| Anotācija |
Darbs veltīts pētījumiem par ķermeņa sensoru tīklu veidošanu un sensoru datu apstrādi
uz mobilām iekārtām, cilvēka dzīves kvalitātes uzlabošanai un mobilo iekārtu funkcionalitātes
paplašināšanai. Darba galvenie mērķi ir: izpētīt ķermeņa sensoru tīklu veidošanas
iespējas, izpētīt piemērotākās mobilās ierīces ķermeņa sensoru datu apstrādei, kā arī izveidot
eksperimentālu sistēmu, kurā tiek veikta ķermeņa sensoru datu apstrāde uz mobilas
iekārtas.
Darbs sastāv no teorētiskās un praktiskās daļas. Teorētiskajā daļā tiek izpētīti bioelektrisko
signālu sensori un sensori ķermeņa daļu kustības un orientācijas noteikšanai. Tiek
apskatīti ķermeņa sensoru tīklu veidi, atkarībā no tā kādā veidā tiek iegūti dati no sensoriem
(ķermeņa sensoru tīkli ar datu pārraidi pa vadiem, ar pārraidi pa gaisu un pārraidi
pa cilvēka ķermeni). Ķermeņa sensoru tīklu veidu izvērtēšanai tiek apskatītas to priekšrocības
un trūkumi. Darbā arī tiek apskatītas šobrīd pieejamās mobilās datu apstrādes
ierīces, kuras vairums cilvēku lieto ikdienā un, kuras ir iespējams izmantot sensoru datu
savākšanai un apstrādei (veidtālrunis, planšetdators un portatīvais dators). Praktiskajā
daļā, izmantojot akselerometru tīklu, tiek izveidota eksperimentāla sistēma, kas balstās
uz bioloģiskās atgriezeniskās saites principa, un, kura var tikt pielietota slimību diagnosticēšanā,
rehabilitācijā u.c. Šī sistēma sastāv no 16 akselerometriem, kas tiek izvietoti uz
cilvēka muguras, un tiek izmantoti kā līmeņrāži mērot gravitācijas vektora paātrinājumu,
virsmas formas noteikšanai. Dati no sensora tīkla tiek nosūtīti uz mobilo iekārtu, izmantojot
Bluetooth bezvadu komunikācijas tehnoloģiju. Mobilajā iekārtā tiek veikta šo datu
reāla laika datu apstrāde un nodrošināta bioloģiskā atgriezeniskā saite. Lai novērtētu akselerometru
tīkla virsmas noteikšanas precizitāti, doti eksperimentāli rezultāti plakanas
virsmas mērījumiem.
Maģistra darbs izstrādāts Elektronikas un Datorzinātņu institūtā saistībā ar valsts
pētījumu programmas Inovatīvu daudzfunkcionālu materiālu, signālapstrādes un informātikas
tehnoloģiju izstrāde konkurētspējīgiem zinātņu ietilpīgiem produktiem projektu
Inovatīvas signālapstrādes tehnoloģijas viedu un efektīvu elektronisko sistēmu radīšanai.
Maģistra darbā iegūtie rezultāti izmantoti publikācijas A. Hermanis, K. Nesenbergs, R.
Cacurs, and M. Greitans Wearable Posture Monitoring System with Biofeedback via
Smartphone veidošanā, kas publicēta Journal of Medical and Bioengineering žurnāla 2.
Numurā, 2013. gadā[2].
Darbs sastāv no 118 lpp, 58 attēliem, 2 tabulām un 4 pielikumiem. Darbā izmantoti
36 literatūras avoti. |
