Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  accelerometer sensor
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In the paper, implementations and results of operation of artificial neural network applied as a burglary classifier are presented in comparison to solution with a direct digital signal processing (DSP) approach. The neural network operates in a mobile access control device, that may be easily attached to a door. The device is an integrated system, equipped with several sensors based on microelectromechanical systems (MEMS) technology. Due to limited effectiveness of simple, conditional logic algorithms on acquired signal samples, a more sophisticated approaches are investigated. Data acquisition during imitation of various burglary scenarios and further processing of the recorded signals are described in the paper. Selection of the neural network structure and pre-processing methods of sensor signals are presented as well. The direct DSP algorithm based on the application of the properties of application phenomena is shown in the same way. Finally, results of selected algorithms implementation in a low-power 32-bit microcontroller system are presented. Limitation of the platform responsiveness in the real-time conditions and comparison of used classification methods are discussed in the paper conclusions.
EN
The paper presents two approaches to the problem of burglary detection. The first one utilizes direct signal processing, while the other – artificial neural network (ANN). Both algorithms are compared in real operating conditions. The implementation of the algorithms was performed in a portable, battery operating devices that can be easily attached to the door. For direct comparison, two identical devices including several MEMS accelerometers and 32 bit microcontroller have been used – each with one algorithm implemented. The goal of using artificial neural network algorithm was to improve the performance of the burglary detection system in comparison to classical direct signal processing. The structure of ANN and required pre – processing of the input data, is presented and discussed as well. The article also describes the research system required to collecting the data for ANN training and to directly compare both algorithms. Finally, the results of behavior of the classification methods in real actual conditions is discussed.
PL
Artykuł stanowi studium nad problemem wykorzystania czujników akcelerometrycznych do pomiaru zmiany kąta zgięcia w stawie kolanowym. Pomiar kąta ma być dokonywany w trakcie rehabilitacji pacjentów po operacji dystrakcji kończyny dolnej, której celem jest wydłużenie kości udowej metodą Ilizarowa. Autorzy badają możliwości uzyskania danych z czujników akcelerometrycznych, które mogli by zastosować w pętli sprzężenia zwrotnego układu sterowania manipulatorem rehabilitacyjnym. W pracy przedstawiono wyniki eksperymentalne dla wybranego modelu akcelerometru.
EN
The paper presents results of the scale-up silo flow investigation in based on accelerometer signal analysis and Wi-Fi transmission, performed in distributed laboratory environment. Prepared, by the authors, a set of 8 accelerometers allows to measure a three-dimensional acceleration vector. The accelerometers were located outside silo, on its perimeter. The accelerometers signal changes allowed to analyze dynamic behavior of solid (vibrations/pulsations) at silo wall during discharging process. These dynamic effects are caused by stick-slip friction between the wall and the granular material. Information about the material pulsations and vibrations is crucial for monitoring the interaction between silo construction and particle during flow. Additionally such spatial position of accelerometers sensor allowed to collect information about nonsymmetrical flow inside silo.
PL
Choroby neurodegeneracyjne (inaczej neurozwyrodnieniowe) to zespół wrodzonych lub nabytych postępujących chorób układu nerwowego, w których obserwujemy zjawisko patologiczne utraty komórek nerwowych. Powstające objawy uszkodzeń neurologicznych można przyporządkować do dwóch podstawowych grup: związanych z zaburzeniami pamięci oraz związanych z zaburzeniami funkcji motorycznych. Zaburzenia funkcji motorycznych mogą być rejestrowane, a ze strumienia informacji wydobywa się szereg parametrów, często przy użyciu zaawansowanych obliczeń numerycznych, na podstawie których lekarz jest w stanie postawić odpowiednią diagnozę. W pracy przedstawiono szereg metod analizy zaburzeń funkcji motorycznych prowadzących do stworzenia systemu wspomagania diagnostyki tych schorzeń.
EN
Neurodegenerative diseases are group of inborn or acquired progressive diseases of nervous system in which pathologic effect of nervous cells' degradation can be observed. Forming neurological degradation symptoms can be assigned to two elemental groups: connected to memory disorder and connected to motor functions disorder. Motor functions disorders can be recorded and from data stream series of parameters can be separated often using advanced numerical computations based on which doctor can set correct diagnosis. In this research series of methods of motor functions disorders' analysis which lead to diagnosis support system’s creation are introduced.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.