Les systèmes de traitement du signal détectent les périodes de non-port en surveillant simultanément la stabilité de la distribution de l'angle de l'axe Z et la variabilité du signal d'accélération. Lorsque l'appareil enregistre une absence anormale de mouvement ou de changement d'orientation, il signale l'intervalle comme données de non-port. Pour gérer ces lacunes, les systèmes utilisent généralement des techniques d'imputation de la moyenne, remplissant les périodes manquantes avec des niveaux d'activité moyens dérivés des mêmes points temporels spécifiques du reste de la période de surveillance de 7 jours.
En combinant l'analyse de la stabilité angulaire avec l'imputation de la moyenne, les systèmes de traitement du signal transforment les données fragmentées en un profil complet de 24 heures. Cette approche minimise les biais statistiques causés par le non-respect des consignes par le participant, garantissant l'intégrité de l'analyse du comportement de mouvement à long terme.
La mécanique de la détection
Pour distinguer un utilisateur assis immobile d'un appareil posé sur une table, les algorithmes de traitement du signal s'appuient sur deux propriétés physiques distinctes.
Analyse de la stabilité de l'angle de l'axe Z
L'indicateur principal de non-port est la distribution de l'angle de l'axe Z.
Lorsqu'il est porté, même un corps humain immobile produit de subtils changements d'orientation dus à la respiration ou à de légers ajustements posturaux.
Une période de non-port se caractérise par une stabilité absolue et prolongée de l'angle de l'axe Z, indiquant que l'appareil a été placé sur une surface statique.
Évaluation de la variabilité de l'accélération
Parallèlement à l'orientation, le système évalue la variabilité du signal d'accélération.
Les sujets vivants produisent une ligne de base de "bruit" ou de micro-mouvements dans les données de l'accéléromètre.
Lorsque la variabilité tombe en dessous d'un seuil physiologique, confirmant l'absence de mouvement humain, l'algorithme confirme que l'appareil n'est pas porté.
Gestion des lacunes de données par imputation
Une fois qu'une période de non-port est identifiée, le système doit traiter la lacune de données résultante pour éviter une analyse biaisée.
La méthode d'imputation de la moyenne
La solution standard est l'imputation de la moyenne.
Le système analyse les données valides collectées sur la période continue de 7 jours.
Il calcule le niveau d'activité moyen pour l'heure exacte de la journée où la lacune s'est produite (par exemple, si des données sont manquantes le mardi à 14h00, il fait la moyenne des valeurs de 14h00 des six autres jours).
Préservation de l'intégrité statistique
Cette méthode est essentielle pour maintenir l'intégrité des données.
Traiter simplement le temps de non-port comme une "activité nulle" (comportement sédentaire) introduirait un biais statistique important.
L'imputation garantit que le résultat final représente une composition réaliste du mouvement sur 24 heures, plutôt qu'un ensemble de données corrompu par des problèmes de conformité.
Comprendre les compromis
Bien qu'efficaces, il est important de reconnaître les limites inhérentes aux stratégies d'imputation.
L'hypothèse de la routine
L'imputation de la moyenne repose sur l'hypothèse que le comportement d'un utilisateur est cohérent tout au long de la semaine.
Elle comble les lacunes en fonction de la probabilité "moyenne" de mouvement pour cette heure de la journée, plutôt que de capturer la réalité spécifique du moment manquant.
Bien que cela réduise les biais dans l'analyse globale, cela peut masquer des événements uniques et non routiniers qui se sont produits pendant la période de non-port.
Assurer une analyse fiable
Faire le bon choix pour votre objectif
- Si votre objectif principal est la validité statistique : Fiez-vous à l'imputation de la moyenne pour éviter que les périodes de non-port n'augmentent artificiellement les calculs de temps sédentaire.
- Si votre objectif principal est la conformité de l'utilisateur : Surveillez la fréquence des indicateurs de stabilité de l'axe Z pour identifier les participants qui pourraient nécessiter une nouvelle formation sur les protocoles de l'appareil.
Un traitement du signal robuste transforme le non-respect imparfait des consignes par l'utilisateur en informations comportementales fiables et exploitables.
Tableau récapitulatif :
| Caractéristique de détection | Critères de non-port | Méthode de gestion |
|---|---|---|
| Angle de l'axe Z | Stabilité d'orientation absolue et prolongée | Imputation de la moyenne |
| Signal d'accélération | La variabilité tombe en dessous des seuils physiologiques | Remplir les lacunes avec des valeurs moyennes |
| Intégrité des données | Distingue les surfaces statiques du repos humain | Prévient les biais statistiques |
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