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वाईफाई सिग्नल बहुत उच्च सटीकता के साथ श्वसन विकृति का पता लगा सकता है

राउटर के सिग्नल को दीवारों, वस्तुओं और यहां तक ​​कि लोगों द्वारा भी परिलक्षित किया जा सकता है। इस वाईफाई तरंग व्यवहार के आधार पर, राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) के इंजीनियर उन्होंने डिजाइन किया एक श्वसन निगरानी प्रणाली और वर्णन किया कि कैसे एक अद्वितीय डिवाइस का प्रोटोटाइप काम करता है। यह पता लगाएगा और प्रकट करेगा कि किसी व्यक्ति की श्वसन विकृति क्या है।

राउटर का वाईफाई सिग्नल हमारे विचार से कहीं अधिक उपयोगी है: नेट सर्फिंग के अलावा, यह श्वसन संबंधी बीमारियों का भी पता लगा सकता है

यदि किसी व्यक्ति को फेफड़े, स्वरयंत्र या नाक की समस्या है, तो साँस लेने और छोड़ने के चक्र के दौरान छाती और पेट की गति बदल जाएगी। इन परिवर्तनों का पता लगाने के लिए वाईफाई सिग्नल तरंगों का उपयोग किया जा सकता है। यह वस्तुओं द्वारा परिलक्षित होता है, जिसका अर्थ है कि राउटर को रडार के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है - आपको केवल प्राप्त संकेतों का विश्लेषण करने के लिए एक एल्गोरिथ्म विकसित करने की आवश्यकता है।

विचार और प्रयोग के लेखक राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) के शोधकर्ता हैं। उनकी परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए उन्होंने राउटर के फर्मवेयर को बदल दिया ताकि इसे प्रति सेकंड 10 गुना तक लिंक स्टेट इंफॉर्मेशन (CSI) प्राप्त हो। CSI अनुरोध के दौरान, राउटर ने सिग्नल को बढ़ाया और "सुना" यह देखने के लिए कि प्रतिक्रिया सिग्नल कैसे बदलता है। इन परिवर्तनों की तुलना ध्वनि और परिणामी प्रतिध्वनि के बीच के अंतर से की जा सकती है। आपको समझाने के लिए चमगादड़ इसी तरह खुद को अंतरिक्ष में उन्मुख करते हैं।

श्वसन विकृति के लिए वाईफाई

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आने वाले दो संकेतों के "पैटर्न" में अंतर से, यह समझा जा सकता है कि उत्तर की प्रतीक्षा के समय पर्यावरण में क्या परिवर्तन हुए हैं। शोधकर्ताओं ने एक राउटर प्रोग्राम भी लिखा है जो प्राप्त सीएसआई संकेतों का विश्लेषण करता है। संशोधित राउटर को ब्रीथेस्मार्ट कहा जाता था। परीक्षण के दौरान, वैज्ञानिकों ने पाया कि ब्रीथस्मार्ट कमरे में लोगों की गतिविधियों को कैप्चर करने के लिए पर्याप्त सटीक था, जिसमें सांस लेते समय उनकी छाती की गति भी शामिल थी। अधिक व्यापक परीक्षण के लिए, इंजीनियरों ने विभिन्न सांस लेने वाले मॉकअप के साथ एक डमी का इस्तेमाल किया। तदनुसार, डिवाइस है सही ढंग से 99.54% पर कब्जा कर लिया विभिन्न छाती आंदोलन पैटर्न।

शोधकर्ताओं ने प्रयोग को सफल माना और एक स्मार्टफोन एप्लिकेशन विकसित करने की अपनी योजना साझा की जो उन्हें वाई-फाई के माध्यम से ब्रीथेस्मार्ट से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देगा। भविष्य में, यह तकनीक किसी व्यक्ति के बीमार होने से पहले ही स्वास्थ्य समस्याओं का निदान करने में मदद कर सकती है।

गियानलुका कोबुची
गियानलुका कोबुची

कोड, भाषाओं और भाषाओं, मानव-मशीन इंटरफेस के बारे में भावुक। तकनीकी विकास से जुड़ी हर चीज़ मेरी रुचि में है। मैं अपने जुनून को अत्यधिक स्पष्टता के साथ फैलाने की कोशिश करता हूं, विश्वसनीय स्रोतों पर भरोसा करता हूं, न कि "सिर्फ पहले आने वाले व्यक्ति पर"।

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