| Title: | Rozpoznávání pohybových aktivit osob pomocí senzorů z mobilních telefonů s operačním systémem Android |
| Other Titles: | Human activity recognition using sensors within smartphones with Android operating system |
| Authors: | Havlíček, Ondřej |
| Advisor: | Schlegel Miloš, Prof. Ing. CSc. |
| Issue Date: | 2016 |
| Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Document type: | bakalářská práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/23772 |
| Keywords: | android;inerciální senzory;epilepsie;záchvat;spánek |
| Keywords in different language: | android;inercial senzors;epilepsi;seizure;sleep |
| Abstract: | Tato práce se zabývá vlastnostmi měření na systému Android. Rozebírá několik možností, jak lze využít inerciálních senzorů v mobilních telefonech k rozpoznávání pohybových aktivit člověka. Je zde popsáno několik vědeckých prací, které demonstrují možnosti využití inerciálních senzorů v mobilních telefonech. Například aplikace detekující spánkové cykly, aplikace detekující obstrukční spánkovou apnoe nebo náramek, který detekuje epileptické záchvaty uživatele. Dále jsou zde rozebrány možnosti a skutečné vlastnosti senzorů, které nabízí systém Android. Potom je diskutován návrh algoritmu pro detekci epileptických záchvatů. Jsou zde uvedeny grafy s naměřenými hodnotami od skutečných pacientů s epileptickými záchvaty a jejich analýza. Na závěr jsou testovány schopnosti mobilního telefonu detekovat různé frekvence ze signálu získaného z akcelerometru. Mobilní akcelerometr je porovnáván s průmyslovým akcelerometrem od firmy Kistler. |
| Abstract in different language: | The thesis deals with characteristics of measuring on the Android system. It analyses a few options of using inertial sensors in mobile phones to detect human physical activity. It describes several scientific works which demonstrates some ways of using inertial sensors in mobile phones. For example applications detecting sleep cycles, obstructive sleeping apnea or a bracelet detecting epileptic fit of the user. Furthermore there are examined capabilities and real characteristics of the sensors which are offered by Android system. Then there is discussed a project of algorithm for detecting epileptic fit including charts with measured values of real patients suffering from epileptic fits and their analysis. Finally capabilities of a mobile phone have been tested to detect various frequency rates received from accelerometer signal. Mobile accelerometer is compared with industrial accelerometer made by Kistler company. |
| Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Appears in Collections: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Bakalarska_prace.pdf | Plný text práce | 13,58 MB | Adobe PDF | View/Open |
| havlicek-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 720,3 kB | Adobe PDF | View/Open |
| havlicek-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 299,85 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/23772Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.