6 resultados para mass-selected low energy ion beam
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
A fraction of galaxy clusters host Mpc-scale Radio
Halos (RH), generated by ultrarelativistic electrons in the
magnetized intra cluster medium (ICM). In the current
view they trace turbulent regions in merging clusters, where relativistic particles are trapped and accelerated. This model has clear expectations about the statistical properties of RHs. To test these expectations large mass-selected samples of galaxy clusters with adequate radio and X-ray data are necessary. We used the Planck SZ cluster catalogue as suitable starting point of our investigation, selecting clusters with M500>6x10^14 Msun at 0.08
Resumo:
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.
Resumo:
Lo scopo dell’elaborato di tesi è la progettazione e lo sviluppo di un’applicazione per il modulo Bluetooth Low Energy (BLE) Texas Instrument CC2650 in grado di leggere le informazioni da un sensore analogico, tramite un Analog-Digital- Converter (ADC), e di scambiare i dati con uno smartphone Android in tempo reale. L’interfaccia realizzata deve essere universale, ovvero dovrà essere compatibile con sensori di diverso tipo, facilmente estensibile per l’aggiunta di un numero maggiore di periferiche di lettura e utilizzabile con un ampio numero di dispositivi.
Resumo:
In questo elaborato è stato effettuato uno studio di soluzioni tecnologiche per eseguire una localizzazione di prossimità in ambienti indoor tramite la percezione di segnali Bluetooth Low Energy. Il sistema analizzato e sperimentato è composto da un dispositivo in ricezione che effettua una stima della distanza che intercorre con il trasmettitore, tramite la valutazione della potenza del segnale ricevuto. A causa della propagazione indoor, tale stima risulta poco accurata in termini di ranging in quanto vengono a generarsi delle fluttuazioni istantanee del segnale ricevuto dovute a fenomeni di multipath. L’obiettivo di questo progetto è stato quello di mitigare queste oscillazioni sfruttando due trasmettitori al posto di uno, effettuando quindi in ricezione opportune combinazioni fra i segnali ricevuti (Diversity Combining Techniques).
Resumo:
In questo elaborato sono stati confrontati i moduli bluetooth WT11, BLE113 , BT121 rispetto alle loro caratteristiche di banda, consumo, range e utilizzabilita in un contesto applicativo stringente come quello degli utilizzi biomeccanici. Si sono prima elencati i settori di riferimento, per poi descrivere il contesto applicativo in ambito medico e sportivo. Il confronto finale ha tenuto conto delle modalita di comunicazione bluetooth classic e bluetooth low energy, cercando di motivare quale modulo risulti migliore per questo particolare e innovativo contesto.
Resumo:
Photoplethysmography (PPG) sensors allow for noninvasive and comfortable heart-rate (HR) monitoring, suitable for compact wearable devices. However, PPG signals collected from such devices often suffer from corruption caused by motion artifacts. This is typically addressed by combining the PPG signal with acceleration measurements from an inertial sensor. Recently, different energy-efficient deep learning approaches for heart rate estimation have been proposed. To test these new solutions, in this work, we developed a highly wearable platform (42mm x 48 mm x 1.2mm) for PPG signal acquisition and processing, based on GAP9, a parallel ultra low power system-on-chip featuring nine cores RISC-V compute cluster with neural network accelerator and 1 core RISC-V controller. The hardware platform also integrates a commercial complete Optical Biosensing Module and an ARM-Cortex M4 microcontroller unit (MCU) with Bluetooth low-energy connectivity. To demonstrate the capabilities of the system, a deep learning-based approach for PPG-based HR estimation has been deployed. Thanks to the reduced power consumption of the digital computational platform, the total power budget is just 2.67 mW providing up to 5 days of operation (105 mAh battery).