Printed Electrodermal Activity Sensor with Optimized Filter for Stress Detection
Zhao, Haibin
1,2; Scholz, Alexander
3; Beigl, Michael
1,2; Ni, Si 4; Singaraju, Surya A. 3; Aghassi-Hagmann, Jasmin
3
1 Institut für Telematik (TM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Fakultät für Informatik (INFORMATIK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
4 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1,2; Scholz, Alexander
3; Beigl, Michael
1,2; Ni, Si 4; Singaraju, Surya A. 3; Aghassi-Hagmann, Jasmin
31 Institut für Telematik (TM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Fakultät für Informatik (INFORMATIK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
4 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Abstract (englisch):
This paper presents a tiny, flexible, and low-cost all-analog approach for measuring electrodermal activity, based on the conductance of the skin. We propose a tiny, fully-printed system on flexible substrates, which guarantees flexibility and simplifies attachment to the body, and allows for detection of high stress values in form of a binary classification. A major contribution of this paper is the design of the printed hardware, including a novel way to optimize the hardware parameters, which is done via an evolutionary algorithm.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Nanotechnologie (INT) Institut für Telematik (TM) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsdatum | 11.09.2022 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-4503-9424-6 KITopen-ID: 1000150224 |
| HGF-Programm | 43.31.02 (POF IV, LK 01) Devices and Applications |
| Erschienen in | International Symposium on Wearable Computers (ISWC'22) , Atlanta, GA and Cambridge, UK, September 11-15, 2022 |
| Veranstaltung | International Symposium on Wearable Computers (ISWC 2022), Cambridge, Vereinigtes Königreich, 11.09.2022 – 15.09.2022 |
| Verlag | Association for Computing Machinery (ACM) |
| Seiten | 112-114 |
| Schlagwörter | stress detection, evolutionary algorithm, printed electronics, electrodermal activity, wearable computing |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Scopus Dimensions |