Tuning remoto di filtering, pre-processing e buffering per scenari internet of things

La tesi propone una soluzione middleware per scenari in cui i sensori producono un numero elevato di dati che è necessario gestire ed elaborare attraverso operazioni di preprocessing, filtering e buffering al fine di migliorare l'efficienza di comunicazione e del consumo di banda nel rispetto di vincoli energetici e computazionali. E'possibile effettuare l'ottimizzazione di questi componenti attraverso operazioni di tuning remoto.

Strumento per la diagnosi di carcinoma bcc basato su spettroscopia di impedenza

Il presente lavoro di tesi ha l’obiettivo di sviluppare uno strumento di aiuto alla diagnosi tumorale basato sull’analisi dell’impedenza a diverse frequenze. L’impedenza di un tessuto è intesa come l’opposizione che esso offre nell’essere attraversato da un’eccitazione in corrente o in tensione, pertanto lo strumento prevede l’applicazione di una tensione mediante elettrodi e la conseguente lettura della corrente. Da un’analisi delle tecniche utilizzate per individuare l’impedenza si è scelta un’eccitazione sinusoidale e si è quindi progettata una catena analogica di acquisizione del segnale. Si è utilizzato un microcontrollore per l’elaborazione dei dati e per inserire sistemi di controllo nel circuito . Sono stati realizzati inoltre elettrodi ad hoc per lo strumento al fine di soddisfare esigenze di dimensioni e di adattamento al progetto circuitale. Per validare il dispositivo sono state realizzate prove in laboratorio al fine di ricercare l’accuratezza delle misure, inoltre sono previsti dei test sperimentali su pazienti a breve .

Analisi cinematica del nuoto tramite IMU: Stima della durata delle fasi e della velocità.

Nell’ambito del nuoto, la scelta della strumentazione è legata all’ambiente, il metodo più utilizzato per analizzare il movimento degli atleti, ancora oggi, è quello dell’analisi video, che utilizza videocamere subacquee. L’analisi video in acqua ha diversi limiti: presenta errori legati alla turbolenza e alla rifrazione aria/acqua, necessità di elevati tempi sia per la calibrazione sia per l’elaborazione dei dati, non consente un feedback in tempo reale e quindi non fornisce informazioni immediate all’allenatore e ha costi elevati. Da qui la necessità di investigare altri metodi. Il metodo alternativo proposto, per la prima volta da Oghi et al. nel 2000 utilizza i sensori inerziali (IMU- Inertial Measurements Units) che possono essere indossati dall’atleta, previa impermeabilizzazione. Non sono invasivi e non limitano eccessivamente il movimento, non richiedono un setup di calibrazione complesso e hanno costi ridotti. Per questo elaborato sono stati stimati i parametri che vengono tipicamente utilizzati dagli allenatori per valutare le performance degli atleti durante l’allenamento: parametri temporali legati alle fasi della bracciata e la velocità istantanea. Sono state effettuate prove sul campo, presso il Laboratorio di Biomeccanica della Scuola di Farmacia, Biotecnologie e Scienze Motorie, situato nella palestra Record del CUSB di Bologna.

Sviluppo di algoritmi di localizzazione per reti di sensori ad ultrasuoni

Studio di un nuovo algoritmo di localizzazione per rete di sensori ad ultrasuoni e sviluppo di un simulatore di propagazione di onda sonora.

Progettazione di un applicativo di supporto al monitoraggio di team situati

Lo scopo della tesi e quello di giungere alla realizzazione di un prototipo, che si basi su tecnologie specifiche quali GPS, Android e Bluetooth, per l'infrastruttura di un sistema che può essere visto come l'unione di tre macro parti distinte, centrale di controllo, dispositivo mobile e pulsossimetro. Concentrandosi in particolare sugli ultimi due componenti citati e realizzando un sistema di comunicazione che si basa su un Web Service ispirato al modello REST, si giungerà, attraverso un attento processo logico dettato dai canoni dell'ingegneria del software, al prototipo finale. Il prototipo che sarà realizzato rappresenterà oltre che un primo sistema funzionante e operativo, un punto di partenza per estensioni future, con lo scopo di perfezionare le funzionalità già esistenti o di fornirne di aggiuntive.

Moisture and potential vorticity in medicanes: theoretical approach and case studies

Da poco più di 30 anni la comunità scientifica è a conoscenza dell’occasionale presenza di strutture cicloniche con alcune caratteristiche tropicali sul Mar Mediterraneo, i cosiddetti medicane. A differenza dei cicloni baroclini delle medie latitudini, essi posseggono una spiccata simmetria termica centrale che si estende per gran parte della troposfera, un occhio, talvolta privo di nubi, e una struttura nuvolosa a bande spiraleggianti. Ad oggi non esiste ancora una teoria completa che spieghi la loro formazione ed evoluzione. La trattazione di questa tesi, incentrata sull’analisi dei campi di vorticità potenziale e di umidità relativa, è sviluppata nell’ottica di una miglior comprensione delle dinamiche alla mesoscala più rilevanti per la nascita dei medicane. Lo sviluppo di tecniche avanzate di visualizzazione dei campi generati dal modello WRF, quali l’animazione tridimensionale delle masse d’aria aventi determinate caratteristiche, ha permesso l’individuazione di due zone di forti anomalie di due campi derivati dalla vorticità potenziale in avvicinamento reciproco, intensificazione e mutua interazione nelle ore precedenti la formazione dei medicane. Tramite la prima anomalia che è stata chiamata vorticità potenziale secca (DPV), viene proposta una nuova definizione di tropopausa dinamica, che non presenta i problemi riscontrati nella definizione classica. La seconda anomalia, chiamata vorticità potenziale umida (WPV), individua le aree di forte convezione e permette di avere una visione dinamica dello sviluppo dei medicane alle quote medio-basse. La creazione di pseudo immagini di vapore acqueo tramite la teoria del trasferimento radiativo e la comparazione di queste mappe con quelle effettivamente misurate nei canali nella banda del vapore acqueo dai sensori MVIRI e SEVIRI dei satelliti Meteosat hanno da un lato confermato l’analisi modellistica, dall’altro consentito di stimare gli errori spazio-temporali delle simulazioni. L’utilizzo dei dati di radianza nelle microonde, acquisiti dai sensori AMSU-B e MHS dei satelliti NOAA, ha aggiunto ulteriori informazioni sia sulle intrusioni di vorticità potenziale che sulla struttura degli elementi convettivi presenti sul dominio, in modo particolare sulla presenza di ghiaccio in nube. L’analisi dettagliata di tre casi di medicane avvenuti nel passato sul Mar Mediterraneo ha infine consentito di combinare gli elementi innovativi sviluppati in questo lavoro, apportando nuove basi teoriche e proponendo nuovi metodi di indagine non solo per lo studio di questi fenomeni ma anche per un’accurata ricerca scientifica su ciclogenesi di altro tipo.

Metodi numerici di regolarizzazione per l'inversione 2d di dati di risonanza magnetica nucleare

Molte applicazioni sono legate a tecniche di rilassometria e risonanza magnetica nucleare (NMR). Tali applicazioni danno luogo a problemi di inversione della trasformata di Laplace discreta che è un problema notoriamente mal posto. UPEN (Uniform Penalty) è un metodo numerico di regolarizzazione utile a risolvere problemi di questo tipo. UPEN riformula l’inversione della trasformata di Laplace come un problema di minimo vincolato in cui la funzione obiettivo contiene il fit di dati e una componente di penalizzazione locale, che varia a seconda della soluzione stessa. Nella moderna spettroscopia NMR si studiano le correlazioni multidimensionali dei parametri di rilassamento longitudinale e trasversale. Per studiare i problemi derivanti dall’analisi di campioni multicomponenti è sorta la necessità di estendere gli algoritmi che implementano la trasformata inversa di Laplace in una dimensione al caso bidimensionale. In questa tesi si propone una possibile estensione dell'algoritmo UPEN dal caso monodimensionale al caso bidimensionale e si fornisce un'analisi numerica di tale estensione su dati simulati e su dati reali.

Prototipo di schermo adattativo basato su Android e Bluetooth Low Energy

La tesi nasce da un'attività di ricerca approfondita su alcune tecnologie innovative e all'avanguardia nell'ambito del mobile computing e dell'Internet of Things. Tra queste il focus principale è orientato allo studio del Bluetooth Low Energy, nuova specifica di Bluetooth caratterizzata principalmente da un consumo di energia assai ridotto. In particolare, si è approfondito il suo funzionamento nel caso dei beacon, piccoli dispositivi che permettono una localizzazione mediante l'invio di un segnale BLE. Inoltre è stata analizzata la possibilità di interazione con Android, poiché oggigiorno non si può evitare di pensare a come queste tecnologie possano interfacciarsi con il mondo degli smartphone e dei tablet. Come conseguenza di tale attività di ricerca è stato analizzato un caso di studio che permettesse di applicare le tecnologie studiate e la loro interazione. Si è pensato quindi a un piccolo sistema distribuito per schermi adattativi (capaci di modificare i contenuti visualizzati in relazione ad eventi esterni) affinché ogni schermo mostrasse dinamicamente l'orario delle lezioni di ciascuno studente all'avvicinarsi di quest'ultimo, e solo per il tempo di permanenza nei pressi dello schermo. Si è quindi progettato e sviluppato un prototipo, e infine durante il testing si sono potute verificare le attuali potenzialità di queste tecnologie e trarre conclusioni sulla possibilità della loro futura diffusione e di impiego in contesti differenti.

"Pillowe": progettazione e sviluppo di un cuscino intelligente

Progettazione di un cuscino che si occupa di noi e ci aiuta nell'addormentarci attraverso la musica. Il tutto grazie all'aiuto di sensori e dell'Arduino che comunicheranno con lo smartphone per dare un'esperienza flessibile e personalizzabile.

Disambiguazione di dati da fonti eterogenee in Linked Open Data: un'esperienza.

La pubblicazione si incentra sulla descrizione di un programma generico di disambiguazione di IRI e letterali, in Linked Open Data, fortemente configurabile, quindi applicabile in più contesti. CALID è la sigla di "Customizable Application for Literal and IRI's Disambiguation". Esso è stato creato per risolvere la disambiguazione degli autori di pubblicazioni scientifiche, e in questo articolo viene descritta la parte progettuale, il modo in cui si utilizza e i valori di performance e precisione ottenuti testandolo su diversi datasets.

Sistema client-server per la gestione di dati georeferenziati raccolti via crowdsourcing

Questa tesi descrive un sistema Client Server che ricava dagli smartphone, tramite modello crowdsourcing e crowdsensing, posizioni che successivamente verranno georeferenziate sulla mappa con lo scopo di favorire l'accessibilità urbana.

Analisi e valutazione della piattaforma Spark

Negli ultimi anni i dati, la loro gestione e gli strumenti per la loro analisi hanno subito una trasformazione. Si è visto un notevole aumento dei dati raccolti dagli utenti, che si aggira tra il 40 e il 60 percento annuo, grazie ad applicazioni web, sensori, ecc.. Ciò ha fatto nascere il termine Big Data, con il quale ci si riferisce a dataset talmente grandi che non sono gestibili da sistemi tradizionali, come DBMS relazionali in esecuzione su una singola macchina. Infatti, quando la dimensione di un dataset supera pochi terabyte, si è obbligati ad utilizzare un sistema distribuito, in cui i dati sono partizionati su più macchine. Per gestire i Big Data sono state create tecnologie che riescono ad usare la potenza computazionale e la capacità di memorizzazione di un cluster, con un incremento prestazionale proporzionale al numero di macchine presenti sullo stesso. Il più utilizzato di questi sistemi è Hadoop, che offre un sistema per la memorizzazione e l’analisi distribuita dei dati. Grazie alla ridondanza dei dati ed a sofisticati algoritmi, Hadoop riesce a funzionare anche in caso di fallimento di uno o più macchine del cluster, in modo trasparente all’utente. Su Hadoop si possono eseguire diverse applicazioni, tra cui MapReduce, Hive e Apache Spark. É su quest’ultima applicazione, nata per il data processing, che è maggiormente incentrato il progetto di tesi. Un modulo di Spark, chiamato Spark SQL, verrà posto in confronto ad Hive nella velocità e nella flessibilità nell’eseguire interrogazioni su database memorizzati sul filesystem distribuito di Hadoop.

Caratterizzazione geologica e geofisica di 5 siti della rete accelerometrica nazionale (RAN) in Emilia-Romagna

Il lavoro di tesi si inquadra nel progetto nazionale di ricerca promosso dal Dipartimento della Protezione Civile (DPC) e dall’Istituto di Geofisica e Vulcanologia (INGV), denominato S2-2014/DPC-INGV Constraining observations into seismic hazard. Esso prevede la caratterizzazione geologica e geofisica di 77 stazioni della rete accelerometrica nazionale (RAN) al fine di correggere i dati osservati e le relazioni (leggi di attenuazione dell’accelerazione ecc.) che da essi derivano. Fino ad ora le stazioni sismiche erano state assunte come ubicate su roccia affiorante o su litotipi di altro tipo evinti da carta geologica, senza alcun tipo di verifica diretta. Le 77 stazioni sono state scelte tra quelle che presentavano una storia di operatività di almeno 25 anni. In questo lavoro è stata eseguita la caratterizzazione geologica e geofisica di 5 stazioni, collocate in Emilia-Romagna. Oltre alla caratterizzazione del sottosuolo, abbiamo prestato attenzione alla caratterizzazione dinamica delle strutture che ospitano le stazioni sismiche e alla ricerca di eventuali interazioni tra queste e i sensori accelerometrici, trasmesse attraverso il sottosuolo. Il rilevamento geologico e le prove geofisiche, sismica a stazione singola e array, eseguite nei siti hanno permesso di definire la categoria sismica di sottosuolo secondo l’approccio semplificato proposto dalle NTC (2008). Dallo studio è emerso che il segnale registrato dagli strumenti accelerometrici in quasi tutte le stazioni investigate risente in qualche modo della struttura in cui la stazione sismica è racchiusa (cabina ENEL in muratura, con sviluppo a torre di circa 7-8 m di altezza). Ne segue che i dati registrati da queste stazioni sismiche sopra 3-5 Hz (a seconda della specifica struttura) non sono immediatamente utilizzabili o interpretabili come legati all’effetto del solo sottosuolo o del solo segnale sismico. In essi si accoppia, e spesso come effetto del primo ordine, la vibrazione propria (nei modi fondamentale e superiori, flessionali e torsionali) della struttura.

Transistor elettrochimici tessili come sensori per elettronica indossabile

Questa tesi descrive lo sviluppo di un OECT (Organic Eletrochemical Transistor) basato su un polimero conduttore (PEDOT:PSS) stampato su tessuto che può essere utilizzato come sensore fisico e chimico. Il lavoro di tesi si posiziona all’interno della Wearable Technology ossia il mercato emergente dei dispositivi indossabili. Essi sono caratterizzati da innumerevoli ambiti di applicazione tra i quali troviamo le varie forme di pagamento digitale, la gestione della salute e del fitness, dell'Entertainment e l’utilizzo nel mondo della moda. Questa ricerca nello specifico mostra come tali transistor, quando utilizzati come sensori chimici, possano essere impiegati per rivelare e dosare composti redox attivi quali acido ascorbico, adrenalina e dopamina. Tali sostanze sono state scelte per l’importanza che rivestono nel metabolismo umano e la loro presenza in diversi fluidi biologici, quali sudore o sangue, può essere utile per il monitoraggio, la diagnostica e la prevenzione di diverse malattie. I sensori possono essere fabbricati mediante semplici processi di stampa su un tessuto indossabile permettendo così di monitorare tali fattori in tempo reale e con un ingombro estremamente ridotto. Il tempo di vita del dispositivo tessile è stata valutata sottoponendolo a diversi cicli di lavaggio.

Modello bayesiano per la regressione di dati troncati con applicazione a dati biologici

In questa tesi vengono valutati gli effetti sui modelli di regressione lineare da parte di troncature deterministiche dei dati analizzati, e viene proposto un metodo alternativo per effettuare queste regressioni, che rimuova queste distorsioni. In particolare vengono discussi questi effetti nel campo della ricerca biologica, come nel progetto Mark-Age. Il progetto Mark-Age ha come obiettivo quello di ottenere un set di biomarcatori per l'invecchiamento, attraverso l'uso di metodi di data learning in analisi di tipo trasversale; elaborando cioè diverse variabili misurate sulle popolazioni esaminate riguardanti più sistemi fisiologici contemporaneamente e senza escludere interazioni locali fra queste. E' necessario tenere conto in queste analisi che questi dati sono deterministicamente troncati per via dei criteri di selezione sull’età dei partecipanti, e che questo ha un effetto rilevante sui metodi di analisi standard, i quali invece ipotizzano che non vi sarebbe alcuna relazione fra l’assenza di un dato ed il suo valore, se questo fosse misurato. In questa tesi vengono studiati gli effetti di questa troncatura sia per quanto riguarda la selezione di modelli ottimali, che della stima dei parametri per questi modelli. Vengono studiati e caratterizzati questi effetti nell'ambito di un toy model, che permette di quantificare la distorsione e la perdita di potenza dovuta alla troncatura. Viene inoltre introdotto un appropriato metodo di regressione, chiamato Tobit, che tenga conto di questi effetti. Questo metodo viene infine applicato ad un sottoinsieme dati del progetto Mark-Age, dimostrando una notevole riduzione del bias di predizione, ottenendo anche una stima della precisione di queste predizioni.