Il GNSS per il controllo delle deformazioni crostali

Se pensiamo ad un generico punto sulla superficie terreste questo sarà soggetto allo spostamento nel tempo della propria posizione, a causa delle deformazioni della crosta terrestre. Se conosciamo l’intensità e la direzione dello spostamento possiamo esprimere la variazione delle coordinate del punto in un sistema di riferimento geodetico , in funzione del tempo. Varie teorie spiegano la causa di tali deformazioni crostali (ES. La Tettonica a Placche) , attribuendo l’origine a movimenti convettivi del mantello, determinati dalla variazione spaziale della densità ed al progressivo rilascio degli sforzi accumulati nella litosfera a causa del peso delle massi di ghiaccio che, hanno ricoperto parte della superficie terrestre nelle glaciazioni passate. Fin dagli anni’80 il GNSS è divento una tra le tecniche più idonee per andare a valutare lo spostamento della crosta terrestre rispetto ad un sistema di riferimento globale e regionale grazie all’elevato grado di precisione conseguibile.

Impiego del GNSS per il monitoraggio in aree sismiche

In questo elaborato si tratterà il metodo di analisi e modellazione post-sismica del terreno attraverso l’utilizzo dei dati GPS e dati SAR. Si prenderanno in esame due eventi sismici: il grande terremoto di Tohoku in Giappone del marzo 2011, con particolare attenzione alla conseguente formazione di un grande tsunami, e la sequenza sismica umbro-marchigiana del settembre/ottobre 1997. In tale contesto verranno descritti i diversi strumenti di monitoraggio e i modelli delle sorgenti sismiche, i quali hanno il compito di determinare importanti informazioni per la più rapida valutazione possibile del rischio sismico e per la corretta pianificazione delle attività umane e del territorio. Obiettivo della tesi è descrivere l’efficacia dell’utilizzo congiunto della tecnica di monitoraggio GPS e l’Interferometria Differenziale SAR. Grazie all’analisi ed alla conseguente modellazione dei dati raccolti nei due eventi sismici descritti in questo lavoro si dimostra l’importanza di tali tecniche per comprendere al meglio i fenomeni sismici. Nel primo capitolo verranno descritte le tecniche di monitoraggio GPS e SAR e le successive tecniche di analisi e modellazione dei dati al fine di avere una previsione dell’evento preso in considerazione. Nel secondo capitolo si esamineranno le peculiarità dell’evento sismico giapponese (2011) e delle elaborazioni condotte per caratterizzare lo tsunami provocato dalla rottura del fondale oceanico. Nel terzo capitolo si analizzerà la sequenza sismica umbro-marchigiana del 1997 prestando attenzione allo sviluppo della rete geodetica del territorio nazionale italiano con riferimenti allo sviluppo della Rete Integrata Nazionale GPS (RING). Nel quarto capitolo verrà descritto in modo introduttivo la struttura del software Bernese GNSS v. 5.2; un software di elaborazione dati usato in ambito scientifico per l’analisi di reti GNSS per il controllo delle deformazioni.

A Reliable Downscaling of ECG Signals for the Detection of T wave Heterogeneity Features

In cardiovascular disease the definition and the detection of the ECG parameters related to repolarization dynamics in post MI patients is still a crucial unmet need. In addition, the use of a 3D sensor in the implantable medical devices would be a crucial mean in the assessment or prediction of Heart Failure status, but the inclusion of such feature is limited by hardware and firmware constraints. The aim of this thesis is the definition of a reliable surrogate of the 500 Hz ECG signal to reach the aforementioned objective. To evaluate the worsening of reliability due to sampling frequency reduction on delineation performance, the signals have been consecutively down sampled by a factor 2, 4, 8 thus obtaining the ECG signals sampled at 250, 125 and 62.5 Hz, respectively. The final goal is the feasibility assessment of the detection of the fiducial points in order to translate those parameters into meaningful clinical parameter for Heart Failure prediction, such as T waves intervals heterogeneity and variability of areas under T waves. An experimental setting for data collection on healthy volunteers has been set up at the Bakken Research Center in Maastricht. A 16 – channel ambulatory system, provided by TMSI, has recorded the standard 12 – Leads ECG, two 3D accelerometers and a respiration sensor. The collection platform has been set up by the TMSI property software Polybench, the data analysis of such signals has been performed with Matlab. The main results of this study show that the 125 Hz sampling rate has demonstrated to be a good candidate for a reliable detection of fiducial points. T wave intervals proved to be consistently stable, even at 62.5 Hz. Further studies would be needed to provide a better comparison between sampling at 250 Hz and 125 Hz for areas under the T waves.

Posizionamento GNSS di fotogrammi acquisiti da UAV

L’oggetto di studio di questa tesi consiste nel primo approccio di sperimentazione dell’utilizzo di tecnologia UAV (Unmanned aerial vehicle, cioè velivoli senza pilota), per fotogrammetria ai fini di una valutazione di eventuali danni ad edifici, a seguito di un evento straordinario o disastri naturali. Uno degli aspetti più onerosi in termini di tempo e costi di esecuzione, nel processamento di voli fotogrammetrici per usi cartografici è dovuto alla necessità di un appoggio topografico a terra. Nella presente tesi è stata valutata la possibilità di effettuare un posizionamento di precisione della camera da presa al momento dello scatto, in modo da ridurre significativamente la necessità di Punti Fotografici di Appoggio (PFA) rilevati per via topografica a terra. In particolare si è voluto sperimentare l’impiego di stazioni totali robotiche per l’inseguimento e il posizionamento del velivolo durante le acquisizioni, in modo da simulare la presenza di ricevitori geodetici RTK installati a bordo. Al tempo stesso tale metodologia permetterebbe il posizionamento di precisione del velivolo anche in condizioni “indoor” o di scarsa ricezione dei segnali satellitari, quali ad esempio quelle riscontrabili nelle attività di volo entro canyon urbani o nel rilievo dei prospetti di edifici. Nell’ambito della tesi è stata, quindi, effettuata una analisi di un blocco fotogrammetrico in presenza del posizionamento di precisione della camera all’istante dello scatto, confrontando poi i risultati ottenuti con quelli desumibili attraverso un tradizionale appoggio topografico a terra. È stato quindi possibile valutare le potenzialità del rilievo fotogrammetrico da drone in condizioni vicine a quelle tipiche della fotogrammetria diretta. In questo caso non sono stati misurati però gli angoli di assetto della camera all’istante dello scatto, ma si è proceduto alla loro stima per via fotogrammetrica.

Analisi di una stazione permanente GNSS posta sul Plateau Antartico

Attraverso lo studio di serie temporali di coordinate è possibile studiare l'entità degli spostamenti, nel tempo, di punti materializzati sulla Terra. In particolare, si incentra l'attenzione sull'analisi della stazione permanente GNSS DCRU collocata presso la base italo-francese Concordia, così da valutare il campo di velocità di deflusso superficiale del ghiaccio in una porzione di plateau dell’Antartide orientale sede della perforazione profonda in ghiaccio del progetto European Project for Ice Coring in Antarctica (EPICA) . Tale stazione è stata inserita in una rete di inquadramento dell'IGS e ha acquisito dati satellitari dal 2005 a oggi, raccolti giornalmente in file RINEX. Tramite l'utilizzo del software Bernese versione 5.2 è stato possibile ottenere dai file RINEX i file SINEX contenenti le soluzioni giornaliere, che costituiscono la serie temporale, e le relative varianze e covarianze. Avvalendosi del programma Tsview implementato per GGMatlab si sono poi valutate le componenti principali che caratterizzano una serie temporale, quali il trend, le componenti stagionali ed i rumori che giocano, talvolta, un ruolo importante nella valutazione dell'incertezza legata alle misure. Infine si è cercato di dare un'interpretazione fisica ai risultati che sono tutt'ora oggetto di studio. In questa tesi, quindi, si delinea un quadro generale delle procedure e delle problematiche da affrontare, sia per ottenere dall'acquisizione satellitare le soluzioni giornaliere costituenti la serie temporale, sia per analizzare la serie stessa.

Calcolo delle coordinate delle stazioni GNSS italiane in Antartide e valutazione dei risultati.

La tesi di carattere sperimentale parla del calcolo, tramite diversi software, delle coordinate tridimensionali di alcune stazioni GNSS antartiche al fine di valutarne ripetibilità e accuratezza. Inoltre si descrive nel dettaglio il progetto nazionale di ricerca in Antartide (PNRA) e l'osservatorio geodetico italiano. Tutto questo anticipato da un ampio capitolo dove si descrive il sistema di posizionamento globale (GPS).

Motor Unit Spike Trains Recontruction from sEMG Signals for Gesture Classification on a Low-Power Processing Platform

Hand gesture recognition based on surface electromyography (sEMG) signals is a promising approach for the development of intuitive human-machine interfaces (HMIs) in domains such as robotics and prosthetics. The sEMG signal arises from the muscles' electrical activity, and can thus be used to recognize hand gestures. The decoding from sEMG signals to actual control signals is non-trivial; typically, control systems map sEMG patterns into a set of gestures using machine learning, failing to incorporate any physiological insight. This master thesis aims at developing a bio-inspired hand gesture recognition system based on neuromuscular spike extraction rather than on simple pattern recognition. The system relies on a decomposition algorithm based on independent component analysis (ICA) that decomposes the sEMG signal into its constituent motor unit spike trains, which are then forwarded to a machine learning classifier. Since ICA does not guarantee a consistent motor unit ordering across different sessions, 3 approaches are proposed: 2 ordering criteria based on firing rate and negative entropy, and a re-calibration approach that allows the decomposition model to retain information about previous sessions. Using a multilayer perceptron (MLP), the latter approach results in an accuracy up to 99.4% in a 1-subject, 1-degree of freedom scenario. Afterwards, the decomposition and classification pipeline for inference is parallelized and profiled on the PULP platform, achieving a latency < 50 ms and an energy consumption < 1 mJ. Both the classification models tested (a support vector machine and a lightweight MLP) yielded an accuracy > 92% in a 1-subject, 5-classes (4 gestures and rest) scenario. These results prove that the proposed system is suitable for real-time execution on embedded platforms and also capable of matching the accuracy of state-of-the-art approaches, while also giving some physiological insight on the neuromuscular spikes underlying the sEMG.

Acquisition of Vibration Signals for Predictive Maintenance: a Practical Case

As predictive maintenance becomes more and more relevant in industrial environment, the possible range of applications for this maintenance strategy grows. The progresses in components technology and their reduction in price, together with the late years' advances in machine learning and in computational power, are making the implementation of predictive maintenance possible in plants where it would have previously been unreasonably costly. This is leading major pharmaceutical industries to explore the possibility of the application of condition monitoring systems on progressively less and less critical equipment. The focus of this thesis is on the implementation of a system to gather vibrational data from the motors installed in a pre-existing machine using off-the-shelf components. The final goal for the system is to provide the necessary vibration data, in the form of frequency spectra, to a machine learning system developed by IMA Digital, which will be leveraging such data to predict possible upcoming faults and to give the final client all the information necessary to plan maintenance activity according to the estimated machine condition.