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Valutazione della fattibilità del riconoscimento di attività umana mediante dispositivo indossabile

Unione LSB e MSB e conversione valori

Per ottenere il formato originale del dato è stato necessario riconvertire il duplice byte in un formato a 16 bit con segno. Inizialmente si è utilizzato la funzione presente in MATLAB bitsihft per portare il byte più significativo nella parte iniziale di un array rappresentante un numero da 2 byte, si è poi posto il byte meno significativo in un ulteriore array e tramite la funzione bitor è stata fatta l’operazione di OR tra i due array.
Successivamente si è passati all’utilizzo di una specifica funzione: conv_dato, creata in precedenza la quale procede allo stesso momento alla conversione del dato nella relativa unità di misura.

In questa seconda modalità vengono rispettivamente trasformati i valori relativi all’accelerometro in g, in Tesla per il magnetometro e in dps (degree per second) per il giroscopio. Procedendo inizialmente con l’unione dei byte, successivamente con i valori di fondo scala (FS) e del relativo numero di bit (Nbit), viene effettuata la conversione.
I dati vengono quindi salvati in nove differenti array indicizzati attraverso l’istante di acquisizione. Tramite una variabile count si tiene traccia di ogni istante di ricezione dei dati e sulla base di questa vengono memorizzati.

I dati raw vengono contemporaneamente salvati su di un file di testo nel quale ad ogni riga corrisponde un’acquisizione. Viene, quindi, generata una tabella per i dati dell’accelerometro, una per quelli del magnetometro e una per quelli del giroscopio per ogni asse di appartenenza. Ognuna di queste tabelle è stata generata in modo da avere come prima colonna l’informazione della persona che sta eseguendo la prova (ID da 1 a 15), come seconda il numero della prova (da 1 a 3), come terza il tipo di attività svolta (da 1 a 9), come quarta il numero di device di provenienza dei dati (da 1 a 3) e come quinta i dati delle misure relativi alla propria tabella di appartenenza. Perciò per tutti i file di ingresso generati si sono create 9 tabelle, ognuna di esse contenenti le misure riguardanti l’asse di appartenenza e la loro tipologia.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Valutazione della fattibilità del riconoscimento di attività umana mediante dispositivo indossabile

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Informazioni tesi

  Autore: Nadia Chahir
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Parma
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'informazione
  Relatore: Ilaria De Munari
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 39

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Parole chiave

sistemi embedded
microcontrollori
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riconoscimento di attività umana
micrcoelettronica
dispositivi indossabili
wearable devices
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sensore inerziale
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