Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   1 3 ,  No.   3 ,  Ma rch   201 9 , p p.   1 0 5 6 ~ 1 064   IS S N: 25 02 - 4752, DO I: 10 .11 591/ijeecs .v1 3 .i 3 .pp 1 0 5 6 - 1 064          1056       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   B iomedi ca l  healt h monito ring syst em desig n and an alys i s       Nu r  Athil ah   Ab d ul R ah m an ,  Asra l B aha ri  J am bek   School  of  Mi cro el e ct roni c Engi n ee ring ,   Univ ersiti  Mal a y s ia Perl is ,   Mal a y s ia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   O ct   1 1,  2018   Re vised  D ec   10, 2 018   Accepte d  D ec   2 2 , 201 8       E - Hea l th  remote   m onit oring  s y st ems   have   bloomed  rap id l y   with   a  m y ri ad  o f   appl i ca t ions.  This   pape r   discusse s  a  d esign  of   a  r emote  m onit or in g  device   for   biomedic a l  fi el d .   Four  biomedi ca l  s ensors  which  ar e  e le c troca rdiogra p h y   (ECG),   ai rf low,   gal van ic  skin   res ponse  and   te m pe rat ure   with   two  b oar ds  which   are  the  e - He alth   Shiel d   Board   V2.0  and   Ardui no  Uno  Board   a re  used .   The  result s  show   satis fac tor y   ou tput   f or  each  exp eri m ent   using  two  tes t  subjec ts .   The   dev ice  ab le  to  a chi ev e  high   accura c y   wh ere  per c ent ag e  of  t empera tur e   diffe ren ce  is   l ess  tha n   1%   compar ed  to   the  comm erc ial  d evice s   with   an  ave r age  power  consum pti on  of ea ch  work ing  sensor on   bo ard   is ≤9W .   Ke yw or d s :   Airf l ow se ns or   Ardu i no Un o   Bod y t em per at ur e   ECG   E - Healt h S hield  V2.0   GS R   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .     Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Nur Athil ah  Abdul Ra hm an,     School  of Mi cr oelect ronic E nginee rin g,   U niv ersit i M al ay sia  Per li s,   Pauh P utra  Cam pu s,  02 600 A rau, Pe rlis, M ALAYS I A.     Em a il : n. at hilah@ya hoo. c om .m y       1.   INTROD U CTION   E - Healt h,   as   sta te d  by  t he   Wo rl d  Healt h  Organ isa ti on   ( W HO),   is   the   a ppli cat ion  of   bo th  i nfor m at ion  and  com m un ic at ion   te ch nolo gy  f or  resea rc h  a nd  trac king   diseases  t o  m on it or  public  healt h  [1 ] .  e - Healt h  m on it or ing  is  widely   us ed   in   al l  age   groups   ra ng i ng  from   infa nts  in   [ 2] ,  [3 ] ,   to   el ders  i n  [4 ] .   Ot her  re searc h  app li ed   it   i n  di seases  m on it or ing  as   in   [ 5]  or  the   s ubj ect ’s   conditi on  i n  ce rtai n  act ivit ie s  su c h  as   fire - fig hter s     in [6],  or astr onauts  in [7],  dr ivers  i n [8 ]   or  ph ysi cal  acti vity   m on it or i ng in [9].   All  the  m on it or ing   syst em s  equ ip ped   with  a  node  or   m or e  th an  one  no de  as  a  fron t - e nd  d e vi ce  is  cal le d  Bod y   Se ns or   Netw orks   (BS N)  or  W i reless   Bo dy  A rea  N et work s   ( W B AN)   [ 8].  The   s ens or s   c ollec t  the  bo dy   sign al s,   pre - pr ocesse d  by  the   conditi on i ng  ci rcu it   a nd  nex t  di giti sed  by   A na log   t o  Digital   C onve rter  (ADC )  a nd   sam pled  by  a  m ic ro c on tr oller  b efore  be in g  wir el essly   transm i tt ed  to  the  ce ntr al   po i nt  for  data  analy sis  or  di sp la y  pur po ses .   I n  [10],  21%  of  he al th  rem ote  m on it or in g  patie nts   are  no t   will ing  to  us e  t he  syst e m   dev ic e.  Re du nd a nt   wirin g  is  one  of  the  r easo ns   i n  [2 ]   as  it   le ads  to  obstr uct io n  of   m ob il it y,  hazard   a nd  disc om fo rt  fo r   the  ba bies.  Wh il e  in  [ 10,  11 ] ,  the  e ff ic ie ncy  of   t he  de vi ce  al so   nee ds   t o  be  c onside re d  an d  has  ye t  to  be  a naly sed.   Lo wer   cost  dev ic es   [ 12]   that  a re  m ore  com pact  an d  [ 11 ]   a nd  have   low  power  c onsu m ption  f or  ease  of   m ob il it y  are   pr e ferred .    To  ov e rc om e  t he  c halle ng es ,  researc hes  s uc h  as  rem ote  bio - si gn al   m on it or i ng   i n  [ 2] ,   [ 13]   operates  at   sm a ll  size, is po rta ble and  we arab le   on the c hest or t he  arm  r es pecti vely . Apa rt from  that, the effic ie nc y of  t he   node disc us se d  in  [13] b y a dd ing   SD car d for  offli ne data  re cord.   This  pap e r  re vi ews  the  a vaila ble  desi gns  of  e - healt h  an d  discuss es  t he  im portance  i n  ea ch  f r on t - e nd   dev ic e   desi gn.  An  e – Healt h  s hield  boar d  V 2.0  c onnecte d  with  a n  Ard uin o  U no  bo a r d  was  us e d  to   te st  fou r  bi om edical   sen so rs   com pr isi ng  a n  Ele ct r ocardio gr a phy  (EC G)   sens or,  Airfl ow   se nsor ,  Ga lvanic  S kin  Re sp ons e   (G SR )  sens or  and  Tem per at ure  S ens or.  Eac h  se nsor   data  i s  dis play ed   in   a  gra ph  a gains t  tim e  in  Sect i on  I V.  The   avail able   resea rc h  on  e - healt h  dev ic es  is  re viewe d  i n  Sect io n  II ,   wh il e  Sect ion  I II  discusse s  th e   m et ho dolo gy  on  how  e - Healt h  S hield   boar d  V 2.0  functi on ed.   The   res ult  is  pr e sente d  in   Sect io n  I V,  a nd  the   pap e r  is c oncl uded  in Sec ti on  V.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Biome dical  he alth  monitori ng syste m desig n and a na ly sis   ( Nur Athila h  A bdul R ahm an )   1057   Pape r  in  [13]  intr oduces  a  no n - c onta ct   Ele ct ro ca rd i ogram   (ECG)   el ect r od es  us e d  in  a   w earable  a rm   band  t hat  m on it or e d  wi relessl y  on   m ob il e  ph on e .  As  s how n  in   Fig ure  1,   th e  48m m   dia m e te r  siz e  sen sor  node   consi st o f 3  lead c onduct ive  ty pe  el ect r od es   to ac qu i re th e   ECG si gn al ,   pre - proce ssin g  c onditi on i ng cir cuit,  a n  8 - bi t  Lil ypa d  Ardu i no  m ic rocon t ro ll er   a nd  Bl uetoo t h  a s  t he   com m un ic at ion .   T he   m ic r ocontr oller   m e m or y  su pp or te d  with   16kB   flas h  a nd  on ly   1kB  S RAM.  An  a ddit ion al   buil t - in   10 - bit  A DC  i s  us e d  to  c onve rt  th e   analo g  si gnal s.  T he  syst em   is  validat e d  by   com par in g  with   norm al   wet - el ect r od e   syst e m   and   t he n  pea k  detect ion t est ing   wh il e  unde rgoes dif fer e nt a ct ivit ie s.           Figure  1. S how  the  non - co nta ct   ECG a rm  b and b l ock d ia gra m  [ 13]       In  [ 1 4 ]   the   sys tem   propose d  i s  f oc us e d  on  r eal   tim e  m on it or i ng  a nd  al ar m ing   syst em   fr om   var i ous   sens or s  f or   patie nt  healt h.  T he  syst e m   no de  or   the  se ns in g  unit   as  sh ow n  in  Figure  2  c on sis t  of   a  m edical   sens or   set   wh ic h  are  5  le ads  ECG,  blood   press ur e ,  tem per at ur e  and   SpO 2  se nsors ,  a n  8 - bit  RISC  AtMe ga 2560   m ic ro co ntro ll e r  a nd  a   Bl ueto oth  com m un ic at ion   syst e m .  The   m ic ro con t ro ll er   pr ov i des   25 6k B   flas h  a nd  8kB   SRAM  m e m or y  al so   buil t  in  10 - bit   AD C .  T he  e xp e rim ent al   te st  resu lt   s how  t hat  the  s yst e m   is  reli able  and   good in  accu ra cy  f or  rem ote m on it or ing aft er c om par ed w it h  hos pital   m e dical  d e vice.           Figure  2. S how  the se ns in g u ni t block dia gr a m  f ro m  p aper  i n [1 4 ]       An   e pilepti c  s ei zur e  detect ion   ha r dw a re  de sign   is  pro po s ed   in  [1 5 ] .  T he   syst e m   wh ic h  tra diti on al ly   m easur ed   by  t he  EE G  se nsor   is  substi tute  by   m on it or in g  t hr ee  s ens ors  outp ut  that  is  G al van ic   S kin   R esp on s e   (G SR ),  MC P9701 A  a n  anal og  t her m al   sens or  a nd  a   r otati onal   se nsor   as   il lustrat ed   i n  Fig ur e   3.  Th e  im ple m ented  hard war e   is  c om po sed  of  thes e  sens ors,   a  P I C18 F 87 22  m icr oc ontrolle r   a nd  Bl uet oo t h  c om m un ic at ion .  The  8 - bit  m ic ro co ntr oller  c om pleted   with  128kB   flash ,  4k B   RAM  m e m or y  and  buil t  in  10 - bit  m ic ro cont ro ll er.   Tem per at ur e  s ens or   re s ult  ar e  ve rified   by  t est ing   on  am bient  te m per at ure  by  giv in g  co ns ta nt  value   75˚F,  t he   ro ta ti onal   se nsor   al so  giv es   c on c urre nt  to   a ng le   of  r otati on ,   m eanw hile  t he  GS R   res ults   co rr es po nd i ng  to   the   e m otion   of the  su bject .   Fig ur e  3   Sho w  the  h a rdwar e  d e sig n bl oc k diag ram .   Pape r  i n  [1 6 ]   discusse s  a   se nsor   node   desi gn  t hat  a ble  to   m easur e  em otion s   th r ough  t he   cha nges  i n  auto no m ic   nervous   syst em   us ing  va rio us  sen so rs .  The   syst e m   as  sh own   in   Figure  4  co ns i sts  of  Galva nic   S kin  Re sist ance  (GSR),  Bl ood  V ol um e  Pu lse   (BVP )  a nd  LM3 5  tem per at ur e  se ns ors  in d at a  a cqu isi ti on  pa rt.  W hile   a  16 - bit   MSP4 30F20 13   m ic ro co ntr oller  c om po sed  of  2kB  with  ad diti onal   25 6B  flash   m e m or y,  128B   RAM   m e m or y  and  si gm a  delta   ty pe  16  bit  buil t  in  AD C.   T he  e xp erim ental   set up   is  set   to   le t  sub j ect s  li ste n  t o  di ff ere nt  so ngs  in o rd e r t o  obta in  dif fere nt em otion s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 0 5 6   –   1 064   1058       Figure  3. S how  the  hard war e  desig n bloc k di agr am  in  [ 1 5 ]           Figure  4. S how  the em otion   de te ct ion  se nsor  nod e  b l ock d ia gr am  in  [ 1 6 ]       In  [ 1 7 ] ,  a  distr ibu te d  se nsor   node   nam ely  iNO DE   ar e  des ign  f or  real  ti m e  m on it or in g  of   Pa rk i ns on   Disease   (PD)   patie nt  durin g  reh a bili ta ti on .   The   fle xib le   P CB   boar d  of   iNO DE   that   ar e  benda ble  a nd  can   be   fo l d  to  a  c ompact   cu be  of   s iz e  20 m m 3  con sist   of  tw o  s ens or s  t hat  is  Fo r ce  Se ns it iv e  Re sist or   ( FS R)  f o r  locom otion   m easur em ent  at   th e  f oo t   an d  Re s pirato ry  I nduc ti ve  plethysm og raphy  (RIP)  for   breat hi ng  dete ct ion  wear   on   t he  ab do m en,   a  16 - bi t   MSP430F 2618  m ic ro con tr ol le r  as  the  proc essing  par t  c om es  with  48kB   flash   and  10k B  R A M  m e m or y  and   12  bits   buil t  i n  A DC   are  a s  s how n  in  Fi gure   5.   T he  syst em   is  s m al l  and   po rtable  at  the w ei gh t  of  3g and a ver a ge  c urren t c ons um ption  of  12 0µA at  3.6V  f or the  RIP  iN O DE.           Figure  5. S how  the iN O DE bl ock d ia gr am  desi gn in [1 7 ]       Table  1  s ummari zed   the   li te ratur e   re view   di scusse d  i n  sec ti on   III   of   this   pa pe r.  Ma jori ty   of  the se   pap e rs   ta rget ed   a  real  ti m e  m o nitor i ng,  wear a ble,  porta ble  a nd  acc ur at e  se ns or   no de  for  e - Healt h  m on it ori ng.   The  pap e rs  res earche d  in  ye a r  ra ng e   f ro m   20 11  to   20 16   for  the  la te st  ha r dw a re  desig n  i m ple m entat ion   in  e - healt h  se nsor   node .  In  c om par iso n,   al l  of  thi s  pa pe r  desig n  in  se nsor   node   sti ll   sh ares   t he  sam e  proce sses  as  exp la ine d  i n S ect ion   1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Biome dical  he alth  monitori ng syste m desig n and a na ly sis   ( Nur Athila h  A bdul R ahm an )   1059   Table  1.  C om par iso n  T a ble   PAPER   YEAR   SENSOR   MCU   PROC ESSOR   SIZ E   ME MORY   ADC   FLASH   RAM   [ 1 3 ]   2016   ECG 2 co n d u ctiv e  electrod e   Lily p ad   ardu in o   8 - b it   1 6 KB   1 KB  (SRAM )   SAR 1 0  bit   [1 4 ]   2016   ECG ( 5   Leads),  B P,  Te m p e rature  (L M 3 5 ),   Sp O2  ( o 2  satu ration  &   h eartbeat)   At m el  M eg a  2560   8 - b it  RISC   256kB   8 k B  (SRAM )   SAR 1 0   b it   [1 5 ]   2012   GSR, te m p eratur e   PIC1 8 F8 7 2 2   8 - b it   1 2 8 KB   4 KB   SAR 1 0  bit   [ 16 ]   2014   GSR, te m p eratur e,  heart  b eat   TI  MSP43 0 F2 0 1 3   16 - b it   2 KB+  256B   128B   Sig m a - d elta  16  bit   [1 7 ]   2011   FSR, re sp ir ato ry  in d u ctiv e  p leth y s m o g raph y  ( RIP)   MSP43 0 F1 6 1   16 - b it   4 8 KB   1 0 KB   SAR 1 2  bit       2.   RESEA R CH MET HO D     2. 1.   Hardware   This secti on  i nt rodu ces   t he  bi o - si gn al   m on it or i ng  syst em   assist ed  by  e - He al th  Se nsors   Pl at fo rm   V 2.0  from   Coo king  Hacks,  op e n  ha rdwar e  div isi on  de pa rtm ent  of   Libe diu m   Com m un ic at ion   Distrib ution   [ 18 ] . T he  syst e m   con sist s   of   a n  A r du i no  U no  boar d,   e - Healt h  Sh ie l d  platf or m   bo a rd   a nd   f our  bi o - se nsors  w hich  we re   Ele ct ro car diog ram   (ECG),  A irflo w,  Gal vani c  Sk i n  Re s po ns e  ( GS R)   a nd  te m per at ur e   a s  s how n  i n  t he   bl ock  diag ram   in  Figu re  6.   T hese  se ns ors  ac qu i red   the  bio - sig nals   si m ult aneo us l y  and   wer e  pr e - proce ssed  by  the  e - Healt h  s hield boar d  a nd   Ard uin o U no   boar d bef or e  bein g  tr ansf e rr e d  se rial ly  thr ough  USB  p ort  to  PC f or d at a   disp la y a nd ana ly sis.           Figure  6. S how  the  blo c k diag ram   for e - Heal th m on it or in g desig n       The  c ontrolle r   pa rt  of  the   bi o - si gn al   m on it or i ng  syst em   i s  base d  on  the   Ard uino  U no  boar d.  Th e   ATm ega3 28P   base d m ic ro co ntr oller  dif fer s   from   oth er   Ard uino   boar ds  by  the   US B   to   ser ia l  dr i ver  c hip  wh i c h  is  an  Atm ega16U2  in ste ad  of  FTDI  c hip .  T he  boa rd   is  al s o  ge a re d  with   Rx/Tx  L ED  t ha t  blink s  w hen  data  transm issi on  occ ur s  v ia   US B   to ser ia l c hip.  Othe r  in form ation  is  d esc ribe d  in  [ 20 ].   The  e - Healt h  s hield  boar d  is  de sign e d  to  be  at ta ched   to  m ic ro con t ro ll er  bo a r ds   w hich  a re  A rduin o  U no   or  Ra s pb e rr y   Pi  f or  bio m edica l  m on it or in g  an d  ap plica ti on  pur poses  [ 18 ] .  The   bo a r d  c an  c onnect   a bout   te n  sens or s   a nd  pre - proce ssed   ea ch  si gnal   by   a nalo gu e   ci rc uitry  res pecti vely .  T he  sens ors  a nd  oth e r  functi on s   of   the  s hield  boar d  a re  li ste d  i n  [1 8 ] .    ECG   sig nals  a re  detect ed  from   the   el ect rical   an d  m us c ular  act ivit y  of  th e   hear t  w hich  is   rec orded  by  3 - le ad  el ect r ode s  m ade  of   sil ve r/sil ver   c hlori de  (Ag/ A gCl)  [ 1 8 ] .  T he  el ect rodes  consi ste d  of  + ve,  – ve   a nd  N eutral  pola rity   an d  place d  ac cordin gly  to   e ach  c ol our  a s  descr i bed  i n  t utoria l    in   [1 8 ] .   The   wi re  is  the n  c onne ct ed  to  t he  plugg a ble  sc rew  te rm inal  on   the   sh ie ld  boar d  to   sen d  ra w  se nso r  data   to  the  anal ogue   conditi on i ng  ci rcu it   pr e - processes  the  se ns or  sig nals  on  the  s hield  boar d  an d  the n  dig it ise d    by Analo g  pi n ‘0’ (A 0)   from   Ardu i no  U no boar d bef or e  bei ng  t ran sm it te d  to PC.  T he  ra nge outp ut is b e tween   0  to  5V.   Breat hing  or  ai rf lo w  se nsor  se ns e d  by  therm al   ai rf low  c om ing   out  from   the  no st ril  us in g  a  sens or .  Thi s   sens or  c on sist s   of   a  ca nnula/h old e r  t hat  e nv e lop e   a  t her m isto r   se nsor   insi de   an d  hol ds   t w o  pro ngs  on  t op  of  it   for  colle ct in g  ai r  unde r  the  no st ril.  The  wi re  pola rity   is  diff e re ntiat ed  by  the  c olour  of   t he  fle xib le   threa d;     red   f or   posit iv e  an d  blu e  for  neg at ive   to  be  fixe d  on   t he  pl ugga ble  scre w  te rm inal  [1 8 ] .  Si m il ar  to  ECG,  t he   sens or   pr e - pro cessed  is  dig it ise d  at   A nalo g  pi n  ‘ 1’   (A1 ).   T he   value  is  disp l ay ed  bet ween   t he  ra nges  of   0  t o  10 24  dig it al  volt ages .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 0 5 6   –   1 064   1060   Galva nic  Sk i n  Re sp onse  (GS R)  from   Coo ki ng   Hac ks   m eas ur es  s kin   resist ance  bet ween   t wo   se ns it ive  po i nts  wh ic h  de te ct ed by  a   s m al l  sit e  of   A g/ Ag Cl   e qu i pp e d  with  a  Velcr o st ra p t o m ai ntain  the  se nsor   po sit io n  on  the   fi ng e rs.  The  s ens or  has   no  pola rity   an d  is  directl y  c onnecte d  t o  plugg a ble  sc re w  t erm inal  and   di giti sed   by  A nalo g  pin   ‘2’  ( A 2) .  The  s ens or   c ou l d  be  cal ibrated  to   en ha nce  it s  acc uracy   as  exp la in e d  in  C ooking  Hacks  tutor ia l  web sit e. T he  se nsor o utput co uld b e  disp la ye d i n re sist ance v al ue or  con du ct a nce  v al ue .   The  te m per at ure  sen sor  m eas ur es  t he  te m per at ur e  of  the  s ki n  in  c on ta ct   w it h  the  surface   plate   at   any  tem per at ur e - se ns it ive  body  pa rt.  In ste a d  of  le ad  ca ble  li ke  oth e r  se nso rs,   t his  se nsor   us es   a  m ono  au dio  connecto r  t o  tr ansm it  the d at a to  on e  of t he  s hield  bo a r d pin s in [1 5 ].   The  se nsor   pre ci sion   c ould  be   obta ined   thr ou gh  a  cal ibrati on  process  as   in  the  tuto rial   in   [ 20 ] .  A rduin o  Uno  An al og   di giti ses  data  fro m   the  sh ie ld  boar d  to  Digital   conver te r  ( A DC)  f r om   An al og   pin   ‘ 3’  ( A 3).  The   ou t pu t  data  volt age r a nges  bet ween 0  to 5 V  a fter  bein g  c onve rted  t o  a n  a nalogue val ue  v ia   c -   program .     2.2.   So f tware   This  syst em   use d  t wo   ty pes   of  s of t war e   to   m anipu la te   th e   data   outp ut  ot her  tha n  A rdui no  I DE   f or   com pili ng   c - c ode  int o  Hex  fil e  an d  nex t  do wn l oad i ng  the  Hex  file   int o  Ardu i no  boa rd.  Th e  tw o  s of t war e  is   work i ng to geth er to p ro ce ss th e outp ut d at a  which a re Real te rm  an d KST 2 f or   real - ti m e d at a p lott in g   1 .   Re al te r m   This  s of t war e  s aves  al l  the   out pu t  data  tra ns m it te d  serial ly   into  one  te xt  file .  This  file   is  t hen  us e d  in   K ST 2  to b e  g e ne rated  into g raph a ga inst tim e [2 1 ].   2 .   KS T 2   KS T 2  is  open   s of t war e   that   ge ner at es   data  fro m   te xt  f il e  into   a  gra ph  a gainst   ti m e.  The  data   gen e rated   ca n  be  m on it or e d  i n  a li ve  f ee d o f  d at a sa ve d  f r om  Rea lt er m  [ 2 2 ].       3.   R ESULT S   A ND AN ALYSIS     In   t his  sect io n,   each  se nsor as   set up   a s  s how   i n Fi gure  7 i s  te ste d an d  disp la ye d i n  Ard uino   IDE  serial   m on it or   or  K S T2  real - tim e  m on it or ing   sof tware.  Senso r  data  are  the n  c om par ed  a nd   ver ifie d  wit h  e xisti ng   com m ercial  d evices.  All o f  th e senso rs  a re the n  te ste d si m ul ta neously  for v erifyi ng the  syst e m ’s  abili ty .           Figure  7. Ef fec ts of sel ect ing  diff e re nt sw it c hing  unde r dyn a m ic  co nd it io n       The  EC G  vo lt a ge  sig nal  is  plot te d  us i ng   Re al te rm   and   KST 2  s of t war e  a s  i ll us trat ed  in   Ta ble  2.  T wo  act ivit ie s  wer e   co nducted   on  two  s ub j ect s  in   a  rela xed  sta te   an d  a fter  run ni ng .   D uri ng  th e  relaxe d  sta te ,   bot h  su bject s  R -   pe ak  in   the  100  s econd  pe rio d  be tween  2  t o  3  t i m es  each.  Me anwhil e,  a fter  the  r un  s ta te ,  t he  R - peaks  obser ve d  i n  both   sub je ct s  increa sed   to  3  t o  4  tim es  in   each   per i od.   Sig nals  fro m   Su bj ect   2  w hich   are  ta ken  in   a  la yi ng  po sit io n  a re   m or e  sta ble  c om par ed  t o  Subj ect   1  that  wa s  in   a  sit ti ng  posit ion.  Sli ght  m ov es   can a ff ect  t he EC G  si gn al s.   In   Ta ble  3,  thr ee  br eat hing  act ivit ie s  wer e  re corde d  from   Su bject   1  a nd  S ubj ect   2.  N or m al   br eat hi ng  is  wh il e  in  a  r e la xed   c onditi on  an d  without  any  tim e  con strai nt.  T he  c on t ro ll ed  br eat hing  was  car ried  ou t  by  tim ing   the   in ha li ng   a nd  ex hali ng  of  th e  s ubj e ct   ever y  t hr ee  s econds .  At  m axim u m   exh al at ion ,   the  sub j ect s  nee d  to  ta ke  a  dee p  br eat h  be f or e  e xh al in g  t o  their   m axi m u m .  In   Table  3,  in  t he  norm al   sta te ,  bo th  s ubj ect   br e at hin gs   pro du ce d  lo w  vo lt age   ou t put  w hich   is   le ss  than   10 0  dig it al   volt s  c om par ed   to   c on t ro ll ed  breat hing   a ct ivit y  wh e re  the  brea thing   i ncr ea sed   up   t o  10 0  di gi ta l  vo lt s.  F or   m axi m u m   exhal at ion   res ults,   bo t h  rea dings  peak e d  above   25 0  dig i ta l  vo lt s.   T he   s ens or  w orks   prop e rly   wh e n  de te ct ing   t her m al   from   ex haled  ai r,  ho wev e r,  w he n  the  the rm is tor  at   the  pro ng  t ou c he d  the   sk i n,   t he  re su lt   be com e  inv al id  beca us e  the   s kin   te m per at ure  was   detect ed wit h  t he breat h  te m per a ture . T hus,  t he pr ong m us t be ca reful n ot t o  to uc h  the  s kin .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Biome dical  he alth  monitori ng syste m desig n and a na ly sis   ( Nur Athila h  A bdul R ahm an )   1061   Table  2.   Sho w EC G  si gn al   res ults f ro m  two  s ubj e ct s at t wo  diff e re nt acti viti es   Activ ity   Su b ject 1   Su b ject 2   Relax       Ru n           Table  3.   Sho w t he  ai rf l ow gra ph of  dig it al  vo lt age output a ga inst tim e (s ) f or d if fer e nt act ivit ie s o f  t wo  diff e re nt sub j e ct s   Activ ity   Su b ject 1   Su b ject 2   No r m al   Breath in g       Co n trolled   Breath in g       Maxi m u m   Exh aled   Air               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 0 5 6   –   1 064   1062   The   sub j ect   fac ed  t hr ee   ty pes   of  act ivit ie s  to   ob s er ve  c ha nges  in   G SR  se nsor   outp ut  i n  m i cro - Siem en  (µS)   agai ns t  ti m e  in  seco nd  ( s).   In  a  rela xed  sta te ,  the  s ubje ct   was  a dv ise d  to  be  i n  the  m os t  co m fo rta ble  sta te   befor e   the   data   was   ta ke n.  Wh il e  in  f or ce d  e xh al at io n,  the   su bject   was   ins tructed   to   in hale  dee ply  an d  e xh al e   afterwa r ds .  Th e  subje ct   saw   a   short  hor ror  vid eo   f or  a  s urpr i se  te st.  The   res ult  is  as  dep ic te d  in   Table  4.  D ur i ng   the  relaxe d  s ta te ,  both   gr a phs   s how   a  sta ble   gra ph,  but  dur ing  the   s urpr is e  te st,  t he  grap h  li ne   e xperien ced  a   su dde n  hi ke  w hen   t he  sub j ect s  wer e  s urp rise d.   Wh e n  rem oving   the  se nsor  f ro m   the  su bject ,  the  rea ding  dr oppe d  to  - 1  µS  as  pro gr am m ed  in th e Ard uino s oft war e .   T he  e - Healt h  tem per at ure  se ns or  read i ng  was  ta ke n  e ve ry  10  m inu te s  tog et he r  with  a  com m ercial  sens or   (MT 902C - CU )  on  a   subj ect   i n  a  la borator y  e nv iro nm ent.  The   e - Healt h  te m per at ur e  s ens or  wa s  cal ibrated  befo re  the  e xp e rim ent  was c ondu ct ed.   T he c al ib rated  val ue i s  a s  sta te d i n Ta ble  5 w hile  the  r esult  is  dep ic te d  in   Ta ble  6.   C om par ing  data  ta ke n  f ro m   bo t h  te m per at ur e   se nsors ,  the   di ff e ren ce s  are   bet ween  0.1 1  °C   to  0.2 6  °C  w hi ch  c on cl ud e s  t he  ov e rall   dif f eren ce   in  per c entage  is   le ss  than   1%   with   the  highest  di f f eren c e   bein g 0.81% .   The   volt age   re adin g  a nd  pow er  for  eac h  se nsor   are   ta bula t ed  i n  Ta ble  7 .   ECG  se nsor   a ve rag e   power  is  the  lo west  w hich  is   7.8 4W  com par ed  t o   th e  highest  powe r  c on s um ption ,   body  te m per at ur e   sen sor  with   valu e   9.03W.  T he ne xt h i gh e st val ue  is G SR  se ns or w it h 8.78W  f ollow e d by  Air flo w  se ns or  8.5 0W.       Table  4.   Sho w t he  ai rf l ow gra ph of  dig it al  vo lt age output a ga inst tim e (s ) f or d if fer e nt act ivit ie s o f  t wo  diff e re nt  sub j e ct s   Activ ity   Su b ject 1   Su b ject 2   Relax ed       Su rprised     Test           Re m o v ed     Sen so r               Table  5.   Sho w s the cali brat io n  m easur e d f rom   the e - Healt h shie d bo a rd   Measu re m en t   Valu e   Vo ltag e Ref erence   2 .49 V   Ra   4 6 2 0 .0Ω   Rb   4 6 8 0 .0Ω   Rc   8 1 6 .0Ω   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Biome dical  he alth  monitori ng syste m desig n and a na ly sis   ( Nur Athila h  A bdul R ahm an )   1063   Table  6.   Sho w t he  e - Healt h  te m per at ur e se nsor  and c omm er ci al  sen sor  dat a w it h dif f ere nc e in  per ce ntag e   Test  (M in u te)   Te m p e rature  Sen so r  e - Health   (˚ C)   Co m m e rcial  Te m p erature  Mon ito r  (M T90 2 C - CU) B (˚ C)   Dif f erence in Mea su re m en t   |A - B | ( ˚C)   Dif f erence percent ag e   ( | A - B | )/B* 1 0 0 (%)   10   3 1 .77   3 2 .0   0 .23   0 .72   20   3 1 .74   3 2 .0   0 .26   0 .81   30   3 2 .15   3 2 .0   0 .15   0 .47   40   3 1 .86   3 2 .0   0 .14   0 .44   50   3 1 .89   3 2 .0   0 .11   0 .34   60   3 2 .18   3 2 .0   0 .18   0 .56       Table  7.   Sho w s each  senso r  a ve ra ge  a nd  pea k powe r  c on s um pt ion       4.   CONCL US I O N     This  pa per  disc us se d  th e  a vaila ble  healt h  m on it or i ng  syst em   an d  a n  e - healt h  m on it or i ng  s yst e m   con sist   of   four   dif fer e nt b io - sig nal se ns or EC G,  Bo dy Tem per at ure, A ir flo w  an d GSR w it h  e - H eal th sh ie ld  board  a nd   Ardu i no  bo a r d  as  the   pre - proc essing  a nd  pr oc essing  el em ent  resp ect ively   i n  the  m on it or i ng  syst e m .  Eac h  s ens or  te ste d  an d  the  r esults  w orks   ac cordin gly  to   ea ch  e xperim ental   te st  as  in   Sect ion  V .  A ver a ge  powe r  c onsu m ption  is hig hest  wh e n usin g b od y t e m per at ur e se nsor .       ACKN OWLE DGE MENTS     The   aut hor   w ould   li ke   to   ac knowle dge   the   su pp or t   f ro m   the  Fun dam ental   Re searc h  G r ant  S chem e   (F RG S)  under  a  gra nt  num ber   of   FR GS /2/ 2014 / ICT0 6/UNI MAP/0 2/3  f r om   the  Mi nistry  of   Hi gh e r   E ducat io n  Ma la ysi a.       REFERE NCE S   [1]   " W HO| eHe al th,   "   2016.   [Onl ine ] .   Available:  h tt p: / /www . who.i nt/ to pic s/eh ea l th/ en /.  [Acc essed:   22 - Oct - 2016] .   [2]   H.  R.   B,   D.  Sax e na,   S .   Kum ar,  G.   V Saga r ,   " Desig n  of  a   W ea r abl e   Remote  Neon at a l  Hea lt h ,   "   vo l. 1 ,   pp .   34 – 51 .   [3]   O. M .   Sum at hi ,   M. M al in i,  T.  Vi kra m ,   " W ire l ess  Data   Acqu isit ion   S y stem  For  Vi tal  Sign  Monitor in g  of N eonate s,   "   pp.   2 – 5.   [4]   L.   Ma inetti, L.   Patrono, A.   S ec co ,   and   I. Sergi ,   " A n  IoT - aw are   AA L  S y st em for El der l y   Peop le.   "   [5]   L.   Fanuc ci,  S.  S apona ra ,   T .   Ba c chi ll on e,   M .   Donati,  P.  Barb a,   I.  Sánche z - tato,   a nd  C.   Carmona,  " Sensing  Devic e s   and  Sensor   Sign al  Proce ss ing   for   Remote   Monito r ing  of   Vit al  Sign s  in   CHF   Patien t s,   "   vol.  62 ( 3 ) ,   pp .   553 – 569 ,   2013.   [6]   R.   Park er,  A.   Vi ta li s ,   R .   W al ker ,   D.   Ril e y ,   and   H.  G.   Pear ce,  " Mea suring  wi ldland  f ire  figh te r   per form anc e   wit h  wea rab l e te chno l og y ,   "   Appl .   Erg on . ,   vol. 59, pp.  34 – 44,   2017 .   [7]   T.   Prz y b y lsk i,  P.  Froehl e,  C.   Mcdona ld ,   M.   Mir za e e,  S.  Noghan ia n,   R.   Fazel - re za i ,   A.   E .   Hard ware ,   " W ea rab l e   W ire le ss   Bod y   Area   Ne twork  fo r  Aerona ut ical  A ppli c at ions, "   pp.   563 – 568,   2015 .   [8]   K.  C.   Kav it ha ,   S.   M.  Ie ee,  and   R.   Perum al raj a ,   " S m art   W ire le ss   H ea l thc ar e  Monito ring  for  Driv ers  Com m unit y ,   "   p p.   1105 – 1108,   201 4.   [9]   C.   Kulk arn i ,   H.   Karh ade ,   and   S.  Gupta ,   " Hea lt h   Com pani on   Devic e   using   I oT  and   W ea rab le  Com puti ng, "     pp.   152 – 156 ,   20 16.   [10]   E.   P.   Z ei t le r   an d  J.  P.   Piccini,  " Remote  m onit or ing  of  ca rdi ac  i m pla nta bl e  e lect ronic   d evi c es  (  CIED  ),   "   Tr ends  Cardiovasc.   M e d. ,   vol. 26 ( 6 ) ,   pp .   568 – 577 ,   2016 .   [11]   P.  S.  Pand ia n ,   K .   Mohan ave lu ,   K .   P.   Safe er,  T .   M .   Kotr esh,   D.   T .   Shakuntha l a,  P.  Gopal,  and  V .   C .   Pad aki ,   " Sm art  Vest :  W ea r abl e   m ult i - par amet er remote  ph y siolo gic a l  m oni tori ng   s y st em,   "   vol .   3 0,   pp .   466 – 477 ,   2008.   [12]   B.   Mass ot,  S.   M ember,   C .   Gehin ,   R.   Nocu a,  S.   Me m ber ,   A.   Dit tmar,   E.  Mca d ams ,   a nd  S.   Mem ber ,   " A  wea rab le,  low - power,   h ea l th - m onit oring   instru m ent at ion   base d   on  a  Progr amm abl e  S y s te m - on - C hip, "   pp .   4852 – 4 855,   2009 .   [13]   V.  P.  Rac h im ,  W .   Chung,   " W ea rab le   Noncon t ac t  Arm band  fo r  Mobile   ECG  Monitori ng  S y st em, "   vol.   10 ( 6 ) ,    pp.   1112 – 1118 ,   2016.   [14]   K.  M.  A l - aubi d y,   A.   M.   Derba s,   and  A.   W .   Al - m uta iri,   " Rea l - Tim e  Pati en t  He alt h  Monitori ng   an d  Alar m ing  Us in g  W ire le ss - Sensor - Network, "   pp.   4 16 – 423.   [15]   S.  R.   Gourav aj h al a ,   L.  Khuon,   " A  Multi - Moda li t y   S ensor  Pl at for m   Approac h   to   Dete c t  Epi l eptic   Seiz ure   Ac ti vi t y ,   "   pp.   233 – 234 ,  20 12 .   [16]   T.  Sharm a ,   B .   K apoor ,   " Intelli g e nt  Da ta  Anal y si s  Algorit hm s  on   Biof ee db ac k   Si gnal s  for   Esti m a ti ng   Emotions,   "     pp.   335 – 340 ,  20 14 .   Sen so r   Vo ltag e ( V)   Res isto r( Ω)     Po wer   P =  V 2 /R   Av erage   Peak   Av erage   Peak   ECG   3 .43   0 .30   1 .5   7 .84   0 .06   Airflo w   3 .57   0 .46   1 .5   8 .50   0 .14   GSR   3 .63   0 .50   1 .5   8 .78   0 .17   Bod y Tempera tu re   3 .68   046   1 .5   9 .03   0 .14   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 0 5 6   –   1 064   1064   [17]   H.  Ying,   M .   Schl ,   A.  Schn itzer ,   T .   Sch,   M.   E .   Schl ,   S.  L eonha rdt ,   M .   Schi ek,  " Distri bute d  In te l li gen t  Sensor  Network  for  the Re h abi l itati on   of  Park inson ’   s Pa ti en ts, "   vol.   15 ( 2 ) ,   pp .   2 68 – 276,   2011 .   [18]   L.   Fren zel,  " W hat ’s  the  Di ffe ren c e  B et we en  SA R  and   Delt a - Sigm a  A DCs ? , "   2016 .   [Online ] . Availab le :   htt p://elec troni c design. com/ad c/w hat - s - diffe ren c e - bet we en - sar - a nd - del t a - sigm a - a dcs.   [19]   Cooking - hac ks. c om ,   " e - He al th   Sensor  Plat for m   V2.0  for   Arduino  and   Ras pber r y   Pi   [B io m et ric  /   Med ical   Applic a ti ons] , "   2016.   [Onlin e] .   [20]   Arduino. cc,   " Ar duino - Arduino   Board   Uno, "  20 16.   [Onlin e] .   Av ai l abl e :   htt ps:// ww w.a rd uino. c c/ en /Mai n/ ArduinoBoardUno.   [Ac ce ss ed: 0 1 - Oct - 2016] .   [21]   " Rea lterm :  Serial  Te rm inal, "   Re a lt erm.sourcefog. io.   [Onlin e] .   Ava il able:  h tt ps:/ /re a lt erm.sourceforg e. io /.   [Ac ce ss ed:  22 - Oct - 2016] .   [22]   " Ks t  -   Visuali ze   y our  da ta, "   Kst - plot . kd e. org .   [Onl ine ] .   Avail a ble:  htt ps:// kst - p lot . k de. org/ .   [Acc essed:  22 - Oct - 2016 ] .   [23]   A. Ekh are, “ Desi gn  and   Deve lop m ent   of M ul ti - pa ramet er   Patient   Monitori ng  S y st em  with W i r el es s  Com m unic at io n   to, ”   pp.   21 – 25,   2 014.   [24]   “ Diffe ren ce   b etw ee n  8  bit   and  16  bit   Micro con trol ler.”   [Online] .   Avail able:  Dif fer ence  be twee n   8  bit   and  16  b i t  Microc ontro ll er .   [25]   IMO TION,  Ever y th ing  y ou  n eed  to  know  abou t  Galva n ic   Skin   Response  to  p ush  y our  insig h t s  int o  emotion al  beha vior   -   1  - .   2 016.         BIOGR AP HI ES OF  A UTH ORS       Nur  Athilah   Bt .  A bdul  Ra hm a n  gr a duat ed  f or  he r  fi rst  degre e  in  Ba c helo r  of  E ng i neer i ng  in  Ele ct ronics  f ro m   Un ive rsiti   Ma la ysi a  Perlis  (UniM A P)   i n  2015.  N ow,  s he   is  curre ntl y  purs uing  her   Ma ste r  De gr ee   by  resea rc h  on  sig nal  a naly sis  al gorithm   a nd  arc hitec tur e   for heal th m onit or in g  a pp li cat ion .         Associ at e  Pr ofesso r  Dr .  A sral  Ba har i  J a m bek   is  a  m e m ber   of   t he  Sc hool  of   Mi cro el ect roni cs  En gin ee rin g,   U niv e rsiti   Ma la ysi a  Perlis  (UniM AP),   an d  was  a   Pr og ram m e Chairp er son  for  t he  Ele ct r on ic s   En gin eeri ng Degree  Pro gr am m e, U niMA P.  He  has  m or e  th an  15  ye ars  e xperie nce  in   inte gr at e d  ci rc uit  a nd  syst em   desi gn  in  both  t he  industry  a nd  a cadem ic   sect or s,  a nd  has  bee n  i nvolv e d  at   va rio us   le vels  of  VLS I  desi gn  su c h  as   tra ns i stor  m od el li ng,  dig it al   ci rc ui t  desig n,  a na logue  ci rcu it   desig n,  lo gic   synthesis a nd  physi cal  p la ce a nd ro ute, ar c hit ect ur e  desig n a nd alg or it hm  develo pm ent.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.