c# render pdf : How to move pages in a pdf document control SDK system web page wpf asp.net console viewcontent8-part674

73 
Introduction 
Accurate and objective assessments of physical activity patterns and energy 
expenditures (EE) are required to understand does-response relationships between 
physical activity and health benefits. Accelerometry-based, physical activity devices have 
been widely employed as objective tools to assess physical activity behavior in free-
living settings
. These devices provide individual’s daily physical activity (PA) patterns 
(i.e., MVPA), duration, and predicted energy expenditures.  However, there are also a 
number of well-documented limitations [19]. Accelerometers have utility for assessing 
locomotor activities, but they cannot capture the diverse range of free-living activities, 
especially activities of daily living that comprise the majority of the day. They are also 
not well-suited for capturing non-locomotor activities, such as weight bearing activities 
or cycling. Another challenge is that there is no consensus on the best procedures for 
detecting non-wear time, handling missing data, or for classifying intensities of physical 
activity. Other disadvantages include altered physical activity patterns and a cost of 
approximately $400 per monitor [20]. While considerable advances have been made, 
there is still a need for low-cost, physical activity monitoring devices that can accurately 
capture physical activity patterns. 
A promising option may be building functions and prediction equations, based on 
embedded sensors and technology in current Smartphone. Estimates suggest, worldwide, 
more than 6.2 billion people carry a Smartphone throughout the day. In the United States, 
114 million Americans were estimated using Smartphones (as of July 2012) [21]. Most 
Smartphones have many powerful and diverse sensors, including GPS sensors, vision 
sensors (i.e., cameras), audio sensors (i.e., microphones), light sensors, temperature 
How to move pages in a pdf document - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
reorder pages in pdf document; pdf reorder pages online
How to move pages in a pdf document - VB.NET PDF Page Move Library: re-order PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sort PDF Document Pages Using VB.NET Demo Code
change page order pdf reader; change page order in pdf reader
74 
sensors, direction sensors (i.e., magnetic compasses), gyroscope, and acceleration sensors 
(i.e., accelerometer). The array of available sensors is considering that many similar 
sensors are included in other health and activity-monitoring devices. With calibration and 
development, these sensors could potentially be 
used to identify an individual’s activity, 
context, and situation.  
A number of studies [22-28] have investigated the potential for using multiple, 
wearable accelerometers placed on several parts of an 
individual’s body to detect a range 
of daily activities (i.e., walking and running). Bao and Intille [23] employed five 
accelerometers placed on an 
individual’s several body par
ts with twenty participants. The 
highest recognition accuracy observed in the study (84.26%) was reported with the 
combination of thigh and wrist acceleration data. However, there are limited studies 
exploring activity recognition with the built-in accelerometer in a Smartphone. Wu et al. 
[29] examined the validity of the iPod Touch (Apple, Inc., Cupertino, CA) placed in an 
armband for jogging and in a front shorts pocket for all other activities from sixteen 
participants. Their analyses evaluated the performance of a variety of machine-learning 
algorithms. The results indicated the k-Nearest Neighbor (kNN) approach produced the 
best classification accuracy for walking at different paces (90.1-94.1%), jogging (91.7%), 
and sitting (100%). However, lower classification accuracy was observed with stair 
walking (ranging from 52.3 to 79.4%). Lee et al. [30] analyzed acceleration data using 
Android HTC Desire Smartphone with three participants. This study reported better 
accuracy with a hidden Markov Model, compared to an artificial neural network [10]. 
However, the researchers suggested the classification accuracy in their stair climbing 
activities (up: 75% / down: 55%) were difficult to classify using a built-in accelerometer 
C# TIFF: How to Reorder, Rearrange & Sort TIFF Pages Using C# Code
Reorder, Rearrange and Sort TIFF Document Pages in C#.NET Application. this C#.NET Tiff image management library, you can easily change and move the position of
rearrange pages in pdf online; move pages in pdf file
C# Word - Sort Word Pages Order in C#.NET
adjust the order of all or several Word document pages, or just page inserting, Word page deleting and Word document splitting C# DLLs: Move Word Page Position.
move pdf pages; how to reorder pdf pages
75 
in a Smartphone. Yang [31]  examined the classification accuracy with an accelerometer-
enabled Smartphone and suggested that decision tree algorithm was the best performance 
among four commonly used static classifiers. The limited sample sizes of 3-4 participants 
in several studies [30, 31] make it difficult to draw any firm conclusions.  
The results described above suggest some potential for classifying activity with 
Smartphones but there is currently no consensus on the best approach. Another limitation 
with previous studies is that they have only utilized data from the accelerometer sensors. 
In particular, the incorporation of data from gyroscope sensors may dramatically improve 
accuracy for classifying physical activity. The present study fills these gaps by 
systematically testing different classification algorithms for detecting physical activity, 
using combined data from accelerometer and gyroscope sensors. Another unique feature 
of this study is that the utility of this approach was directly compared to an existing 
accelerometer device. This component required a separate calibration phase that 
produced estimates of energy expenditures from the detected activities and then a cross 
validation phase to compare the accuracy with existing technology.   
Methods 
Participants  
Sixty healthy men (n=30) and women (n=30) volunteered to participate in the 
study. Participants did not have major diseases or illnesses, did not use medications that 
would affect their body weight or metabolism, and were nonsmokers.  Individuals were 
recruited from within the university and surrounding community through posted 
announcements and word-of-mouth.  Approval from the Institutional Review Board of 
Iowa State University was obtained before beginning of this study. Participants were 
C# PowerPoint - Sort PowerPoint Pages Order in C#.NET
the order of all or several PowerPoint document pages, or just PowerPoint page deleting and PowerPoint document splitting C# DLLs: Move PowerPoint Page Position.
how to move pages within a pdf; move pages in a pdf file
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
RasterEdge XDoc.PDF allows you to easily move PDF document pages position, including sorting pages and swapping two pages. Copying and Pasting Pages.
pdf move pages; rearrange pdf pages online
76 
aware of the procedures and purpose of the study before they signed the informed consent 
document. 
Instruments 
Oxycon Mobile 5.0 (OM) 
The OM (Viasys Healthcare Inc., Yorba Linda, CA) is a portable metabolic 
analyzer that allows measuring oxygen consumption under free-living conditions, and 
was utilized in this study as the criterion measure. In a recent validation study, the OM 
provided similar metabolic parameters (VE, VO
2,
and VCO
2
) compared to the Douglas 
bag method. Mean differences reported in the study were in all cases lower than 5% [3]. 
Expired gases were collected using Hans Rudolph masks (Hans Rudolf, Inc., Kansas City, 
MO). Volume and gas calibrations were performed before each trial, following 
manufacturer recommendations. 
Smartphone, [Samsung Galaxy S2 (Samsung Electronics Co., Ltd., Suwon, South Korea)] 
The Samsung Galaxy 
S2 uses Google’s Android mobile operating system 
equipped with a built-in accelerometer and gyroscope. It is designed, developed, and 
marketed by Samsung Electronics. This phone is small, 125.3 × 66.1 × 8.5 mm and light 
weight, 116 grams. By using a STMicro combination sensor featuring a digital tri-axial 
accelerometer and a 3D digital gyroscope, this phone eliminates a socket.  
ActiGraph GT3X+ (ACT) 
ActiGraph GT3X+ (ActiGraph, Pensacola, FL, USA) is the most commonly used 
accelerometer to assess physical activity under free-living conditions. It is marketed 
exclusively as a research instrument and has been used in numerous research studies to 
provide objective estimates of physical activity. The latest version of the ActiGraph 
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
int pageIndex = 0; // Move cursor to (400F, 100F). aChar, font, pageIndex, cursor); // Output the new document. Program.RootPath + "\\" output.pdf"; doc.Save
how to rearrange pages in a pdf document; how to move pages in pdf files
C# PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file for C#
load, create, convert and edit PDF document (pages) in C# PDF files; insert, delete, move, rotate, copy and robust APIs for editing PDF document hyperlink (url
how to reorder pages in a pdf document; how to reorder pages in pdf preview
77 
(GT3X+) features a tri-axial accelerometer. Prior to each data collection, the ActiGraph 
was initialized, according to manufacturer specifications.     
Accmeter Application  
The Accmeter application (Accmeter, Maeji, Yonsei University, South Korea) is a 
customized Smartphone application developed by the Department of Biomedical 
Engineering, Yonsei University, South Korea. The Accmeter application automatically 
records acceleration and gyroscope data using an external SD card inserted into the 
Smartphone. All data store in the file are recorded with an indicator of the system
’s
current time, plus X, Y, Z values for each sensor in comma separated values file.  
Procedures 
Participants reported to the laboratory on their scheduled day of testing and were 
instructed on the characteristics of the study before signing an informed consent and 
completing a self-report health history questionnaire. For the first visit, anthropometric 
measures were obtained at the beginning of the data collection session. Standing height 
was measured to the nearest 0.1 cm with the use of a wall mounted Harpenden 
Stadiometer (Harpenden, London, United Kingdom), using standard procedures. Body 
mass was measured by participants in light clothes and bare feet on an electronic scale 
(Seca 770) to the nearest 0.1 kg. The body mass index (BMI) was calculated as weight 
(kg) per squared height (m
2
). Percentage of body fat was assessed, using a handheld Bio-
impedance analysis [32] device (Omron, Shelton, Connecticut, USA). Following 
anthropometric measurements, the participants were asked to laid down in bed for 10 
minutes and then fitted with the potable metabolic analyzer (i.e., Oxycon Mobile) to 
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
Get image information, such as its location, zonal information, metadata, and so on. Able to edit, add, delete, move, and output PDF document image.
how to rearrange pdf pages online; how to rearrange pages in pdf document
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Rapidly and multiple PDF document (pages) creation and edit PDF files; insert, delete, move, rotate, copy robust APIs for editing PDF document hyperlink (url
reorder pages in a pdf; how to reverse page order in pdf
78 
measure resting energy expenditure (REE) for 15 minutes. REE measurement was 
performed after a 10-hour fast, following previously published guidelines [33].   
For the second visit (i.e., one week after the first visit), the ActiGraph was 
attached with an elastic belt fastened around the waist and the Oxycon Mobile was 
attached to each participant. The Samsung Galaxy Smartphone was placed in the front 
trouser pocket. The Accmeter application (Accmeter, Maeji, Yonsei University, South 
Korea) was turned on simultaneously with the Oxycon Mobile to synchronize the start 
time and data set. The test was peformed at various times of day; however, participants 
were asked to abstain from eating and exercise for 4 hours before the test. Participants 
performed an activity routine that included 13 different activities and lasted 69 minutes. 
The activities were categorized into four distinct physical activity types: (1) sedentary 
(reclining, writing at a computer), (2) walking (treadmill walking 2.5 mph and treadmill 
brisk walking 3.5), (3) running (treadmill jogging 5.5 mph, running at 6.5 mph), and (4) 
moderate-to-vigorous intensity (ascending and descending stairs, stationary bike, 
elliptical exercise, Wii tennis play, and playing basketball). Participants performed each 
activity for five minutes, with the exception of all activities on the treadmill (three 
minutes). There was a 1-minute break between each activity.  
Data Processing and Feature Extraction 
A customized data application (i.e., Accmeter) was utilized to extract raw data at 
50 Hz (i.e., Accelerometer and gyroscope) from the Samsung Galaxy II Android 
Smartphone. The data were stored in a comma separated values file for each participant 
and downloaded to a computer via a USB cable. Breath-by-breath data from the indirect 
calorimeter were downloaded and aggregated to provide average 5-second values to 
79 
facilitate integration with the estimates of MET from ActiGraph and Smartphone. Two 
different sets of ActiGraph data were downloaded from ActiLife software: 69 minutes of 
raw data (100 Hz) and 5-second averaged data. 
The resulting data files containing 3-axis accelerations and 3-axis rotation rates 
recorded at a time instant (50 samples per second) were interpreted as 
samples
. The 
minute data (3000 samples per minute × 69 minutes) were segmented into non-
overlapping sliding windows. This segmentation process partitions the acceleration and 
gyroscope data in consecutive windows of fixed and specific lengths so features 
summarizing the mathematical properties of the data can be computed. Various lengths of 
window sizes were experimentally compared at 1.5, 2, 5, 10, and 15 seconds.  
Accelerometer and gyroscope data from Smartphone sensors contain much hidden 
information and noise. The useful hidden information from the data can be found using 
feature extraction. In addition, this helps to eliminate the noise in the raw data from the 
data collection process. Easily computed 
features
which can be implemented on the 
phone with minimal computation complexity were included with the acceleration and 
gyroscope data to help capture specific movement characteristics. In this study, key 
features extracted included the mean, coefficient variance, vector magnitude, standard 
deviation, mean + vector magnitude, and absolute values for each axis of acceleration and 
rotation rate from gyroscope for each window length. 
The mean for each axis (X-axis, Y-axis, and Z-axis) of acceleration, the mean 
for each axis (X-axis, Y-axis, and Z-axis) of rotation rate from gyroscope.   
80 
The overall acceleration vector magnitude (computed as the squared root of 
√(x
i
2
+y 
i
2
+ z
i
2
) in the sliding window) was obtained for the accelerometer and 
gyroscope data.  
Standard deviation was calculated for each axis (X-axis, Y-axis, and Z-axis) of 
acceleration, the mean for each axis (X-axis, Y-axis, and Z-axis) of rotation rate 
from gyroscope. 
Coefficient of variation was obtained for the accelerometer and gyroscope data 
(i.e., the standard deviation divided by the mean for each axis). 
Calculated mean and vector magnitude values were used as a combined feature. 
The Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) machine learning 
toolkit [34] was utilized to train and compare different classifier options (e.g., Na
ï
ve 
Bayes, support vector machine, REPtree, Random Tree, Random Subspace, and Random 
Committee). For all classifiers, the default WEKA setting was used and the 10-fold cross-
validation was employed in all experiments using various window periods. The ability of 
the machine-learning techniques to identify activity types was evaluated by calculating 
the percentage of time segments correctly classified (percent agreement). Confusion 
matrices were provided to summarize the frequency with which one activity class was 
misclassified as another with prediction group of samples (i.e., n=44).  
Calibration and Cross Validation of Energy Expenditure 
Data from the first twenty-two participants (i.e., balanced on gender) (male = 11 
and female = 11) were used to develop the prediction equation to estimate energy 
expenditure. The collected accelerometer and measured energy expenditure data were 
aggregated in 5-second intervals. Twelve minutes of treadmill walking and running (i.e., 
81 
2.5, 3.5, 5.5, and 6.5 mph) data were extracted from the raw data to develop a prediction 
equation. Automatic linear modeling in SPSS (SPSS Inc., Chicago, IL) was employed to 
produce mapping between acceleration and measured energy expenditure in MET 
(Metabolic equivalent of task). The extracted feature (i.e., The vector magnitude of 
standard deviation of horizontal and vertical) and par
ticipants’ anthropometric 
information (i.e., BMI) were used as independent variables.  
Separate data on another set of twenty-two participants was used for a cross 
validation analyses. The data from this holdout sample were used to evaluate the utility of 
the Smartphone energy expenditure algorithms across the whole 69-minute protocol. In 
addition, a comparison was made to estimate MET using between Smartphone and 
ActiGraph (Freedson equations 2011). Since ActiGraph provides the Activity MET 
values from the equation, the measured resting MET values were subtracted from the 
estimated MET from the developed equation for the comparison.  
A novel statistical approach, 
called “equivalence testing” 
[10, 11], was utilized to 
examine measurement agreement between the estimated METs and measured METs. 
Typical hypothesis tests comparing two methods employ a null hypothesis specifying 
equal means. In this case, the researcher can only determine whether or not there is 
evidence that the means are different. However, the equivalence test hypothesis employs 
a null hypothesis that specifies unequal means. In this case, the null hypothesis implies 
the difference between means is greater than some of the proposed equivalence zone (i.e., 
±10% of the mean) defined by a researcher prior to experimentation.  In the present study, 
a 95% equivalence test (i.e., an alpha of 5%) was used to evaluate whether the estimated 
MET from the various monitors was equivalent to the measured MET. In this case, an 
82 
estimate is considered to be equivalent to the criterion measured value (with 95% 
precision), if the 90% confidence interval [35] for a mean of the estimated MET fell 
within a proposed equivalence zone (i.e., ±10% of the mean) of the measured MET from 
OM. The estimated MET and measured MET data across all the monitors, and the 90% 
CIs for means of the estimated and measured MET were obtained from a mixed ANOVA 
to control for participants’ level clustering.
Pearson Product-Moment correlations were computed to evaluate the strength of 
the linear relationship between estimated MET and measured MET. The accuracy of the 
MET algorithms was evaluated by calculating the average difference between observed 
and predicted MET values (mean bias) and the root mean square error (RMSE) was 
calculated for each method. Bland-Altman plots with corresponding 95% limit of 
agreement and fitted lines (from regression analyses between mean and difference) with 
their corresponding parameters (i.e., Intercept, slope) were presented. Perfect agreement 
would be identified with a fitted line that provides a slope of 0 and an intercept of 0.  
Results 
Participants’ characteristics are summarized in Table 1. Participants’
ages ranged 
between 22-43 years and varied in body fat percentage (range: 5.7% - 31.7%). Initially, 
sixty healthy men (n=30) and women (n=30) participated in the study, but a total of forty-
four participants, twenty-one males (n=21) and twenty-three females (n=23), were used 
in the final data analysis. Eighteen subjects’ data were excluded because the 
Smartphone 
application often turned off during data collection (i.e., incomplete data set).  
Documents you may be interested
Documents you may be interested