On the detection of elderly equilibrium degradation using multivariate-EMD

International audienceThe aim of this paper is to provide a new methodology for the detection of an increased risk of falling in community-dwelling elderly. A new extended method of the empirical mode decomposition (EMD) called multivariate-EMD is employed in the proposed solution. This method will be mainly used to analyze the stabilogram center of pressure (COP) time series. In this paper, we describe also the remote non-invasive assessment method, which is suitable for static and dynamic balance. Balance was assessed using a miniature force plate, while gait was assessed using wireless sensors placed in a corridor of the home. The experimental results show the effectiveness of this indicator to identify the differences in standing posture between different groups of population

Subjective Evaluation of Discomfort in Sitting Positions

International audienceWe study the modelling of the subjective sensation of discomfort for subjectsseated during a long time, in terms of local discomforts. The methodology usesfuzzy measures and integrals in a multicriteria decision making process,which enables the modelling of complex interaction between variables. Resultsof the experiment are detailed, giving models with respect to different kindsof discomfort, and to different macro-zones of the body

Détection et classification d'événements en représentation multidimensionnelle. Application sur l'EMG utérin

L'EMG utérin peut être représenté par un processus AR où plusieurs événements sont superposés. Dans ce cas, la détection peut être faite en utilisant des algorithmes de détection classiques. Cependant, l'algorithme de classification doit prendre en compte les formes spécifiques de ces événements superposés. Dans ce travail, la classification est basée sur la décomposition multi-échelle et sur le test multihypothèse. Après détection utlisant le modèle AR adaptatif, le signal est décomposé en plusieurs échelles et classifié suivant une matrice de variance-covariance calculée à partir de la décomposition multiéchelle. Cet approche aboutit à deux retards différents pour la détection et la classification. Ils dépendent du seuil de détection et du temps d'estimation de la matrice de variance covariance, respectivement

Détection de ruptures dans les signaux électromyographiques

Cet article présente une méthode de détection-élimination des parasites contenus dans les signaux électromyographiques (EMG). Les bruits sont modélisés soit par des suites autorégressives, soit par des fonctions déterministes, en fonction de la tâche réalisée - détection ou élimination. Nous réalisons la détection des ruptures par un test CUSUM optimal appliqué aux données ainsi modélisées. Ultérieurement nous éliminons les bruits détectés par l'algorithme des moindres carrés, le signal résultant étant prêt alors pour la procédure de caractérisation

Carlo Giacinto Fontana (1699-1776), un erudito notaio valtellinese

International audienceLa détection et la segmentation de changement sont les premières étapes dans beaucoup d'applications en traitement des signaux. La plupart des algorithmes de segmentation sont basés sur la théorie de détection et des tests statistiques d'hypothèse. Quand les paramètres des hypothèses sont connus, les chercheurs utilisent un algorithme efficace appelé algorithme CUSUM pour résoudre le problème de la détection. Cet algorithme est basé sur le rapport de logarithme de vraisemblance. L'algorithme de CUSUM est optimal car il optimise le retard à la détection quand le temps moyen entre fausses alarmes tend vers l'infini. Dans beaucoup d'applications, les modifications peuvent affecter l'énergie, la fréquence ou ces deux paramètres en même temps. La détection d'un changement fréquentiel peut être effectuée en utilisant l'algorithme de CUSUM appliqué sur les innovations d'un modèle AR. Les coefficients AR contiennent des informations sur le contenu spectral du signal. Dans la plupart d'applications, les paramètres des hypothèses à détecter sont souvent inconnus et d'autres algorithmes doivent être appliqués pour la détection des changements. Ces algorithmes sont basés sur le calcul d'une somme cumulative dynamique (DCS) du rapport de logarithme de vraisemblance entre deux hypothèses localement estimées. L'estimation de ces hypothèses se fait à chaque instant t en utilisant deux fenêtres glissantes avant et après le temps courant t. La première partie de cet article fournit une vue globale de l'algorithme CUSUM, en se concentrant sur l'algorithme de somme cumulée dynamique. On présentera les propriétés et limites principales de DCS. Ensuite on propose un nouvel algorithme de détection utilisée pour résoudre ces problèmes. Une méthode automatique pour calculer les seuils est également présentée. On montrera ensuite quelques résultats après application de ces méthodes sur les signaux EMG posturaux

A Subarcsecond Companion to the T Tauri Star AS 353B

Adaptive optics imaging of the bright visual T Tauri binary AS 353 with the Subaru Telescope shows that it is a hierarchical triple system. The secondary component, located 5.6" south of AS 353A, is resolved into a subarcsecond binary, AS 353Ba and Bb, separated by 0.24". Resolved spectroscopy of the two close components shows that both have nearly identical spectral types of about M1.5. Whereas AS 353A and Ba show clear evidence for an infrared excess, AS 353Bb does not. We discuss the possible role of multiplicity in launching the large Herbig-Haro flow associated with AS 353A.Comment: AASTeXv5.0, 21 pages, 5 figures, Astronomical Journal, in pres

Des technologies innovantes pour le suivi des personnes âgées fragiles

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Repérage et suivi de la fragilité physique chez les personnes âgées

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SEMG simulation for MFCV distribution estimates assessment

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Applications biomédicales : Analyse des signaux bioélectriques

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