Mjerenje intenziteta dnevne fizičke aktivnosti pomoću senzorskog čvora : završni rad / Andrea Soldo ; [mentor Ratko Magjarević].
By: Soldo, Andrea
.
Contributor(s): Magjarević, Ratko [ths].
Publisher: Zagreb, A. Soldo, 2014Description: 29 str. ; 30 cm + CD-ROM.Other title: Measurement of daily physical activities intensity by a sensor node [Naslov na engleskom: ].Subject(s): troosni akcelerometar SMA dnevna fizička aktivnost intenzitet aktivnosti vrste gibanja detekcija gibanja penjanje stepenicama spuštanje stepenicama | triaxial accelerometer SMA physical activity activity intensity activity patterns activity detection climbing up stairs climbing down stairsDissertation note: preddiplomski studij Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu smjer: Računalno inženjerstvo, šifra smjera: 40, datum predaje: 2014-06-13, datum završetka: 2014-09-04 Abstract: Sažetak na hrvatskom: U ovom radu opisane su metode određivanja intenziteta čovjekove fizičke aktivnosti i detekcije pojedinih vrsti gibanja kao što su hodanje, stajanje i ostale slične aktivnosti koje čovjek obavlja na dnevnoj bazi. Za prikupljanje podataka korišteni su troosni akcelerometar i žiroskop. Analizom signala i uz to korištenjem već postojećih metoda kreirani su algoritmi klasifikacije signala. Algoritam za mjerenje intenziteta i algoritam za razlikovanje signala niskog intenziteta (sjedenje, ležanje i stajanje) uspješno su implementirani i testirani na uzorku od 10 ispitanika. Za razlikovanje signala srednjeg intenziteta (hodanje, penjanje i spuštanje po stepenicama) kreiran je algoritam za koji možemo reći da pruža samo djelomično rješenje zbog velikih pogrešaka.Abstract: Sažetak na engleskom: This paper describes methods for measuring intensity of human activity and for detection of different activity patterns such as walking, standing and other kinds of daily activities. Triaxial accelerometer and gyroscope were used for data collecting. Algorithms for signal classification were created using signal analysis and methods that are already available. Methods for intensity measurement and detection of different low intensity signals (sitting, lying and standing) were succesfully implemented and tested on signals recorded on 10 examinees. Algorithm for detection of different mild intensity signals (walking, climbing up and down the stairs) is provided but is considered only as a partial solution. It doesn't represent a valid solution because of low accuracy rate.
| Item type | Current location | Call number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
|---|---|---|---|---|---|---|
Završni rad
|
Središnja knjižnica Spremište | ZR-284 | Arhivski primjerak | 0000000971607 |
preddiplomski studij Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu smjer: Računalno inženjerstvo, šifra smjera: 40, datum predaje: 2014-06-13, datum završetka: 2014-09-04
Sažetak na hrvatskom: U ovom radu opisane su metode određivanja intenziteta čovjekove fizičke aktivnosti i detekcije pojedinih vrsti gibanja kao što su hodanje, stajanje i ostale slične aktivnosti koje čovjek obavlja na dnevnoj bazi. Za prikupljanje podataka korišteni su troosni akcelerometar i žiroskop. Analizom signala i uz to korištenjem već postojećih metoda kreirani su algoritmi klasifikacije signala. Algoritam za mjerenje intenziteta i algoritam za razlikovanje signala niskog intenziteta (sjedenje, ležanje i stajanje) uspješno su implementirani i testirani na uzorku od 10 ispitanika. Za razlikovanje signala srednjeg intenziteta (hodanje, penjanje i spuštanje po stepenicama) kreiran je algoritam za koji možemo reći da pruža samo djelomično rješenje zbog velikih pogrešaka.
Sažetak na engleskom: This paper describes methods for measuring intensity of human activity and for detection of different activity patterns such as walking, standing and other kinds of daily activities. Triaxial accelerometer and gyroscope were used for data collecting. Algorithms for signal classification were created using signal analysis and methods that are already available. Methods for intensity measurement and detection of different low intensity signals (sitting, lying and standing) were succesfully implemented and tested on signals recorded on 10 examinees. Algorithm for detection of different mild intensity signals (walking, climbing up and down the stairs) is provided but is considered only as a partial solution. It doesn't represent a valid solution because of low accuracy rate.
There are no comments for this item.