LoRaWAN, als een toonaangevend protocol voor Low Power Wide Area Networks (LPWAN), biedt een innovatieve oplossing voor grootschalige IoT-toepassingen waarbij energie-efficiëntie en bereik cruciaal zijn. Desondanks kent LoRaWAN inherente beperkingen die voortkomen uit de aard van het protocol, zoals de beperkingen in bidirectioneel verkeer en de uitdagingen rond betrouwbaar dataverkeer. Onderzoek wijst uit dat bidirectionele communicatie in LoRaWAN zowel voordelen als nadelen kent: terwijl het de mogelijkheid biedt om bevestigingen te ontvangen, leidt het ook tot verhoogde energieconsumptie en kan het netwerkcapaciteit reduceren door verhoogde luchtverkeersbelasting.

Daarom is het noodzakelijk om mechanismen te implementeren die de betrouwbaarheid van dataoverdracht optimaliseren zonder disproportioneel de energievraag te verhogen. Methoden zoals replicatie van berichten, waarbij data meerdere keren wordt verzonden om kans op ontvangst te vergroten, zijn effectief maar dienen zorgvuldig te worden afgestemd. Het optimaliseren van het aantal replicaties en het benutten van tijdsdiversiteit – het verspreiden van berichten over verschillende tijdsintervallen – kan de efficiëntie significant verbeteren zonder onnodige congestie te veroorzaken.

Voorts wordt het gebruik van rateless codes, zoals fountain codes (waaronder LT- en Raptor-codes), steeds relevanter voor LPWAN-systemen. Deze codes bieden een adaptieve foutcorrectiemethode waarbij het aantal verzonden redundante datablokken dynamisch kan worden aangepast op basis van de netwerkcondities. Door deze techniek kunnen IoT-apparaten gegevens betrouwbaar verzenden ondanks wisselende kanaalkwaliteit en interferentie, terwijl ze het energieverbruik laag houden. Implementaties in industriële omgevingen tonen aan dat rateless codes bijdragen aan deterministische en betrouwbare pakkettransmissies, cruciaal voor kritieke toepassingen.

Daarnaast wordt de netwerkarchitectuur van LoRa verbeterd via methoden zoals multi-hop en mesh-netwerken, die zorgen voor uitgebreidere dekking en betere netwerkbetrouwbaarheid. Cooperatieve retransmissie en hybride coded replication versterken het netwerkvermogen om dataverlies te minimaliseren. Multi-connectiviteit en tijdsgebaseerde toegang (zoals Time-slotted LoRa) bieden mechanismen om interferentie te verminderen en de kanaaltoegang te coördineren.

Het combineren van deze technologieën met cross-layer optimalisaties – waarbij fysieke laag, MAC-laag en applicatielaag samenwerken – creëert een robuuster en efficiënter IoT-ecosysteem. Het is van belang dat ontwerpers en ontwikkelaars van IoT-systemen niet alleen de theoretische prestaties van LoRaWAN in overweging nemen, maar ook de praktische beperkingen door factoren als imperfecte orthogonaliteit van kanalen en netwerkcongestie.

Naast deze technische optimalisaties is het essentieel dat de implementatie van LoRaWAN-systemen rekening houdt met het specifieke gebruiksscenario. Variabelen zoals het aantal apparaten, de frequentie van berichten, en de prioriteit van gegevensverkeer bepalen de meest geschikte strategieën voor berichtretransmissie en foutcorrectie. Begrip van deze factoren helpt bij het balanceren van betrouwbaarheid, latency en energieverbruik.

Belangrijk is ook te beseffen dat de evolutie van IoT-netwerken een voortdurende aanpassing vereist aan veranderende omstandigheden en nieuwe eisen. De integratie van beveiligingsmaatregelen, de aanpassing aan schaalvergroting en de implementatie van zelfherstellende netwerkprotocollen zijn onmisbare aspecten voor toekomstbestendige IoT-communicatie.

Hoe kunnen we storingen in ambulante ECG-metingen verminderen?

Ambulante ECG-apparaten zijn ontworpen om het mogelijk te maken ECG-metingen draadloos op te nemen en over te dragen. Een van de belangrijkste voordelen van ambulante ECG-monitoring is het vermogen om het signaal continu te monitoren met behulp van een klein apparaat dat overal mee naartoe kan worden genomen door de patiënt. Veel van deze apparaten bieden de mogelijkheid om de opgenomen gegevens via draadloze kanalen te delen. De evolutie van conventionele ECG-monitoring naar ambulante apparaten wordt geïllustreerd in Fig. 15.1.

Een van de belangrijkste zorgen bij het opnemen van een ECG-signaal is de aanwezigheid van storingen. Enkele prominente storingen die tijdens het acquisitieproces van een ECG kunnen optreden, zijn onder andere:

  • Beweegartifacten (geïnduceerd door de beweging van de patiënt of elektroden)

  • Basislijnverschuivingen (geïnduceerd door de beweging of ademhaling van de patiënt)

  • Elektromyogramruis (geïnduceerd door spiersamentrekkingen)

  • Storing door de netspanning (geïnduceerd door de stroomvoorziening)

Beweegartifacten en basislijnverschuivingen zijn laagfrequente storingen, terwijl de netspanningsstoring en elektromyogramruis hoogfrequente storingen zijn. Van deze storingen zijn vooral beweegartifacten en basislijnverschuivingen opvallend tijdens de signaalverwerking in ambulante ECG-apparaten. Deze storingen beïnvloeden de morfologie van het ECG-signaal, waardoor de analyse ervan voor clinici bemoeilijkt wordt. Daarom is het onderdrukken van deze ruis in ambulante ECG-opnames een noodzakelijke taak.

Er zijn verschillende methoden voorgesteld om het ECG-signaal te ontdoen van storingen. Zo wordt in de literatuur een techniek gebaseerd op totale variatie (TV) voorgesteld [10], evenals een schatting op basis van niet-lokale middelen (NLM) voor denoising [11]. Andere technieken combineren discrete wavelettransformatie (DWT) met NLM [12] of gebruiken gewogen empirische mode decompositie (EMD) voor het onderdrukken van ruis [14]. Daarnaast spelen methoden op basis van samengeperste waarnemingen een belangrijke rol bij het herstellen van bron-signalen uit ruisvolle metingen [15, 16]. In andere benaderingen wordt de non-lineaire filtering benadering van de Moreau enveloppe gebruikt voor biomedische denoising [17], terwijl adaptieve filteringtechnieken, gebaseerd op orthogonale wavelets, helpen om beweegartifacten en basislijnverschuivingen te onderdrukken [18].

De meeste van de hierboven genoemde benaderingen maken gebruik van DWT of SWT voor multi-resolutie signaaldecompositie. Deze technieken vereisen de juiste keuze van wavelets, wat een uitdaging kan zijn, aangezien deze keuze per toepassing of zelfs per databron kan variëren. Dit maakt deze methoden vaak complexer en tijdrovender. De empirische wavelettransformatie (EWT) heeft echter verschillende voordelen, zoals lage rekentijd, data-adaptiviteit en geschiktheid voor zowel laag- als hoogfrequente signalen die dicht bij elkaar liggen [32, 33].

Er zijn al enkele studies die DWT, EMD en SWT-gebaseerde technieken hebben gebruikt voor het ontdoen van ECG-signalen van ruis. Echter, de EWT is tot op heden nog niet voldoende verkend in het geval van ECG-toepassingen, met name voor het verwijderen van beweegartifacten en basislijnverschuivingen. In deze studie wordt daarom de EWT-gebaseerde multi-resolutie techniek geïntroduceerd om multi-resolutiecomponenten van verschillende frequentiebanden uit het ECG-signaal te extraheren. De wavelet-domein NLM-schatting wordt vervolgens toegepast om beweegartifacten en basislijnverschuivingen uit de ECG-opnames te onderdrukken.

De voorgestelde techniek voor het onderdrukken van beweegartifacten en basislijnverschuivingen begint met het decomponeren van het ruisvolle ECG-signaal in zijn multi-resolutiecomponenten door middel van de EWT-techniek. In de EWT worden de lokale maxima van het signaal gedetecteerd, waarna het spectrum wordt opgedeeld en een waveletfilterbank wordt gegenereerd. Deze waveletfilters worden vervolgens als een bandpassfilter toegepast op de verschillende secties van het signaal, afhankelijk van de frequentie-inhoud.

De effectiviteit van de voorgestelde techniek wordt aangetoond door middel van experimenten met zowel beweegartifacten als basislijnverschuivingen in ECG-databases, waarbij een vergelijking wordt gemaakt met recente technieken. De resultaten tonen aan dat de voorgestelde methode in staat is de storingen effectief te onderdrukken, wat de algehele signaalkwaliteit en analyse nauwkeurigheid ten goede komt.

Het is belangrijk te begrijpen dat de uitdaging van het denoising van ECG-signalen niet alleen te maken heeft met het verwijderen van storingen, maar ook met het behouden van de essentie van het signaal. Het belangrijkste doel is om ruis te onderdrukken zonder de belangrijke diagnostische informatie die in het ECG-signaal zit, te verliezen. Dit vereist een zorgvuldige afweging tussen de onderdrukking van ruis en het behoud van signaalintegriteit, wat de sleutel is voor het succes van elke denoising-techniek.

Wat zijn de implicaties van recursie en stationaire verdelingen in Markov-ketens?
Hoe een Lobster de Wereld Waarneemt: Het Geheime Rijk van Zintuigen en Communicatie
Hoe schakelaars en routers werken in netwerken: de rol en functie van netwerkinrichtingen