Teses / dissertações sobre o tema "Multisensor monitoring"
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Hilmersson, Anette. "Multisensor Stress Monitoring For Non-Stationary Subjects". Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-28340.
Texto completo da fonteAtt mäta stress i realtid i verkliga situationer kan vara fördelaktigt för flera applikationer. Det som har legat som grund för denna uppsats är att kunna mäta stress under ADHD diagnostisering. Genom att kombinera de vanliga testerna med stressnivåer hos patienten hoppas man kunna utveckla nya metoder för diagnostisering. Att mäta fera parametrar samtidigt i realtid är inte något ofta utförs idag. För att komma igång har fera kroppsliga funktioner som påverkas på olika sätt av stress studerats. Alla dessa funktioner kan inte inkluderas i det system som önskas konstrueras antingen på grund av systemets karaktär eller på grund tidsbrist. Efter att undersökningen var klar beslutades det att konstruera två moduler. Den första använder en mätteknik som kallas PPG och används för att mäta hjärtfrekvens, även andningsfrekvensen estimeras och modulen är förberedd för att estimera blodsyre nivåa men signalbehandling och validering för detta är inte gjord. Den andra modulen mäter resistans i huden. I dessa moduler lades även till en temperatur sensor för att mäta hudtemperaturen. Tidsbrist har gjort att endast en av dem två modulerna kunnat realiserats. Den som realiserat är PPG modulen och modulen för hudresistans presenteras endast teoretiskt. PPG modulen genomför matningen med en transmissiv teknik på vänster öra och ger ut en acceptabel signal kvalité om sensorn får bra kontakt. Arbetet är avgränsat och inkluderar inte signalanalysen av signalen däremot visualiseras signalen i figurer.
Zouba, Valentin Nadia. "Multisensor fusion for monitoring elderly activities at home". Nice, 2010. http://www.theses.fr/2010NICE4001.
Texto completo da fonteIn this thesis, an approach combining heterogeneous sensor data for recognizing elderly activities at home is proposed. This approach consists in combining data provided by video cameras with data provided by environmental sensors to monitor the interaction of people with the environment. The first contribution is a new sensor model able to give a coherent and efficient representation of the information provided by various types of physical sensors. This sensor model includes an uncertainty in sensor measurement. The second contribution is a multisensor based activity recognition approach. This approach consists in detecting people, tracking people as they move, recognizing human postures and recognizing activities of interest based on multisensor analysis and human activity recognition. To address the problem of heterogeneous sensor system, we choose to perform fusion at the high-level (event level) by combining video events with environmental events. The third contribution is the extension of a description language which lets users (i. E. Medical staff) to describe the activities of interest into formal models. The results of this approach are shown for the recognition of ADLs of real elderly people evolving in an experimental apartment called Gerhome equipped with video sensors and environmental sensors. The obtained results of the recognition of the different ADLs are encouraging
Ogaja, Clement Surveying & Spatial Information Systems Faculty of Engineering UNSW. "A framework in support of structural monitoring by real time kinematic GPS and multisensor data". Awarded by:University of New South Wales. School of Surveying and Spatial Information Systems, 2002. http://handle.unsw.edu.au/1959.4/18662.
Texto completo da fonteRaman, Srinivas. "Condition monitoring of industrial machines using wavelet packets and intelligent multisensor fusion". Thesis, University of British Columbia, 2009. http://hdl.handle.net/2429/15224.
Texto completo da fonteBinsaeid, Sultan Hassan. "Multisensor Fusion for Intelligent Tool Condition Monitoring (TCM) in End Milling Through Pattern Classification and Multiclass Machine Learning". Scholarly Repository, 2007. http://scholarlyrepository.miami.edu/oa_dissertations/7.
Texto completo da fonteZanon, Mattia. "Non-Invasive Continuous Glucose Monitoring: Identification of Models for Multi-Sensor Systems". Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2013. http://hdl.handle.net/11577/3423010.
Texto completo da fonteIl diabete e una malattia che compromette la normale regolazione dei livelli di glucosio nel sangue. Nelle persone diabetiche, il corpo non secerne insulina (diabete di tipo 1) o si vericano delle alterazioni sia nella secrezione che nell'azione dell'insulina stessa (diabete di tipo 2). La terapia si basa principalmente su somministrazione di insulina e farmaci, dieta ed esercizio fisico, modulati in base alla misurazione dei livelli di glucosio nel sangue 3-4 volte al giorno attraverso metodi finger-prick. Nonostante ciò, la concentrazione di glucosio nel sangue supera spesso le soglie di normalita di 70-180 mg/dL. Mentre l'iperglicemia implica complicanze a lungo termine (come ad esempio neuropatia, retinopatia, malattie cardiovascolari e cardiache), l'ipoglicemia puo essere molto pericolosa nel breve termine e, nel peggiore dei casi, portare il paziente in coma ipoglicemico. Nuovi scenari nella cura del diabete si sono affacciati negli ultimi 10 anni, quando sensori per il monitoraggio continuo della glucemia sono entrati nella fase di sperimentazione clinica. Questi sensori sono in grado di monitorare le concentrazioni di glucosio nel sangue con una lettura ogni 1-5 minuti per diversi giorni, permettendo un analisi sia retrospettiva, ad esempio per ottimizzare il controllo metabolico, che in tempo reale, per generare avvisi quando viene predetta l'uscita dalla normale banda euglicemica, e nel cosiddetto "pancreas artificiale". La maggior parte di questi sensori per il monitoraggio continuo della glicemia sono minimatmente invasivi perche sfruttano un piccolo ago inserito sottocute. Gli ultimi anni hanno visto un crescente interesse verso tecnologie non invasive per il monitoraggio continuo della glicemia, con l'obiettivo di migliorare il comfort del paziente. La loro capacità di monitorare i cambiamenti di glucosio nel corpo umano e stata dimostrata in condizioni altamente controllate tipiche di un'infrastruttura clinica. Non appena queste condizioni diventano meno favorevoli (ad esempio durante un uso quotidiano di queste tecnologie), sorgono diversi problemi associati a perturbazioni fisiologiche ed ambientali. Per affrontare questo problema, negli ultimi anni il concetto di "multisensore" ha ottenuto un crescente interesse. Esso consiste nell'integrazione di sensori di diversa natura all'interno dello stesso dispositivo, permettendo la misurazione di fattori endogeni (glucosio, perfusione del sangue, sudorazione, movimento, ecc) ed esogeni (temperatura, umidita, ecc). I segnali maggiormente correlati con il glucosio e quelli legati agli altri processi sono combinati con un opportuno modello matematico con l'obiettivo finale di stimare la glicemia in modo non invasivo. Modelli di sistema (o a "scatola bianca"), nei quali equazioni differenziali descrivono il comportamento interno del sistema, possono essere considerati raramente. Infatti, un modello fisico/meccanicistico legante i dati misurati dal multisensore con il glucosio non e facilmente disponibile. Un differente approccio vede l'impiego di modelli di dati (o a "scatola nera") che descrivono il sistema in esame in termini di ingressi (canali misurati dal dispositivo non invasivo), uscita (valori stimati di glucosio) e funzione di trasferimento (che in questa tesi si limita alla classe dei modelli di regressione lineari multivariati). In fase di identificazione dei parametri del modello potrebbero insorgere problemi numerici legati alla collinearita tra sottoinsiemi dei canali misurati dal multisensore (in particolare per i dispositivi basati su spettroscopia) e per la dimensione potenzialmente elevata dello spazio delle misure. L'obiettivo della tesi di dottorato e di investigare e valutare diverse tecniche per l'identicazione del modello di regressione lineare multivariata con lo scopo di stimare i livelli di glicemia non invasivamente. In particolare, i seguenti metodi sono considerati: Ordinary Least Squares (OLS), Partial Least Squares (PLS), the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) basato sulla regolarizzazione con norma l1; Ridge basato sulla regolarizzazione con norma l2; Elastic-Net (EN) basato sulla combinazione delle due norme precedenti. Come caso di studio per l'applicazione delle metodologie proposte, consideriamo i dati misurati dal dispositivo multisensore, principalmente basato su sensori dielettrici ed ottici, sviluppato dall'azienda Solianis Monitoring AG (Zurigo, Svizzera), che ha parzialmente sostenuto gli oneri finanziari legati al progetto di dottorato durante il quale questa tesi e stata sviluppata. La tecnologia del multisensore e la proprietà intellettuale di Solianis sono ora detenute da Biovotion AG (Zurigo, Svizzera). Solianis Monitoring AG ha fornito quarantacinque sessioni sperimentali collezionate da 6 pazienti soggetti a protocolli ipo ed iperglicemici presso l'University Hospital Zurich. I modelli identificati con le tecniche di cui sopra, sono testati con un insieme di dati diverso da quello utilizzato per l'identicazione dei modelli stessi. I risultati dimostrano chei metodi di controllo della complessita hanno accuratezza maggiore rispetto ad OLS. In generale, le tecniche basate su regolarizzazione sono migliori rispetto a PLS. In particolare, quelle che sfruttano la norma l1 (LASSO ed EN), pongono molti coefficienti del modello a zero rendendo i profili stimati di glucosio piu robusti a rumore occasionale che interessa alcuni canali del multi-sensore. In particolare, il modello EN risulta il migliore, condividendo sia le proprietà di sparsita e l'effetto raggruppamento indotte rispettivamente dalle norme l1 ed l2. In generale, i risultati indicano che, anche se le prestazioni, in termini di accuratezza dei profili di glucosio stimati, non sono ancora confrontabili con quelle dei sensori basati su aghi, la piattaforma multisensore combinata con il modello EN è un valido strumento per il monitoraggio in tempo reale dei trend glicemici. Una possibile applicazione si basa sull'utilizzo del'informazione dei trend glicemici per completare misure rade effettuate con metodi finger-prick. Sfruttando il concetto di rischio dinamico recentemente sviluppato, e' possibile dare una corretta valutazione di eventi potenzialmente pericolosi come l'ipoglicemia. La tesi si articola in tre parti principali: Parte I (che comprende i Capitoli 1-4), fornisce inizialmente un'introduzione sul diabete, una recensione delle attuali tecnologie per il monitoraggio non-invasivo della glicemia (incluso il dispositivo multisensore di Solianis) e gli obiettivi della tesi; Parte II (che comprende i Capitoli 5-9), presenta alcune delle difficoltà affrontate quando si lavora con problemi di regressione su dati di grandi dimensioni, per poi presentare OLS, PLS, LASSO, Ridge e EN sfruttando un esempio tutorial per evidenziarne vantaggi e svantaggi. Infine, Parte III, (Capitoli 10-12) presenta il set di dati del caso di studio ed i risultati. Alcune note conclusive e possibili sviluppi futuri terminano la tesi. In particolare, vengono brevemente illustrate una metodologia basata su simulazioni Monte Carlo per valutare la robustezza della calibrazione del modello e l'utilizzo di un nuova nuova funzione obiettivo per l'identicazione dei modelli.
Truax, Stuart. "A microscale chemical sensor platform for environmental monitoring". Diss., Georgia Institute of Technology, 2011. http://hdl.handle.net/1853/45780.
Texto completo da fonteVahidi, Mayamey Farzad. "Improving the water-extent monitoring of Swedish wetlands with open-source satellite data and Google Earth Engine". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022.
Encontre o texto completo da fonteMillin-Chalabi, Gail Rebecca. "Radar multi-temporal and multi-sensor approach to characterise peat moorland burn scars and assess burn scar persistence in the landscape". Thesis, University of Manchester, 2016. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/radar-multitemporal-and-multisensor-approach-to-characterise-peat-moorland-burn-scars-and-assess-burn-scar-persistence-in-the-landscape(36288daf-4a05-46e8-9e29-f67c62584fc5).html.
Texto completo da fonteKrallmann, Jens [Verfasser]. "Einsatz eines Multisensors für ein Condition Monitoring von mobilen Arbeitsmaschinen / Jens Krallmann". Aachen : Shaker, 2005. http://d-nb.info/1186587822/34.
Texto completo da fonteBouaziz, Ghazi. "Développement et mise en œuvre d'un système de détection de l'isolement social basé sur la reconnaissance des activités en matière de repas et de mobilité chez les personnes âgées à domicile". Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES137.
Texto completo da fonteThe recognition of daily life activities has been the subject of research for years to provide effective solutions. It is based on the spatio-temporal analysis of situations and behaviors whose input data is information provided by ambient sensors or by sensors worn by the person. This thesis focuses on the instrumentation of the living space by ambient sensors and on the detection of a state of social isolation in elderly people. Two approaches are used to assess social isolation. The first one is based on questionnaires. The second approach is based on the use of technologies for the objective acquisition of data representative of a state, behavior, etc. In particular, the activity "eating" is linked to a sequence of actions such as shopping, cooking, eating and washing dishes. The activity "moving" is linked to mobility within the home and leaving the home. The literature shows that these two activities seem to be relevant for assessing a potential risk of social isolation among older people. The thesis work focuses on four main contributions: A bibliographic review of ADLs detection research to identify its contributions and limitations, and to outline relevant research directions. Specific criteria were chosen to include articles presenting activity detection systems. A system design approach applied to the detection of ADLs. This approach is part of a system engineering process. It describes the analysis of requirements, their modeling through SysML diagrams and the implementation of a hardware and software architecture based on an IoT network. The analysis of ADLs, in our study, uses data from motion detectors and contact sensors. A display on a web application allows you to visualize the results obtained for the caregiver or the family. The original use of four methods to classify ADLs, namely "preparing the meal", "eating the meal", "washing the dishes", "sleeping/relaxing", "hygiene", "the person outside the home", "a visitor inside the home" and "other activities". The first three methods used are K-means, the Gaussian mixture model and BIRCH, which applies weights to the data. Meal-related activities therefore do not have the same weight as the rest of the data, which made it possible to improve the detection of ADLs. The fourth algorithm is based on a logical method following the determination of a correlation matrix using all the available sensors as input. Using the data from the correlation matrix, the algorithm personalizes the detection of meal-related activities by distinguishing a person preparing their meal from a person using a meal delivery service. We validate our methods by referring to the forms filled in by the participants at the beginning and end of the experiment, in which they describe the course of their typical day. These algorithms were applied to an open annotated database to confirm the accuracy of our approaches. The proposal of a score for the level of social isolation of the person being monitored. This score is based on the identification of activities to extract daily habits through behavioral indicators (time spent outside the house and in the kitchen, etc.). Six elderly people were followed for more than 3 months. The logistic regression algorithm was used to extract the level of social isolation, which was compared with the level of social isolation identified using the "Lubben Social Network Scale" questionnaire, which was completed by each participant at the beginning and end of the study
Tannous, Halim Elie. "Interactive and connected rehabilitation systems for e-health". Thesis, Compiègne, 2018. http://www.theses.fr/2018COMP2436/document.
Texto completo da fonteConventional musculoskeletal rehabilitation consists of therapeutic sessions, home exercise assignment, and movement execution with or without the assistance of therapists. This classical approach suffers from many limitations, due to the expert’s inability to follow the patient’s home sessions, and the patient’s lack of motivation to repeat the same exercises without feedback. Serious games have been presented as a possible solution for these problems. This thesis was carried out in the eBioMed experimental platform of the Université de technologie de Compiège, and in the framework of the Labex MS2T. The aim of this thesis is to develop a real-time, serious gaming system for home-based musculoskeletal rehabilitation. First, exergames were developed, using a codesign methodology, where the patients, experts and developers took part in the design and implementation procedures. The Kinect sensor was used to capture real-time kinematics during each exercise. Next, data fusion was implemented between the Kinect sensor and inertial measurement units, to increase the accuracy of joint angle estimation, using a system of systems approach. In addition, graphical user interfaces were developed, for experts and patients, to suit the needs of different end-users, based on the results of an end-user acceptability study. The system was evaluated by patients with different pathologies through multiple evaluation campaigns. Obtained results showed that serious games can be a good solution for specific types of pathologies. Moreover, experts were convinced of the clinical relevance of this device, and found that the estimated data was more than enough to assess the patient’s situation during their home-based exercise sessions. Finally, during these three years, we have set the base for a home-based rehabilitation system that can be deployed at home or in a clinical environment. The implementation of such systems would maximize the efficiency of rehabilitation program, while saving the patient’s and expert’s time and money. On the other hand, this system would also reduce the limitation that are currently present in classical rehabilitation programs, allowing the patients to visualize their movements, and the experts to follow the home exercise execution
Ghrissi, Hiba. "Monitoring microorganisms’ growth using multisensor electrochemical devices". Master's thesis, 2020. http://hdl.handle.net/10198/23954.
Texto completo da fonteSome microorganisms contribute beneficially in processing, safety and quality of certain food products. However, many microorganisms are involved in processes that cause undesirable effects on food, or on the health of consumers, leading to spoilage or to occurrence of foodborne diseases. For that, microbiological surveillance of food corresponds to an area of great interest to ensure the quality and the safety of food to prevent foodborne diseases. Indeed, for reasons related to sampling, methodology and distribution of the microorganisms in the matrix, microbiological analysis for itself does not guarantee the safety of a final product analyzed. For that, a possible promising alternative to the traditional diagnostic methods in the electronic sensors such as the E-tongues that has been used for different applications in food and pharmaceutical industries, they have been useful for the detection of bacterial contamination or diagnosis of infections. The aim of the present study was the detection and discrimination of microorganism that played an important role in food and environmental areas, namely E. coli, Enterococcus faecalis, Pseudomonas aeruginosa and S. aureus. In this context, electronic tongues (E-tongues) have been employed for the detection and screening of microorganisms. Thus; the use of a potentiometric E-tongue, comprising lipid polymeric sensor membranes, together with unsupervised and supervised chemometric tools (e.g., principal component analysis, PCA; linear discriminant analysis, LDA; and. multiple linear regression models, MLRM) was evaluated aiming to explore the advantages of these innovative (bio)sensing devices for microorganism’s recognition and discrimination, in aqueous solutions. Our results showed that the potentiometric signals profiles acquired by the 40 E-tongue sensors allowed a satisfactory unsupervised recognition of P. aeruginosa and E. faecalis, contrary to E. coli and S. aureus, showed a clear over-plotting. Still to further assess the E-tongue classification capability, a LDA was performed since it represents the most discriminant and non-redundant sensors selected by the SA algorithm. The supervised discriminant model allowed to classify 100% of the original grouped data. Overall, the unsupervised and supervised classification performances clearly showed the potential use of the E-tongue as an accurate and fast recognition device of the four microorganisms studied.
Alguns microrganismos contribuem para a segurança e qualidade de certos produtos alimentares. No entanto, outros grupos de microrganismos causam efeitos indesejáveis nos alimentos provocando a sua deterioração ou inclusive dando origem a doenças de origem alimentar colocando em risco a saúde dos consumidores. Neste contexto, a vigilância microbiológica dos alimentos é uma área de grande relevância de forma a garantir a qualidade e a segurança dos alimentos. Contudo, as técnicas analíticas convencionais utilizadas na deteção de microrganismos em alimentos são caras e demoradas. Alternativamente, podem ser aplicadas outras técnicas, nomeadamente línguas eletrónicas (LE), para cumprir essa tarefa crítica. Com este estudo pretendeu-se estudar a capacidade de deteção e discriminação de microrganismos que desempenham um papel importante nas áreas alimentares e ambientais, nomeadamente Escherichia coli, Enterococcus faecalis, Pseudomonas aeruginosa e Staphylococcus aureus. Para tal, utilizou-se uma LE potenciométrica e o seu desempenho de deteção foi avaliado recorrendo a ferramentas quimiométricas não supervisionadas e supervisionadas (análise principal de componentes, ACP; análise discriminante linear ADL). Os resultados mostraram que os sinais potenciométricos adquiridos pelos sensores da LE permitem reconhecer satisfatoriamente e não supervisionado a P. aeruginosa e o E. faecalis, ao contrário da E. coli e S. aureus A capacidade de classificação da LE foi ainda avaliada pela ADL, com vista a identificar os sensores não redundantes e com maior potencial discriminante. O modelo discriminatório supervisionado permitiu classificar 100% dos dados originais. Globalmente, os desempenhos de classificação confirmaram a possível utilização da LE como um dispositivo de reconhecimento preciso e rápido dos quatro microrganismos estudados.
Ogaja, Clement. "A framework in support of structural monitoring by real time kinematic GPS and multisensor data /". 2002. http://www.library.unsw.edu.au/~thesis/adt-NUN/public/adt-NUN20020925.144123/index.html.
Texto completo da fonteOzer, Ekin. "Multisensory Smartphone Applications in Vibration-Based Structural Health Monitoring". Thesis, 2016. https://doi.org/10.7916/D8TB175F.
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