Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Akcelerometryczny system badania i analizy chodu

Maj P., Barczewska K., Drozd A., Kowalski J.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2012

|

R. 58, nr 4

327-330

PL

Przedmiotem pracy jest system badania i analizy chodu. Pomiary przyspieszeń wykonywane są w różnych punktach anatomicznych z wykorzystaniem trójosiowych czujników przyspieszenia, transmisja danych odbywa się w standardzie Bluetooth, a do akwizycji wykorzystano przenośny komputer. Oprogramowanie służące do zapisu, przetwarzania i analizy danych zostało napisane w środowisku LabVIEW. Badania chodu przeprowadzono na 17 ochotnikach. Uzyskano parametry związane ze zdarzeniami w cyklu chodu, a także wysokie wartości czułości (91-94%) i specyficzności (88-89%) detekcji zdarzeń oraz satysfakcjonującą wartość parametru %R&R (16%).

EN

Gait analysis provides useful information about spatio-temporal parameters [10, 11], stability and balance [7], progression of the diseases (Parkinson, Huntington) [7, 8], results of rehabilitation [6] or shock attenuation [7, 9]. The paper describes the accelerometer-based system designed for motion and gait examination. The system consists of two measurement modules with triaxial ADXL accelerometers (Tab. 1), portable computer and software implemented in LabVIEW environment. The system features data transmission via a Bluetooth network and during examination the data is received on a portable computer, visualized on a graph and written in a text file (Fig. 2). The text file has a special header which contains information about the examined person, anatomical axes and a name of the place of module attachment. The all information is introduced by a user at the beginning of the examination. After signal processing, several parameters are calculated: mean duration of the gait cycle, mean duration of swing and stance phases in percentage of the gait cycle, acceleration range (Fig. 1, Tab. 2) [15]. Detection of gait cycle events (heel strike, toe off) is based on the analysis of local extremes of the parameter RSS (Formula 1) [16]. For every anatomical point there is also visualized a graph with accelerations for the whole mean gait cycle (Fig. 4). At the end of data analysis, an examination report as a Microsoft Word document file is prepared. System tests were performed on 17 volunteers (Fig. 3) who underwent gait examination. Depending on the goal, only one or both modules were used. There were different places of module attachment: ankles, knees, hips, sacrum, neck and head. High values of sensitivity (91-94%) and specificity (88-89%) of event detection as well as satisfactory value of %R&R parameter (16%) were obtained.

2

Influence of accelerometer signal preprocessing and classification method on human activity recognition

Kupryjanow A., Kaszuba K., Czyżewski A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2010

|

Vol. 51, nr 3

18-23

EN

A study of data preprocessing influence on accelerometer-based human activity recognition algorithms is presented. The frequency band used to filter-out the accelerometer signals and the number of accelerometers involved were considered in terms of their influence on the recognition accuracy. In the tests four methods of classification were used: support vector machine, decision trees, neural network, k-nearest neighbor.

PL

W artykule przedstawiono wpływ przetwarzania wstępnego sygnału przyspieszenia na skuteczność rozpoznawania aktywności ruchowych. Przeanalizowano zależność filtracji sygnałów oraz ilości zastosowanych czujników na skuteczność klasyfikacji. W badaniach wykorzystano cztery różne klasyfikatory: maszynę wektorów wsparcia, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe oraz klasyfikator najbliższego sąsiada.

3

Rozpoznawanie kategorii ruchu ludzkiego na podstawie analizy sygnałów pochodzących z trójosiowych czujników przyspieszenia

Kupryjanow A., Kaszuba K.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2009

|

Nr 26

53-56

PL

W artykule przedstawiono procedurę rejestracji sygnałów przyspieszenia pochodzących z czujników biomedycznych Shimmer, sposób ich rozmieszczenia na ciele oraz opisano klasyfikator pozwalający na rozpoznawanie wybranych kategorii ruchu ludzkiego. W części eksperymentalnej artykułu zbadano wpływ filtracji dolnoprzepustowej sygnałów na skuteczność rozpoznawania typu aktywności ruchowej.

EN

In many scientific fields, especially medicine, information about human activity is crucial. The analysis of acceleration data coming from the sensors mounted on human’s limbs and trunk allows automatic classification of patients’activities (e.g. sitting, walking, getting up, etc). In this paper, a neural network based motion activity classifier and the procedure for recording signals from accelerometers are described. Owing to a very fast development of microcontrollers, it is now possible to create devices which enable real-time recording and transmission of signals from accelerometers. Today’s miniaturization enables the integration of accelerometers, microcontrollers and Bluetooth transmitters into a single matchbox-size device. Research carried out by Intel resulted in highly integrated devices and software platforms designed for networks of sensors which communicate wirelessly. Small size and weight of such devices as well as low energy consumption make the montage of sensors on a human body technically possible and comfortable for patients. The research proved that the localization of sensors on a human body has a great impact on the accuracy of motion type recognition. Many experiments addressing this subject were conducted, and finally an optimal sensors configuration was chosen. A group of 16 healthy people was observed. The acceleration signals were sampled with the frequency of 51,2 Hz whereas the G force was set within the range of 0 to 4. The 64 sample windows with the 32 samples overlap were used for the analysis. For each window, a set of parameters was extracted, which allowed the classification of signals. The research showed that the motion classifier based on neural networks ensures satisfying efficiency of motion type classification. Activity recognition was performed off-line. The accuracy of detection depended on the type of activity and the way the activity was performed. It turned out that for a better network training and testing, a greater number of signals must be collected.

4

Diagnostyka pokładowa silników wysokoprężnych z wykorzystaniem nieliniowych metod analizy sygnałów

Boguś P., Merkisz J.

Pojazdy Szynowe

|

2004

|

nr 1

29-34

PL

Omówiono zastosowanie metod nieliniowej analizy sygnalów, bazujących na teorii chaosu deterministycznego, do diagnostyki silnika wysokoprężnego na bazie sygnalów wibroakustycznych pozyskiwanych z silnika. Silnik spalinowy, obok zachowań stochastycznych i regularnych, wykazuje również zachowania chaotyczne, co może być wykorzystane do usprawnienia jego diagnostyki, szczególnie w perspektywie wprowadzenia obligatoryjnych systemów diagnostyki pokładowej. Przedstawiono krótki opis podstawowych metod analizy nieliniowej oraz przykład zastosowania analizy chaotycznej do sygnalów wibracyjnych pochodzących od czujników przyspieszenia zainstalowanych na korpusie silnika.

EN

The application of the methods of the non-linear signal analyses, based on the theory of the deterministic chaos, for diagnostics of the Diesel engine on base of the vibroacoustic signals taken from the engine is discussed in this work. By the stochastic and regular behaviours the diesel engine also shows the chaotic ones what can be used for improving its diagnostics especially in perspective of introduction the obligatory systems of the on-board diagnostics. The short description of the primary methods of the non-linear analysis and the practical example of application the chaotic analysis for the vibratory signals taken from the acceleration sensors installed on the engine body are presented in this paper. from the acceleration sensors installed on the engine body arę presented in this paper.On-board diagnostics of diesel engines with using the non-lincar methods of signal analyses. The application of the methods of the non-linear signal analyses, based on the theory of the deterministic chaos, for diagnostics of the Diesel engine on base of the vibroacoustic signals taken from the engine is discussed in this work. By the stochastic and regular behaviours the diesel engine also shows the chaotic ones what can be used for improving its diagnostics especially in perspective of introduction the obligatory systems of the on-board diagnostics. The short description of the primary methods of the non-linear analysis and the practical example of application the chaotic analysis for the vibratory signals taken from the acceleration sensors installed on the engine body arę presented in this paper.

5

Nadgarstkowy rejestrator drżeń kończyn

Kornacki W., Pikiel M., Dobrowiecka B., Pakszys W.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2002

|

Vol. 43, nr 12

28-30

PL

Przedstawiono zastosowania oraz architekturę sprzętową przenośnego mikroprocesorowego rejestratora drżeń kończyn, wykorzystującego półprzewodnikowe czujniki przyśpieszenia do celów diagnostyki oraz monitorowania efektywności procesu farmakoterapii prowadzonego u pacjentów z chorobą Parkinsona.

EN

This paper presents the application and hardware architecture of a portable microprocessor based data logger for tremor monitoring of patients with Parkinson's disease. Tremorometer uses semiconductor accelerometer for diagnosis and monitoring of farmacotherapy effectiveness.