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  Android Apps für Sensornetzwerke (AAS)

Dozentinnen/Dozenten
Prof. Dr. Björn Eskofier, Dipl.-Inf. Ulf Jensen

Angaben
Seminar
4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5, Sprache Deutsch
Zeit und Ort: Di 10:15 - 11:45, Raum n.V.; Bemerkung zu Zeit und Ort: Raum 1.006, Haberstrasse 2

Studienfächer / Studienrichtungen
WPF INF-DH-ME 5-8
WPF INF-DH-MINFME 5-8
WPF INF-BA-SEM 3-6 (ECTS-Credits: 5)
WPF INF-BA-W 3-6 (ECTS-Credits: 5)
WPF INF-BA-S 3-6 (ECTS-Credits: 5)
WPF IuK-DH-SEM 5-8
WPF IuK-BA 3-6
WPF MT-BA 3-6 (ECTS-Credits: 5)
WPF CE-BA-TW 3-6 (ECTS-Credits: 5)

Voraussetzungen / Organisatorisches
Vorbesprechung und Themenvergabe: Dienstag, den 18.10.2011, 10:15h, Raum 1.006 (Haberstrasse 2) Voranmeldung bitte an: ulf.jensen@informatik.uni-erlangen.de

Inhalt
Durch die fortschreitende Miniaturisierung von Sensoren und Mikroprozessoren stehen mittlerweile Sensorknoten zur Verfügung, welche klein genug sind um mehrere solcher Sensoren direkt am Körper zu tragen. Die einzelnen Sensorknoten implementieren Inertialsensoren (wie sie z.B. auch in der Nintendo Wii verwendet werden) oder können die Herzfrequenz und Muskelaktivität des Trägers messen. Mittels Funk kommunizieren die intelligenten Sensoren untereinander sowie mit einem zentralen Knoten (z.B. einem Smartphone). Dabei bildet sich ein so genanntes Body-Area-Network. Im Rahmen dieses Seminars sollen verschiedene Beispielanwendungen für ein derartiges Sensornetzwerk entwickelt und als App für das Android OS implementiert werden.

Mögliche Themen sind: -> Herzfrequenz-Analyse mittels EKG: Um optimales Training zu gewährleisten ist es oft erstrebenswert nicht in den anaeroben Leistungsbereich zu geraten. Überschreitet ein Läufer z.B. seine maximale aerobe Herzrate soll dies durch einen tragbaren Sensor erkannt und ein Hinweis ausgegeben werden. -> Trainingsüberwachung mittels Inertialsensorik: Besonders beim Krafttraining kommt es sehr häufig vor, dass Übungen falsch durchgeführt werden. Mittels am Körper oder am Trainingsgerät befestigter Sensoren soll die Körperhaltung und die korrekte Durchführung der Übung überwacht werden. -> Analyse und Klassifikation von Bewegungsabläufen: Im medizinischen Umfeld ist es von großem Interesse den Gang oder die Lage von Patienten oder Sportlern zu analysieren. Ein Beispiel wäre ein System welches z.B. die Lage eines Patienten erfasst und ein Warnsignal ausgibt, wenn der Patient sich unerwünschterweise auf den Bauch dreht.

Jeder Teilnehmer entwickelt in selbstständiger Arbeit mit Hilfe wissenschaftlicher Artikel eine App für das Android OS für das am Lehrstuhl vorhandene Sensor-Netzwerk und stellt im Laufe des Seminars die Vorgehensweise sowie die erzielten Ergebnisse vor. Voraussetzung für das Seminar ist Interesse an Mustererkennung und Signalverarbeitung, Programmierkenntnisse sind hilfreich.

ECTS-Informationen:
Credits: 5

Zusätzliche Informationen
Schlagwörter: Mustererkennung, Digital Sports
Erwartete Teilnehmerzahl: 12
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/lectures/ws-1112/android-apps-fuer-sensornetzwerke-aas/

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester WS 2011/2012:
Android Apps für Sensornetzwerke (AAS)

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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