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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Albuquerque, Célio Vinicius Neves de | - |
Autor(es): dc.contributor | Saade, Débora Christina Muchaluat | - |
Autor(es): dc.contributor | Andrade, Iandra Galdino | - |
Autor(es): dc.creator | Mousinho, Dario Monte Vianna Pires | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:16:27Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:16:27Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-01-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-01-20 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/36069 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057999 | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho apresenta um sistema de monitoramento de sinais vitais utilizando informações do estado do canal (Channel State Information – CSI) Wi-Fi coletadas por um dispositivo Raspberry Pi equipado com o firmware Nexmon. O sistema visa detectar batimentos cardíacos de forma não intrusiva, utilizando pacotes Wi-Fi para inferência dos sinais vitais. O processo foi dividido em três módulos principais: varredura, captura e processamento. Durante a varredura, o sistema identifica e seleciona a melhor rede Wi-Fi em operação na faixa de 5 GHz. A captura coleta pacotes CSI continuamente, e o processamento aplica uma média móvel, um filtro passa-banda, análise de componente principal e transformada de Fourier para obter a frequência cardíaca, nesta última etapa com a adição de um limiar para evitar ruídos e melhorar a precisão dos resultados. Testes comparativos foram realizados entre o sistema desenvolvido e o smartwatch Huawei GT 4, mostrando resultados promissores ao correlacionar as medições dos batimentos cardíacos de ambas as tecnologias, permitindo uma visualização detalhada dos sinais vitais ao longo do tempo. | - |
Descrição: dc.description | This study presents a vital signs monitoring system using Channel State Information (CSI) collected by a Raspberry Pi equipped with Nexmon firmware. The system aims to non-invasively detect heartbeats by using Wi-Fi packets to infer vital signs. The process is divided into three main modules: scanning, capturing, and processing. During scanning, the system identifies and selects the best available Wi-Fi network operating at 5 GHz. The capturing module continuously collects CSI packets, while the processing module employs techniques such as moving average filtering, bandpass filtering, Principal Component Analysis (PCA), and Fast Fourier Transform (FFT) to accurately determine heartbeat frequencies. Additionally, a thresholdbased approach was integrated during processing to mitigate noise and enhance result precision. Comparative tests were conducted between the developed system and the Huawei GT 4 smartwatch, showing promising results in correlating the heartbeat measurements from both technologies, allowing for a detailed visualization of vital signs over time. | - |
Descrição: dc.description | 25 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Monitoramento de sinais vitais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Batimentos cardíacos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistema não intrusivo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rede sem fio | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tecnologia em saúde | - |
Palavras-chave: dc.subject | Frequência cardíaca | - |
Palavras-chave: dc.subject | Vital signs monitoring | - |
Palavras-chave: dc.subject | CSI | - |
Palavras-chave: dc.subject | Raspberry Pi | - |
Palavras-chave: dc.subject | Nexmon | - |
Palavras-chave: dc.subject | Wi-Fi | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heartbeats | - |
Palavras-chave: dc.subject | Non-invasive system | - |
Título: dc.title | Aplicativo de estimação de batimentos cardíacos utilizando Wi-Fi CSI | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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