959 resultados para Step counter app Windows Phone pedometer contapassi accelerometri navigazione
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Adaptive least mean square (LMS) filters with or without training sequences, which are known as training-based and blind detectors respectively, have been formulated to counter interference in CDMA systems. The convergence characteristics of these two LMS detectors are analyzed and compared in this paper. We show that the blind detector is superior to the training-based detector with respect to convergence rate. On the other hand, the training-based detector performs better in the steady state, giving a lower excess mean-square error (MSE) for a given adaptation step size. A novel decision-directed LMS detector which achieves the low excess MSE of the training-based detector and the superior convergence performance of the blind detector is proposed.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Includes bibliography
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Tesi che narra come sia stata sviluppata un'applicazione per smartphone iOs il cui compito è di selezionare i brani musicali in base al ritmo della corsa. In essa vengono, inoltre, approfonditi gli algoritmi utilizzati per il funzionamento di quest'ultima, attraverso operazioni di signal processing.
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L’obiettivo di questa tesi è quello di progettare un sistema gestionale che risponda alle esigenze organizzative delle palestre. In particolar modo verrà implementato un software per piattaforma Windows dedicato ai personal trainer. Questa applicazione dovrà essere in grado di registrare e gestire i clienti del centro sportivo, e permettere la creazione degli allenamenti a loro dedicati (con l’utilizzo quindi di schede, esercizi, serie, ripetizioni, ...). Tutti i dati andranno memorizzati su un server SQL centralizzato, accessibile anche da Internet. Successivamente questi allenamenti potranno esser scaricati e visualizzati dai clienti tramite i propri Smartphone Android.
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In questo progetto di tesi saranno applicate tecniche appartenenti al campo della bioingegneria, indirizzate al riconoscimento delle attività motorie e all’analisi del movimento umano. E' stato definito un protocollo di ricerca necessario per il raggiungimento degli obiettivi finali. Si è quindi implementata un’App Android per l’acquisizione e il salvataggio dei dati provenienti dai principali sensori di Smartwatch e Smartphone, utilizzati secondo le modalità indicate nel protocollo. Successivamente i dati immagazzinati nei dispositivi vengono trasferiti al Pc per effettuarne l’elaborazione off-line, in ambiente Matlab. Per facilitare la seguente procedura di sincronizzazione dei dati intra e inter-device, tutti i sensori sono stati salvati, dall’App Android, secondo uno schema logico definito. Si è perciò verificata la possibilità del riconoscimento del contesto e dell’attività nell’uso quotidiano dei dispositivi. Inoltre si è sviluppato un algoritmo per la corretta identificazione del numero dei passi, indipendentemente dall’orientamento del singolo dispositivo. Infatti è importante saper rilevare in maniera corretta il numero di passi effettuati, soprattutto nei pazienti che, a causa di diverse patologie, non riescono ad effettuare una camminata fluida, regolare. Si è visto come il contapassi integrato nei sistemi commerciali per il fitness più diffusi (Smartwatch), pecca soprattutto in questa valutazione, mentre l’algoritmo, appositamente sviluppato, è in grado di garantire un’analisi accettabile a prescindere dal tipo di attività svolta, soprattutto per i dispositivi posizionati in L5. Infine è stato implementato un algoritmo, che sfrutta il filtro di Kalman e un modello biomeccanico appositamente sviluppato, per estrapolare l’evoluzione dell’angolo Tronco-Coscia. Avere a disposizione tale informazione e perciò conoscere la biomeccanica e la cinematica del corpo umano, rende possibile l’applicazione di questa procedura in svariati campi in ambito clinico e non.
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Background: Diabetes mellitus is spreading throughout the world and diabetic individuals have been shown to often assess their food intake inaccurately; therefore, it is a matter of urgency to develop automated diet assessment tools. The recent availability of mobile phones with enhanced capabilities, together with the advances in computer vision, have permitted the development of image analysis apps for the automated assessment of meals. GoCARB is a mobile phone-based system designed to support individuals with type 1 diabetes during daily carbohydrate estimation. In a typical scenario, the user places a reference card next to the dish and acquires two images using a mobile phone. A series of computer vision modules detect the plate and automatically segment and recognize the different food items, while their 3D shape is reconstructed. Finally, the carbohydrate content is calculated by combining the volume of each food item with the nutritional information provided by the USDA Nutrient Database for Standard Reference. Objective: The main objective of this study is to assess the accuracy of the GoCARB prototype when used by individuals with type 1 diabetes and to compare it to their own performance in carbohydrate counting. In addition, the user experience and usability of the system is evaluated by questionnaires. Methods: The study was conducted at the Bern University Hospital, “Inselspital” (Bern, Switzerland) and involved 19 adult volunteers with type 1 diabetes, each participating once. Each study day, a total of six meals of broad diversity were taken from the hospital’s restaurant and presented to the participants. The food items were weighed on a standard balance and the true amount of carbohydrate was calculated from the USDA nutrient database. Participants were asked to count the carbohydrate content of each meal independently and then by using GoCARB. At the end of each session, a questionnaire was completed to assess the user’s experience with GoCARB. Results: The mean absolute error was 27.89 (SD 38.20) grams of carbohydrate for the estimation of participants, whereas the corresponding value for the GoCARB system was 12.28 (SD 9.56) grams of carbohydrate, which was a significantly better performance ( P=.001). In 75.4% (86/114) of the meals, the GoCARB automatic segmentation was successful and 85.1% (291/342) of individual food items were successfully recognized. Most participants found GoCARB easy to use. Conclusions: This study indicates that the system is able to estimate, on average, the carbohydrate content of meals with higher accuracy than individuals with type 1 diabetes can. The participants thought the app was useful and easy to use. GoCARB seems to be a well-accepted supportive mHealth tool for the assessment of served-on-a-plate meals.
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Los sensores inerciales (acelerómetros y giróscopos) se han ido introduciendo poco a poco en dispositivos que usamos en nuestra vida diaria gracias a su minituarización. Hoy en día todos los smartphones contienen como mínimo un acelerómetro y un magnetómetro, siendo complementados en losmás modernos por giróscopos y barómetros. Esto, unido a la proliferación de los smartphones ha hecho viable el diseño de sistemas basados en las medidas de sensores que el usuario lleva colocados en alguna parte del cuerpo (que en un futuro estarán contenidos en tejidos inteligentes) o los integrados en su móvil. El papel de estos sensores se ha convertido en fundamental para el desarrollo de aplicaciones contextuales y de inteligencia ambiental. Algunos ejemplos son el control de los ejercicios de rehabilitación o la oferta de información referente al sitio turístico que se está visitando. El trabajo de esta tesis contribuye a explorar las posibilidades que ofrecen los sensores inerciales para el apoyo a la detección de actividad y la mejora de la precisión de servicios de localización para peatones. En lo referente al reconocimiento de la actividad que desarrolla un usuario, se ha explorado el uso de los sensores integrados en los dispositivos móviles de última generación (luz y proximidad, acelerómetro, giróscopo y magnetómetro). Las actividades objetivo son conocidas como ‘atómicas’ (andar a distintas velocidades, estar de pie, correr, estar sentado), esto es, actividades que constituyen unidades de actividades más complejas como pueden ser lavar los platos o ir al trabajo. De este modo, se usan algoritmos de clasificación sencillos que puedan ser integrados en un móvil como el Naïve Bayes, Tablas y Árboles de Decisión. Además, se pretende igualmente detectar la posición en la que el usuario lleva el móvil, no sólo con el objetivo de utilizar esa información para elegir un clasificador entrenado sólo con datos recogidos en la posición correspondiente (estrategia que mejora los resultados de estimación de la actividad), sino también para la generación de un evento que puede producir la ejecución de una acción. Finalmente, el trabajo incluye un análisis de las prestaciones de la clasificación variando el tipo de parámetros y el número de sensores usados y teniendo en cuenta no sólo la precisión de la clasificación sino también la carga computacional. Por otra parte, se ha propuesto un algoritmo basado en la cuenta de pasos utilizando informaiii ción proveniente de un acelerómetro colocado en el pie del usuario. El objetivo final es detectar la actividad que el usuario está haciendo junto con la estimación aproximada de la distancia recorrida. El algoritmo de cuenta pasos se basa en la detección de máximos y mínimos usando ventanas temporales y umbrales sin requerir información específica del usuario. El ámbito de seguimiento de peatones en interiores es interesante por la falta de un estándar de localización en este tipo de entornos. Se ha diseñado un filtro extendido de Kalman centralizado y ligeramente acoplado para fusionar la información medida por un acelerómetro colocado en el pie del usuario con medidas de posición. Se han aplicado también diferentes técnicas de corrección de errores como las de velocidad cero que se basan en la detección de los instantes en los que el pie está apoyado en el suelo. Los resultados han sido obtenidos en entornos interiores usando las posiciones estimadas por un sistema de triangulación basado en la medida de la potencia recibida (RSS) y GPS en exteriores. Finalmente, se han implementado algunas aplicaciones que prueban la utilidad del trabajo desarrollado. En primer lugar se ha considerado una aplicación de monitorización de actividad que proporciona al usuario información sobre el nivel de actividad que realiza durante un período de tiempo. El objetivo final es favorecer el cambio de comportamientos sedentarios, consiguiendo hábitos saludables. Se han desarrollado dos versiones de esta aplicación. En el primer caso se ha integrado el algoritmo de cuenta pasos en una plataforma OSGi móvil adquiriendo los datos de un acelerómetro Bluetooth colocado en el pie. En el segundo caso se ha creado la misma aplicación utilizando las implementaciones de los clasificadores en un dispositivo Android. Por otro lado, se ha planteado el diseño de una aplicación para la creación automática de un diario de viaje a partir de la detección de eventos importantes. Esta aplicación toma como entrada la información procedente de la estimación de actividad y de localización además de información almacenada en bases de datos abiertas (fotos, información sobre sitios) e información sobre sensores reales y virtuales (agenda, cámara, etc.) del móvil. Abstract Inertial sensors (accelerometers and gyroscopes) have been gradually embedded in the devices that people use in their daily lives thanks to their miniaturization. Nowadays all smartphones have at least one embedded magnetometer and accelerometer, containing the most upto- date ones gyroscopes and barometers. This issue, together with the fact that the penetration of smartphones is growing steadily, has made possible the design of systems that rely on the information gathered by wearable sensors (in the future contained in smart textiles) or inertial sensors embedded in a smartphone. The role of these sensors has become key to the development of context-aware and ambient intelligent applications. Some examples are the performance of rehabilitation exercises, the provision of information related to the place that the user is visiting or the interaction with objects by gesture recognition. The work of this thesis contributes to explore to which extent this kind of sensors can be useful to support activity recognition and pedestrian tracking, which have been proven to be essential for these applications. Regarding the recognition of the activity that a user performs, the use of sensors embedded in a smartphone (proximity and light sensors, gyroscopes, magnetometers and accelerometers) has been explored. The activities that are detected belong to the group of the ones known as ‘atomic’ activities (e.g. walking at different paces, running, standing), that is, activities or movements that are part of more complex activities such as doing the dishes or commuting. Simple, wellknown classifiers that can run embedded in a smartphone have been tested, such as Naïve Bayes, Decision Tables and Trees. In addition to this, another aim is to estimate the on-body position in which the user is carrying the mobile phone. The objective is not only to choose a classifier that has been trained with the corresponding data in order to enhance the classification but also to start actions. Finally, the performance of the different classifiers is analysed, taking into consideration different features and number of sensors. The computational and memory load of the classifiers is also measured. On the other hand, an algorithm based on step counting has been proposed. The acceleration information is provided by an accelerometer placed on the foot. The aim is to detect the activity that the user is performing together with the estimation of the distance covered. The step counting strategy is based on detecting minima and its corresponding maxima. Although the counting strategy is not innovative (it includes time windows and amplitude thresholds to prevent under or overestimation) no user-specific information is required. The field of pedestrian tracking is crucial due to the lack of a localization standard for this kind of environments. A loosely-coupled centralized Extended Kalman Filter has been proposed to perform the fusion of inertial and position measurements. Zero velocity updates have been applied whenever the foot is detected to be placed on the ground. The results have been obtained in indoor environments using a triangulation algorithm based on RSS measurements and GPS outdoors. Finally, some applications have been designed to test the usefulness of the work. The first one is called the ‘Activity Monitor’ whose aim is to prevent sedentary behaviours and to modify habits to achieve desired objectives of activity level. Two different versions of the application have been implemented. The first one uses the activity estimation based on the step counting algorithm, which has been integrated in an OSGi mobile framework acquiring the data from a Bluetooth accelerometer placed on the foot of the individual. The second one uses activity classifiers embedded in an Android smartphone. On the other hand, the design of a ‘Travel Logbook’ has been planned. The input of this application is the information provided by the activity and localization modules, external databases (e.g. pictures, points of interest, weather) and mobile embedded and virtual sensors (agenda, camera, etc.). The aim is to detect important events in the journey and gather the information necessary to store it as a journal page.
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El objetivo del Proyecto Fin de Carrera (PFC) es el de conocer, simular y crear una red VoIP sobre una red de datos en un entorno docente, más concretamente, en la asignatura Redes y Servicios de telecomunicación en Grado en Ingeniería de Telecomunicaciones en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Una vez se adquieran los conocimientos necesarios, se propondrán una serie de prácticas para que los alumnos se vayan familiarizando con el software y hardware utilizados, de manera que, se irá subiendo el grado de dificultad hasta que puedan realizar una auténtica red VoIP por sí mismos. A parte de la realización de las prácticas, los alumnos deberán pasar una prueba de los conocimientos adquiridos al final de cada práctica mediante preguntas tipo test. Los sistemas elegidos para la implantación de una red VoIP en los módulos de laboratorio son: 3CX System Phone y Asteisk-Trixbox. Los cuales, son capaces de trabajar mediante gestores gráficos para simplificar el nivel de dificultad de la configuración. 3CX es una PBX que trabaja sobre Windows y se basa exclusivamente en el protocolo SIP. Esto facilita el manejo para usuarios que solo han usado Windows sin quitar funcionalidades que tienen otras centralitas en otros sistemas operativos. La versión demo activa todas las opciones para poder familiarizarse con este sistema. Por otro lado, Asterisk trabaja en todas las plataformas, aunque se ha seleccionado trabajar sobre Linux. Esta selección se ha realizado porque el resto de plataformas limitan la configuración de la IP PBX, esta es de código abierto y permite realizar todo tipo de configuraciones. Además, es un software gratuito, esto es una ventaja a la hora de configurar novedades o resolver problemas, ya que hay muchos especialistas que dan soporte y ayudan de forma gratuita. La voz sobre Internet es habitualmente conocida como VoIP (Voice Over IP), debido a que IP (Internet Protocol) es el protocolo de red de Internet. Como tecnología, la VoIP no es solo un paso más en el crecimiento de las comunicaciones por voz, sino que supone integrar las comunicaciones de datos y las de voz en una misma red, y en concreto, en la red con mayor cobertura mundial: Internet. La mayor importancia y motivación de este Proyecto Fin de Carrera es que el alumno sea capaz de llegar a un entorno laboral y pueda tener unos conocimientos capaces de afrontar esta tecnología que esta tan a la orden del día. La importancia que estas redes tienen y tendrán en un futuro muy próximo en el mundo de la informática y las comunicaciones. Cabe decir, que se observa que estas disciplinas tecnológicas evolucionan a pasos agigantados y se requieren conocimientos más sólidos. ABSTRACT. The objective of my final project during my studies in university was, to simulate and create a VoIP network over a data network in a teaching environment, more specifically on the subject of telecommunications networks and services in Telecommunication Engineering Degree in Polytechnic University of Madrid (UPM). Once acquiring the necessary knowledge a number of practices were proposed to the students to become familiar with the software and hardware used, so that it would rise to the level of difficulty that they could make a real VoIP network for themselves. Parts of the experimental practices were that students must pass a test of knowledge acquired at the end of each practice by choice questions. The systems chosen for the implementation of a VoIP network in the laboratory modules are: 3CX Phone System and Asteisk - Trixbox. Which were able to work with graphics operators to simplify the difficulty level of the configuration. 3CX is a PBX that works on Windows and is based solely on the SIP protocol. This facilitates handling for users who have only used Windows without removing functionality with other exchanges in other operating systems. Active demo version all options to get to grips with this system. Moreover, Asterisk works on all platforms, but has been selected to work on Linux. This selection was made because other platforms limit the IP PBX configuration, as this is open source and allows all kinds of configurations. Also, Linux is a free software and an advantage when configuring new or solve problems, as there are many specialists that support and help for free. Voice over Internet is commonly known as VoIP (Voice Over IP), because IP (Internet Protocol) is the Internet protocol network. As technology, VoIP is not just another step in the growth of voice communications, but communications of integrating data and voice on a single network, and in particular, in the network with the largest global coverage: Internet. The increased importance and motivation of this Thesis is that the student is able to reach a working environment and may have some knowledge to deal with these technologies that is so much the order of the day. The importances of these networks have and will be of essences in the very near future in the world of computing and communications. It must be said it is observed that these technological disciplines evolve by leaps and bounds stronger knowledge required.
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En estos últimos años se ha visto un incremento exponencial en el uso de los medios digitales a todos los niveles. Por ello, consideramos que se hace necesario, desde el ámbito educativo, conocer los referentes e indicadores que valoren el consumo digital de nuestros jóvenes para plantearnos metodologías colaborativas que nos ayuden a favorecer una educación en y para el consumo de medios digitales, entendiendo que un primer paso sería conocer el equipamiento, acceso y uso para valorar lo que hacen dichos adolescentes cuando interaccionan con estos medios digitales. El objetivo de este artículo es analizar el uso y consumo de medios digitales (Internet, redes sociales, teléfono móvil, consola de videojuegos y televisión) del alumnado educación secundaria de la Comunidad Autónoma de la Región de Murcia. Por tanto, en este trabajo se van a presentar los resultados de una investigación, en la que han participado un total de 2734 alumnos de 3º y 4º de la ESO de 15 centros educativos públicos y concertados, a los que se les administró un cuestionario de 73 ítems, con cuatro opciones de respuesta, estructurándose en seis dimensiones que recogen la información referida al uso y consumo de los diferentes medios digitales. Los datos fueron analizados con el paquete estadístico SPSS for Windows 15.0, utilizando estadísticos descriptivos. De los resultados obtenidos habría que destacar las diferencias que se aprecian entre el uso y consumo de los medios digitales por género, ya que los chicos y las chicas no los usan, de la misma manera. Las diferencias más significativas las encontramos en la participación en las redes sociales, en el uso de la consola y ante el consumo de la televisión. En los otros dos medios analizados las diferencias no son tan significativas pero se ha de destacar el consumo de Internet y del móvil entre los jóvenes de 15 a 17 años de ambos sexos.
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Objectives: To measure the step-count accuracy of an ankle-worn accelerometer, a thigh-worn accelerometer and one pedometer in older and frail inpatients. Design: Cross-sectional design study. Setting: Research room within a hospital. Participants: Convenience sample of inpatients aged ≥65 years, able to walk 20 metres unassisted, with or without a walking-aid. Intervention: Patients completed a 40-minute programme of predetermined tasks while wearing the three motion sensors simultaneously. Video-recording of the procedure provided the criterion measurement of step-count. Main Outcome Measures: Mean percentage (%) errors were calculated for all tasks, slow versus fast walkers, independent versus walking-aid-users, and over shorter versus longer distances. The Intra-class Correlation was calculated and accuracy was visually displayed by Bland-Altman plots. Results: Thirty-two patients (78.1 ±7.8 years) completed the study. Fifteen were female and 17 used walking-aids. Their median speed was 0.46 m/sec (interquartile range, IQR 0.36-0.66). The ankle-worn accelerometer overestimated steps (median 1% error, IQR -3 to 13). The other motion sensors underestimated steps (40% error (IQR -51 to -35) and 38% (IQR -93 to -27), respectively). The ankle-worn accelerometer proved more accurate over longer distances (3% error, IQR 0 to 9), than shorter distances (10%, IQR -23 to 9). Conclusions: The ankle-worn accelerometer gave the most accurate step-count measurement and was most accurate over longer distances. Neither of the other motion sensors had acceptable margins of error.