Frequency reliant wireless power transfer link for a applications of mWatts devices

In general, the resonant inductive wireless power transfer is superior in power efficiency consequently provides longer transfer range over inductive or capacitive wireless power transfer. For that reason, the theoretical analysis and simulation results of the series-to-series wireless power transfer topology were discussed in this paper. The study is conducted to analyze the effect of the coupling coefficient (k) of the coupling coils to the resonant frequency and input impedance of the transmitting circuit. The analysis is conducted by analyzing the equivalent circuit model by using circuit theory. The equivalent circuit model is developed by using the T-equivalent circuit. Further, the result is validated with the circuit simulation using the ISIS Proteus simulation package. The results of the analysis used in developing the highly efficient series-to-series wireless power transfer

General Analysis of Resonance Coupled Wireless Power Transfer (WPT) Using Inductive Coils

In this paper, parameter analysis of the inductive coils is evaluated for low power Wireless Power Transfer (WPT) applications. Inductive coils are the major element used in the WPT systems, in which different shaped coils are employed. The selection of coils is very critical, depends purely on the fundamental characteristics (shape and geometry) of the coils. In order to design a better system, three different shapes of coils, namely, circular, square and rectangular are designed and analysed. The vital parameters such as self-inductance, mutual inductance, quality factor, magnetic field and efficiency are evaluated for all three coils. It is observed that these parameters are maximal for circular as compared to the other two shapes. The circular coils produce higher voltage efficiency of 29% as compared to rectangular (25%) and square (23%) shaped coils. Thus, this paves a way to other researchers to suitably select circular inductive coils for wireless electricity applications

Very Low Power Neural Network FPGA Accelerators for Tag-Less Remote Person Identification Using Capacitive Sensors

Human detection, identification, and monitoring are essential for many applications aiming to make smarter the indoor environments, where most people spend much of their time (like home, office, transportation, or public spaces). The capacitive sensors can meet stringent privacy, power, cost, and unobtrusiveness requirements, they do not rely on wearables or specific human interactions, but they may need significant on-board data processing to increase their performance. We comparatively analyze in terms of overall processing time and energy several data processing implementations of multilayer perceptron neural networks (NNs) on board capacitive sensors. The NN architecture, optimized using augmented experimental data, consists of six 17-bit inputs, two hidden layers with eight neurons each, and one four-bit output. For the software (SW) NN implementation, we use two STMicroelectronics STM32 low-power ARM microcontrollers (MCUs): one MCU optimized for power and one for performance. For hardware (HW) implementations, we use four ultralow-power field-programmable gate arrays (FPGAs), with different sizes, dedicated computation blocks, and data communication interfaces (one FPGA from the Lattice iCE40 family and three FPGAs from the Microsemi IGLOO family). Our shortest SW implementation latency is 54.4 µs and the lowest energy per inference is 990 nJ, while the shortest HW implementation latency is 1.99 µs and the lowest energy is 39 nJ (including the data transfer between MCU and FPGA). The FPGAs active power ranges between 6.24 and 34.7 mW, while their static power is between 79 and 277 µW. They compare very favorably with the static power consumption of Xilinx and Altera low-power device families, which is around 40 mW. The experimental results show that NN inferences offloaded to external FPGAs have lower latency and energy than SW ones (even when using HW multipliers), and the FPGAs with dedicated computational blocks (multiply-accumulate) perform best

Neural Networks for Indoor Human Activity Reconstructions

Low cost, ubiquitous, tagless, and privacy aware indoor monitoring is essential to many existing or future applications, such as assisted living of elderly persons. We explore how well different types of neural networks in basic configurations can extract location and movement information from noisy experimental data (with both high-pitch and slow drift noise) obtained from capacitive sensors operating in loading mode at ranges much longer that the diagonal of their plates. Through design space exploration, we optimize and analyze the location and trajectory tracking inference performance of multilayer perceptron (MLP), autoregressive feedforward, 1D Convolutional (1D-CNN), and Long-Short Term Memory (LSTM) neural networks on experimental data collected using four capacitive sensors with 16 cm x 16 cm plates deployed on the boundaries of a 3 m x 3 m open space in our laboratory. We obtain the minimum error using a 1D-CNN [0.251 m distance Root Mean Square Error (RMSE) and 0.307 m Average Distance Error (ADE)] and the smoothest trajectory inference using an LSTM, albeit with higher localization errors (0.281 m RMSE and 0.326 m ADE). 1D Convolutional and window-based neural networks have best inference accuracy and smoother trajectory reconstruction. LSTMs seem to infer best the person movement dynamics

An activity monitoring system for senior citizens living independently using capacitive sensing technique

With the continual increase of senior citizens more resources are required for providing care centers services. The quality of such services can be enhanced by remotely monitoring senior citizens living independently in their homes. The monitoring can be performed using various types of sensors, but the solution presented in this paper is simple, cost effective as well as easy to implement compared to most of the existing systems. The proposed system uses capacitive based sensor to monitor the daily activities of an elderly living alone. The monitoring system works on the principle of measuring the disturbance in the electromagnetic field when a human body approaches the sensor. This proposed sensor is fundamentally based on electric field sensing using sensors are in the form of thin planar electrodes. The Arduino-based board in combination with CapSense library acquires the sensed data. The detection system is embedded on the care-center floor surface, making the system to be non-intrusive as well as maintaining the privacy of the user. The data so obtained is perceived as information on a PC, which can be used in generating an automatic alarm system. A notification can be sent to the cell phones of the caregivers for assistance. The important thing in the alarms is that no user input is required from the person under monitoring and no devices need to be worn. A prototype sensor is described in detail and preliminary results are presented based on simulation and experimental procedure

Non-invasive wearable sensing system for sleep disorder monitoring

Dissertação de mestrado, Engenharia Electrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2017This Master Thesis introduced a proposal of a remote sensory system for the detection of sleep disorders in geriatric outpatients. Although the most accurate solution would be an in-depth study in a sleep clinic, it is not a realistic environment for the elderly. The objective is that the patient stays at home, and without changing their daily routines, the clinicians get objective information in order to make a correct diagnosis of the sleep disorders. Sleep disorders are often classified as medical disorders corresponding to modifications on the sleep patterns and the amount of these modifications increase with age. However, regularly, these illnesses are undiagnosed, since is hard for the patients to explain the symptoms to the doctor. To achieve the proposed objective, we studied the polysomnography bio-signals that could be used to accurate reflect the sleep disorders occurrences. We designed a Body Sensor Network (BSN) to be divided into both movement assessment (Accelerometer and Gyroscope) and biomedical signals (EMG, ECG, PPG, GSR) evaluation. These signals, reflecting both breathing and cardiac activities, are processed by a specifically developed algorithm. The reduction of the number of sensors was also envisaged, and it was decided to use 3 biomedical sensors instead of the minimum of 22 sensors used by polysomnography. Thus, to offer better visualization of the recorded signals a software interface was developed to include the processing and visualization of the signals. To identify the sleep stage and apnea state, we settled an algorithm that processes both ECG and EMG. To validate this algorithm, it was decided to use two sources of data: PhysioNet data base containing ECG and EMG signals and data recorded by our BSN on volunteers. With this work, we were able to build a BSN capable of detecting a set of sleep disorders, without using any invasive method. The network provides reliable data, and using the developed interface, it helps elderly health providers to carry out an in-depth analysis of the information and to better identify sleep disorders.Este trabalho introduz uma proposta de uma monitorização remota de saúde para a deteção de desordens de sono em pacientes ambulatórios geriátricos. As desordens de sono são as condições que afetam a habilidade de dormir bem regularmente. Podem ser causadas por um problema de saúde ou por elevado stress. Embora a solução mais precisa seja um estudo aprofundado numa clínica de sono, este não corresponde a um cenário realista para os idosos, corrompendo os dados registados devido ao stress associado ao ambiente desconhecido. De modo a que o paciente não saia de sua casa e não altere as suas rotinas diárias, o sistema desenvolvido tem um uso simples que pode ser utilizado num ambiente amigável e seguro para o paciente. Isto irá providenciar informação objetiva aos clínicos, de modo a diagnosticar as desordens de sono de maneira correta, já que os pacientes por vezes têm dificuldade em explicar os sintomas aos médicos durante a consulta, o que vai provocar um elevado número de casos subdiagnosticados. O primeiro passo a tomar, de modo a criar um sistema de monitoramento remoto doméstico, é definir quais são os sinais a monitorizar. O primeiro sinal definido para ser alvo de monitoramento foi o Eletrocardiograma (ECG). A razão deve-se ao fato de este sinal já ter sido empregado em variadíssimos estudos relativos ao sono, em que os pesquisadores utilizam a Heart Rate Variability (HRV) para a deteção de apneias de sono (tanto no domínio do tempo ou frequência) e outros transtornos de sono. Neste trabalho vamos tentar identificar episódios de acoplamento cardiorrespiratório, ao analisar a HRV. O segundo sinal a ser eleito foi o Eletromiograma (EMG) proveniente do queixo. Este sinal foi escolhido, devido à correlação que tinha com o sinal ECG na presença de episódios de apneia obstrutivos. Este fenómeno deve-se à dificuldade que o paciente tem ao inspirar, pois como tem as vias respiratórias obstruídas, o ar não chega aos pulmões. Isto vai levar a um esforço extra por parte do paciente, que se vai traduzir num aumento de amplitude do sinal. Esta variação vai novamente aparecer dez ou mais segundos depois, quando o ar voltar a entrar nos pulmões, e o paciente voltar a respirar normalmente. Para além de estes dois sinais biomédicos, também vamos monitorizar o sinal Fotopletismografia (PPG) e a resposta galvânica da pele (GSR). O PPG é usado para detetar as diferenças no volume do sangue, de modo a avaliar a circulação periférica enquanto que a resposta galvânica mede a condutividade da pele. Ambos os sinais apresentaram características distintivas na presença de apneia, e podem ser alvo de estudo detalhado em trabalhos futuros. Em termos de sinal de movimento, foram gravados e analisados os sinais do acelerómetros e giroscópios em dois locais distintos: na região do diafragma, de modo a obter dados que se possam correlacionar com doenças respiratórias relacionadas com o sono, e na coxa esquerda. Esta informação não vai ser utilizada minuciosamente no presente trabalho, mas no futuro irá ser empregada de modo a ser correlacionada com distúrbios do movimento do sono. Identificados os sinais a ser supervisionados e a informação proveniente, vai ser desenvolvido um algoritmo para diferenciar o estado de apneia obstrutiva (OSA) e o estado de sono normal (NS). No algoritmo proposto foi processado o sinal ECG de modo a obter a HRV. O nosso algoritmo foi baseado no domínio da frequência, dado que a literatura aponta como a forma mais adequada para revelar diferenças de episódios de apneia obstrutiva e sono normal [1]. Ao processar a HRV, obtemos as suas características, e é efetuada a densidade espetral de potência (PSD) na Very Low Frequency (VLF) e High Frequency (HF). Escolhemos estas duas bandas de frequência, porque está provado que são as melhores na distinção entre o estado de sono e o estado de apneia. No caso da VLF, o máximo em OSA é mais proeminente que no NS. Já o inverso ocorre na banda de HF, em que no estado NS, existe um pico que surge devido à arritmia do seio respiratório (RSA) e que normalmente tem o aspeto de uma curva gaussiana. Reconhecidas as diferenças entre os dois estados, são definidos thresholds para estado de apneia e estado de sono normal. Estes limites serão verificado por uma Moving Average Window com um tamanho de 60 segundos. No começo, o algoritmo vai desprezar os primeiro 60 segundos. Após este período, a janela média móvel vai fazer a PSD para HF e VLF e verifica se para ambos os resultados, o threshold é cumprido. Caso os limites sejam atingidos, a janela desloca-se 10 segundos, e aplica os mesmo método, durante os próximos 50 segundos, de modo a termos os valores para 60 segundos. Após a recolha total de dados, é feita a média dos 60 segundos para as duas bandas de frequência. Se ambas atingirem o threshold definido, o intervalo é definido como OSA. Para testar este algoritmo foram utilizadas duas bases de dados: a PhysioNet, que tem informação clinicamente anotada por médicos e é utilizada em diversos trabalhos nesta área, e também iremos testar na informação recolhida pela nossa rede de sensores. Relativamente à base de dados da PhysioNet, os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, com precisão a 87,8%, especificidade a 89,9% e sensibilidade a 86,3%. No caso dos sinais recolhidos pela rede de sensores proposta, foi escolhido um dos voluntários que já tinha sido previamente diagnósticos com apneia severa de modo a aumentar as nossas chances de encontrar episódios de apneia. Não foi possível definir valores para a precisão, especificidade e sensibilidade já que não temos um sinal de referência com anotações médicas, para compararmos com os resultados obtidos pelo nosso algoritmo. Em alguns intervalos que foram identificados como episódios de apneia, os sinais recolhidos foram verificados no domínio do tempo, e foram encontradas correlações entre o sinal HRV, EMG, acelerómetro e giroscópio, em que estes dois últimos são sinais obtidos oriundos do peito. De modo a aumentar a precisão do sistema proposto, o próximo passo vai ser incluir o sinal EMG no nosso sistema. Como foi observado em literatura previamente lida, é possível usar a PSD no sinal EMG, para diferenciar entre indivíduos com determinada patologia e indivíduos saudáveis [2]. Por isso aplicamos a PSD no sinal EMG, nos dois diferentes estados (NS e OSA) e obtivemos curvas semelhantes para ambos os estados, obtidas no sinal ECG. Tal fato deve-se provavelmente à componente respiratória que vai influenciar o sinal muscular obtido do queixo. De modo a que os sinais sejam facilmente visualizados, também foi desenvolvida uma interface gráfica, na aplicação do Matlab™ GUIDE, que irá dar aos utilizadores acesso aos sinais gravados pela nossa rede de sensores, e possivelmente a aplicação do algoritmo proposto, para vermos em que pontos os episódios de apneia ocorreram

Device-free indoor localisation with non-wireless sensing techniques : a thesis by publications presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Electronics and Computer Engineering, Massey University, Albany, New Zealand

Global Navigation Satellite Systems provide accurate and reliable outdoor positioning to support a large number of applications across many sectors. Unfortunately, such systems do not operate reliably inside buildings due to the signal degradation caused by the absence of a clear line of sight with the satellites. The past two decades have therefore seen intensive research into the development of Indoor Positioning System (IPS). While considerable progress has been made in the indoor localisation discipline, there is still no widely adopted solution. The proliferation of Internet of Things (IoT) devices within the modern built environment provides an opportunity to localise human subjects by utilising such ubiquitous networked devices. This thesis presents the development, implementation and evaluation of several passive indoor positioning systems using ambient Visible Light Positioning (VLP), capacitive-flooring, and thermopile sensors (low-resolution thermal cameras). These systems position the human subject in a device-free manner (i.e., the subject is not required to be instrumented). The developed systems improve upon the state-of-the-art solutions by offering superior position accuracy whilst also using more robust and generalised test setups. The developed passive VLP system is one of the first reported solutions making use of ambient light to position a moving human subject. The capacitive-floor based system improves upon the accuracy of existing flooring solutions as well as demonstrates the potential for automated fall detection. The system also requires very little calibration, i.e., variations of the environment or subject have very little impact upon it. The thermopile positioning system is also shown to be robust to changes in the environment and subjects. Improvements are made over the current literature by testing across multiple environments and subjects whilst using a robust ground truth system. Finally, advanced machine learning methods were implemented and benchmarked against a thermopile dataset which has been made available for other researchers to use