Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου

Στο πλαίσιο της εργασίας αυτής πραγματοποιείται ανάλυση και εφαρμογή του διαχωρισμού ακουστικών σημάτων, τα οποία έχουν ληφθεί από το ανθρώπινο σώμα, όταν αυτό βρίσκεται σε κατάσταση ύπνου. Τα σήματα αυτά έχουν ληφθεί με τη βοήθεια μιας συσκευής πιεζοκρυστάλλων και ο διαχωρισμός τους επιτυγχάνετα...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Βογιατζή, Ελένη
Άλλοι συγγραφείς: Δερματάς, Ευάγγελος
Μορφή: Thesis
Γλώσσα:Greek
Έκδοση: 2013
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://hdl.handle.net/10889/6418
id nemertes-10889-6418
record_format dspace
institution UPatras
collection Nemertes
language Greek
topic Πιεζοκρύσταλλοι
Διαχωρισμός ακουστικών σημάτων
Ανάλυση ανεξάρτητων συνιστωσών
Piezoelectric transducers
Acoustic signal separation
Independent Component Analysis (ICA)
Snoring detection
616.849 807 5
spellingShingle Πιεζοκρύσταλλοι
Διαχωρισμός ακουστικών σημάτων
Ανάλυση ανεξάρτητων συνιστωσών
Piezoelectric transducers
Acoustic signal separation
Independent Component Analysis (ICA)
Snoring detection
616.849 807 5
Βογιατζή, Ελένη
Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου
description Στο πλαίσιο της εργασίας αυτής πραγματοποιείται ανάλυση και εφαρμογή του διαχωρισμού ακουστικών σημάτων, τα οποία έχουν ληφθεί από το ανθρώπινο σώμα, όταν αυτό βρίσκεται σε κατάσταση ύπνου. Τα σήματα αυτά έχουν ληφθεί με τη βοήθεια μιας συσκευής πιεζοκρυστάλλων και ο διαχωρισμός τους επιτυγχάνεται με τη μέθοδο Ανάλυσης Ανεξάρτητων Συνιστωσών (ICA). Κύριος σκοπός όλων των παραπάνω είναι να χρησιμοποιηθεί η εν λόγω μεθοδολογία στη διάγνωση της αποφρακτικής άπνοιας (OSA). Στο πρώτο κεφάλαιο, παρουσιάζεται αναλυτικά η μέθοδος ICA και το μαθηματικό μοντέλο που την περιγράφει, όπως επίσης και όλα τα βήματα προεπεξεργασίας της. Στη συνέχεια αναλύεται διεξοδικά η λειτουργία του αλγορίθμου FastICA και οι ιδιότητες του, με τον οποίο υλοποιείται το πειραματικό μέρος της εργασίας αυτής. Στο δεύτερο κεφάλαιο, μελετάται η ασθένεια της αποφρακτικής άπνοιας (OSA), οι παράγοντες και η παθολογία της καθώς και το κύριο διαγνωστικό σύμπτωμα της: το ροχαλητό. Ύστερα, πραγματεύεται την διάγνωση και τους γνωστότερους τρόπους θεραπείας αυτής της νόσου και τελικά τη μέθοδο του Snoring Detection. Στο τρίτο κεφάλαιο γίνεται μια εισαγωγή στον πιεζοηλεκτρισμό, και μία μελέτη του πιεζοηλεκτρικού φαινομένου και του μαθηματικού του μοντέλου. Ακολουθεί αναφορά των ειδών πιεζοηλεκτρικών αισθητήρων με τους οποίους λαμβάνονται τα σήματα που εξετάζονται σε αυτή την εργασία. Στο επόμενο κεφάλαιο γίνεται μία σύνδεση των δεδομένων θεωρίας που αναφέρονται στα προηγούμενα κεφάλαια και μία εισαγωγή στην πειραματική μέθοδο. Στο κεφάλαιο πέντε παρατίθενται κάποια παραδείγματα εφαρμογής του αλγορίθμου FastICA με τυχαία σήματα, τα οποία έχουν σκοπό να δοκιμάσουν την απόδοση του. Στο κεφάλαιο έξι, 5 γίνεται η πειραματική διαδικασία όπου τώρα τα σήματα που διαχωρίζονται με τον αλγόριθμο FastICA προέρχονται από το ανθρώπινο σώμα. Η υλοποίηση της γίνεται σε Matlab. Έτσι, γίνεται εξαγωγή του ζητούμενου σήματος ροχαλητού και αναγράφονται κάποια συμπεράσματα για την απόδοση του αλγορίθμου. Στο τέλος της εργασίας παρατίθενται σε ένα παράρτημα όλοι οι κώδικες της MATLAB που χρησιμοποιήθηκαν για την ολοκλήρωση του πειραματικού της μέρους στα κεφάλαια πέντε και έξι.
author2 Δερματάς, Ευάγγελος
author_facet Δερματάς, Ευάγγελος
Βογιατζή, Ελένη
format Thesis
author Βογιατζή, Ελένη
author_sort Βογιατζή, Ελένη
title Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου
title_short Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου
title_full Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου
title_fullStr Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου
title_full_unstemmed Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου
title_sort αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου
publishDate 2013
url http://hdl.handle.net/10889/6418
work_keys_str_mv AT bogiatzēelenē automatosdiachōrismosakoustikōnsēmatōnpoudiadidontaistoanthrōpinosōmakailambanontaiapopiezokrystallouskatatēndiarkeiaypnou
_version_ 1771297240973836288
spelling nemertes-10889-64182022-09-05T14:03:42Z Αυτόματος διαχωρισμός ακουστικών σημάτων που διαδίδονται στο ανθρώπινο σώμα και λαμβάνονται από πιεζοκρυστάλλους κατά την διάρκεια ύπνου Βογιατζή, Ελένη Δερματάς, Ευάγγελος Φακωτάκης, Νικόλαος Vogiatzi, Eleni Πιεζοκρύσταλλοι Διαχωρισμός ακουστικών σημάτων Ανάλυση ανεξάρτητων συνιστωσών Piezoelectric transducers Acoustic signal separation Independent Component Analysis (ICA) Snoring detection 616.849 807 5 Στο πλαίσιο της εργασίας αυτής πραγματοποιείται ανάλυση και εφαρμογή του διαχωρισμού ακουστικών σημάτων, τα οποία έχουν ληφθεί από το ανθρώπινο σώμα, όταν αυτό βρίσκεται σε κατάσταση ύπνου. Τα σήματα αυτά έχουν ληφθεί με τη βοήθεια μιας συσκευής πιεζοκρυστάλλων και ο διαχωρισμός τους επιτυγχάνεται με τη μέθοδο Ανάλυσης Ανεξάρτητων Συνιστωσών (ICA). Κύριος σκοπός όλων των παραπάνω είναι να χρησιμοποιηθεί η εν λόγω μεθοδολογία στη διάγνωση της αποφρακτικής άπνοιας (OSA). Στο πρώτο κεφάλαιο, παρουσιάζεται αναλυτικά η μέθοδος ICA και το μαθηματικό μοντέλο που την περιγράφει, όπως επίσης και όλα τα βήματα προεπεξεργασίας της. Στη συνέχεια αναλύεται διεξοδικά η λειτουργία του αλγορίθμου FastICA και οι ιδιότητες του, με τον οποίο υλοποιείται το πειραματικό μέρος της εργασίας αυτής. Στο δεύτερο κεφάλαιο, μελετάται η ασθένεια της αποφρακτικής άπνοιας (OSA), οι παράγοντες και η παθολογία της καθώς και το κύριο διαγνωστικό σύμπτωμα της: το ροχαλητό. Ύστερα, πραγματεύεται την διάγνωση και τους γνωστότερους τρόπους θεραπείας αυτής της νόσου και τελικά τη μέθοδο του Snoring Detection. Στο τρίτο κεφάλαιο γίνεται μια εισαγωγή στον πιεζοηλεκτρισμό, και μία μελέτη του πιεζοηλεκτρικού φαινομένου και του μαθηματικού του μοντέλου. Ακολουθεί αναφορά των ειδών πιεζοηλεκτρικών αισθητήρων με τους οποίους λαμβάνονται τα σήματα που εξετάζονται σε αυτή την εργασία. Στο επόμενο κεφάλαιο γίνεται μία σύνδεση των δεδομένων θεωρίας που αναφέρονται στα προηγούμενα κεφάλαια και μία εισαγωγή στην πειραματική μέθοδο. Στο κεφάλαιο πέντε παρατίθενται κάποια παραδείγματα εφαρμογής του αλγορίθμου FastICA με τυχαία σήματα, τα οποία έχουν σκοπό να δοκιμάσουν την απόδοση του. Στο κεφάλαιο έξι, 5 γίνεται η πειραματική διαδικασία όπου τώρα τα σήματα που διαχωρίζονται με τον αλγόριθμο FastICA προέρχονται από το ανθρώπινο σώμα. Η υλοποίηση της γίνεται σε Matlab. Έτσι, γίνεται εξαγωγή του ζητούμενου σήματος ροχαλητού και αναγράφονται κάποια συμπεράσματα για την απόδοση του αλγορίθμου. Στο τέλος της εργασίας παρατίθενται σε ένα παράρτημα όλοι οι κώδικες της MATLAB που χρησιμοποιήθηκαν για την ολοκλήρωση του πειραματικού της μέρους στα κεφάλαια πέντε και έξι. In this particular thesis, analysis and application of separation of acoustic signals is carried out. These signals have been taken from the human body in a sleeping state. They are obtained by means of a piezocrystallic device and their separation is achieved by the method of Independent Component Analysis (ICA). The main purpose of all this is to use this methodology in order to diagnose the Obstructive Sleep Apnea (OSA). The first chapter presents the method of ICA and the mathematical model that describes it as well as all the pre-processing steps. Then it analyses, in detail, the algorithm FastICA, which is used in the experimental part of this thesis and its properties. The second chapter studies the disease of obstructive sleep apnea (OSA), its factors and its pathology and the major diagnostic symptom: snoring. Then, it discusses the diagnosis and the best known ways of treating this disease and eventually the method of Snoring Detection. The third chapter is an introduction to piezoelectricity and a study of the piezoelectric effect and its mathematical description. This is followed by a reference to the types of piezoelectric sensors which are used to obtain the signals used in this paper. In chapter five we have listed some examplesapplications of the FastICA algorithm with random signals, which are designed to test the performance. Section six is where the experimental procedure takes place. The signals derived from the human body are separated by the algorithm FastICA and the implementation is done in Matlab. In addition, some conclusions regarding the performance of the algorithm. At the end of this paper, all the MATLAB codes used for the completion of the experimental part of the chapters five and six are listed in an Annex. 2013-10-13T10:36:48Z 2013-10-13T10:36:48Z 2013-07-01 2013-10-13 Thesis http://hdl.handle.net/10889/6418 gr 0 application/pdf