during each experiment. We
have compared the detected body movements against the
ground truth observed captured by a video camera, and
found that the average error rate is 6.3%.
3) We have also used the same data to classify these
27 body movements into big movements (those that
involve the entire body) and small movements (those
that only involve one part of the body). We compare the
classification results against the ground truth observed
by a video camera, and found that the average error rate
is 4.2%.
The remainder of the paper is organized as follows. In
Section II, we describe the hardware system design of MotionScale,
and in Section IV, we describe MotionScale’s signal
processing algorithms. We present our evaluation setup and
experimental results in Section V. In Section VI, we summarize
the existing bed-mounted body movement monitoring
systems, and compare their pros and cons. Finally, we provide
concluding remarks in Section VII.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แปลงไป D); คอมโพเนนต์ซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับการแก้ไขฟื้นฟู การกรอง การ สกัดคุณลักษณะ และตรวจหาและการจัดประเภท2) เราได้สร้างต้นแบบ และใช้เครื่องมือการไซส์ทดลอง เราใช้ห้องทดลองเพื่อรวบรวมสัญญาณโหลดเซลล์จากวัตถุ 30 ที่ 27เคลื่อนไหวร่างกายที่แตกต่างกันระหว่างแต่ละการทดลอง เรามีการเปรียบเทียบการเคลื่อนไหวร่างกายที่ตรวจพบกับการสังเกตพื้นดินจริงถ่าย ด้วยกล้องวิดีโอ และพบว่าอัตราการผิดพลาดเฉลี่ย 6.3%3) เรายังได้ใช้ข้อมูลเดียวกันในการจัดประเภทเหล่านี้27 ร่างกายเคลื่อนไหวเป็นการเคลื่อนไหวใหญ่ (ผู้ที่เกี่ยวข้องกับร่างกายทั้งหมด) และการเคลื่อนไหวขนาดเล็ก(ที่เพียงเกี่ยวข้องกับส่วนหนึ่งของร่างกาย) เราเปรียบเทียบการการจัดหมวดหมู่ผลลัพธ์กับความจริงดินที่สังเกตจากกล้องวิดีโอ และพบว่าอัตราเฉลี่ยข้อผิดพลาดเป็น 4.2%ส่วนเหลือของกระดาษจัดเป็นดังนี้ ในส่วนที่สอง เราอธิบายการออกแบบระบบฮาร์ดแวร์ของ MotionScaleและในมาตรา IV เราอธิบายสัญญาณของ MotionScaleอัลกอริธึมการประมวลผล เรานำเสนอการประเมินผลของเรา และผลการทดลองในส่วน V ในมาตรา VI เราสรุปการที่มีอยู่เตียงติดร่างกายเคลื่อนไหวตรวจสอบระบบ และเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสีย ในที่สุด เราให้หมายเหตุสรุปในส่วน VII

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อ-D แปลง); ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับการแก้ไข
ฟื้นฟูการกรองการสกัดคุณลักษณะและ
การตรวจสอบและการจำแนก.
2) เราได้สร้างต้นแบบและใช้มันเพื่อเครื่องดนตรี
เตียงทดลอง เราได้ใช้เตียงทดลอง
เก็บรวบรวมสัญญาณโหลดเซลล์จาก 30 วิชาที่ทำให้ 27
การเคลื่อนไหวร่างกายที่แตกต่างกันในแต่ละการทดลอง เรา
ได้มีการเปรียบเทียบการเคลื่อนไหวร่างกายที่ตรวจพบกับ
ความจริงพื้นสังเกตจับโดยกล้องวิดีโอและ
พบว่าอัตราความผิดพลาดเฉลี่ยอยู่ที่ 6.3%.
3) นอกจากนี้เรายังได้ใช้ข้อมูลเดียวกันในการจำแนกเหล่านี้
เคลื่อนไหวร่างกาย 27 เข้าสู่การเคลื่อนไหวใหญ่ (ผู้ที่
เกี่ยวข้องกับทั้งร่างกาย) และขนาดเล็กการเคลื่อนไหว (ผู้
ที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับส่วนหนึ่งของร่างกาย) เราเปรียบเทียบ
ผลการจัดหมวดหมู่ความจริงกับพื้นดินที่สังเกตได้
โดยกล้องวิดีโอและพบว่าอัตราความผิดพลาดเฉลี่ย
คือ 4.2%.
ส่วนที่เหลือของกระดาษที่มีการจัดระเบียบดังต่อไปนี้ ใน
ส่วนที่สองเราจะอธิบายการออกแบบระบบฮาร์ดแวร์ของ MotionScale,
และมาตรา IV เราจะอธิบาย MotionScale สัญญาณ
ขั้นตอนวิธีการประมวลผล เรานำเสนอการประเมินผลการตั้งค่าของเราและ
ผลการทดลองในมาตราโวลต์ในมาตรา VI เราสรุป
การเคลื่อนไหวของร่างกายการตรวจสอบเตียงติดที่มีอยู่
ในระบบและเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของพวกเขา สุดท้ายเราให้
สรุปข้อสังเกตในมาตราปกเกล้าเจ้าอยู่หัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

to-d แปลง ) ; ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับการประมาณค่าในช่วงบรรทัดฐาน , การกรองและการสกัดคุณลักษณะการตรวจหาและการจำแนก2 ) เราได้สร้างต้นแบบและใช้มันเป็นเครื่องมือทดลองนอน เราได้ทดลองใช้เตียงรวบรวมโหลดสัญญาณเซลล์จาก 30 คน ที่ทำ 27การเคลื่อนไหวร่างกายที่แตกต่างกันในแต่ละการทดลอง เรามีการตรวจพบการเคลื่อนไหวร่างกาย เทียบกับความจริงพื้นดินสังเกต บันทึกโดยกล้องวิดีโอ และพบว่า อัตราความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย 6.3 %3 ) นอกจากนี้เรายังได้ใช้ข้อมูลเดียวกันเพื่อแยกประเภทเหล่านี้27 การเคลื่อนไหวร่างกายในการเคลื่อนไหวใหญ่ ( ที่เกี่ยวข้องกับร่างกายทั้งหมด ) และการเคลื่อนไหวเล็ก ๆ ( ที่ที่เกี่ยวข้องกับส่วนใดส่วนหนึ่งของร่างกาย ) เราเปรียบเทียบหมวดหมู่ผลลัพธ์กับพื้นจริง สังเกตโดยกล้องวิดีโอ และพบว่าอัตราความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย4.2 %ส่วนที่เหลือของกระดาษจะจัดดังนี้ ในส่วนที่ ii เราอธิบายการออกแบบระบบ motionscale ฮาร์ดแวร์ ,และในส่วนที่ 4 เราอธิบาย motionscale สัญญาณประมวลผลอัลกอริทึม เรานำเสนอการตั้งค่าการประเมินผลของเราผลการทดลองในส่วนมาตรา 6 โวลต์ เราสรุปเตียงที่มีอยู่ติดตั้งตรวจสอบการเคลื่อนไหวของร่างกายระบบ และเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของพวกเขา . ในที่สุด , เราให้สรุปข้อสังเกตในมาตรา VII