1
Universitatea Politehnică Bucureşti
Facultatea de Automatică şi Calculatoare
Departamentul de Automatică şi Ingineria Sistemelor
LUCRARE DE DIPLOMĂ
Sisteme wireless inteligente de
modelare a proceselor biologice
Absolvent:
Daniela-Ştefania Burchi
Coordonator:
Prof. Dr. Ing. Valentin Sgârciu
Consultatnt:
As. Dr. Ing. Grigore Stamatescu
Bucuresti, 2013
2
CUPRINS
1. Introducere
2. Clasificarea senzorilor
2.1. Terminologie
2.2. Senzori inteligenti
2.3. Senzori biologici
2.4. Senzori chimici, fizici şi biosenzori
2.5. Aspecte ale senzorilor
2.6. Aplicabilitate
2.7. Elemente sensibile ale senzorilor
3. Reţele wireless de senzori
3.1. Caracteristici
3.2. Cercetare şi interes comercial
3.3. Aplicabilitate
3.4. Provocări tehnice
3.5. Surse de alimentare
3.6. Elaborarea de protocoale eficiente energetic
3.7. Capacitatea de trafic
3.8. Rutare
3.9. Modelare
3.10. Legaturi wireless
3.11. Distribuția nodurilor și mobilitate
3.12. Conectivitate
3.13. Asigurarea calitatii
4. Studeiu de caz: Senzor Mindwave
5. Concluzii
6. Bibliografie
3
1. Introducere
Avansarea în ştiinţă este stâns legată de cea în medicină, fiind caracterizată de un salt
episodic imaginativ, care are efecte vizibile asupra umanităţii. Acest salt este reprezentat de
apariţia senzorilor folosiţi la nivelul corpului uman. Senzori si noduri de senzori formează
reţele care colectează, analizează şi procesează semnale biologice.
Medicina modernă, pornind de la prevenire până la intervenţii complexe, se bazează
pe diagnosticarea precoce, corectă și completă, urmată de o monitorizare atentă a rezultatelor,
eliminând distorsiunile aparute în diagnosticare.
Descoperirea genomului uman a demonstrat egalitatea între indivizi, confirmând însă
şi faptul că fiecare persoană are caracteristici unice la niveluri care includ susceptibilitatea la
diferite boli sau un raspuns individual la stimuli externi. Acest aspect a condus la apariţia
conceptului de medicină personalizată, care promite să revoluţioneze abordarea medicală din
prezent. Pentru a atinge acest nivel, este nevoie de informaţii individuale precise, obţinute
într-o manieră continuă, fără a interfera invaziv cu individul şi fără a îi altera calitatea vieţii.
Un alt aspect este legat de cost. Dispozitivele de monitorizare vor trebui să fie eficiente,
economice si accesibile, acest lucru fiind rezolvat datorită progresului la nivel hardware.
Aparitia de senzori de dimensiuni din ce în ce mai mici a condus la dezvoltarea
nodurilor de senzori cu aplicabilitate în diferite domenii. În medicină, senzorii individuali sau
cei incluşi în noduri, formează reţele capabile să preleveze şi să prelucreze semnal biologic,
astfel fiind permis accesul constant la informaţie. Datorită participării în mod activ a reţelelor
de senzori într-o manieră neinvazivă, caliatea vieţii pacienţilor suferă o îmbunatăţire
considerabilă.
Lucrarea îşi propune găsirea unor soluţii inovative de prelucrare a semnalelor
biologige, în deosebi a semnalului produs de undele cerebrale. Creierul reprezintă centrul de
comandă al organismului, acesta fiind alcătuit din aproximativ 100 de miliarde de neuroni.
Neuronul este o celulă excitabilă electric, care procesează şi transmite informaţie cu ajutorul
semnalelor electirce şi chimice, prin sinapse. Gradienţii de tensiune sunt pastraţi de-a lungul
membranei celulare prin intermediul unor pompe ionice actionate metabolic, care duc la
apariţia unor diferenţe de potenţial. Prin interconectarea neuronilor, se obţin reţele neurale.
4
Ca şi în cazul senzorilor, există celule nervoase cu rol specificat, care trimit sau
primesc impulsuri electrice catre sau de la creier. Neuronul este alcătuit dintr-un corp celular,
numit somă, dendrite, care pornesc din corpul celular şi se ramifică, şi axon, care reprezintă o
extensie celulară specifică. În sinapse, semnalul este transmis de la axonul unui neuron către
dendrita altui neuron. Modelul de funcţionare neuronală este definit de procesarea sinaptică de
semnal. Permeabilitatea electrică a neuronilor depinde de membrana acestora. Fiecare neuron
este înconjurat de o membrană plasmatică şi de un bistrat lipidic cu structură proteică.
Bistratul lipidic este un puternic izolator electric, dar structura proteică a membranei
neuronale este activă din punt de vedere electric. Datorită permeabilităţii membranei
neuronale, canalele ionice permit pătrunderea ionilor încărcaţi electric prin membrană, iar
pompele ionice transportă activ ioni în exteriorul membranei. Interacţiunea dintre canalele
ionice şi pompe produce o diferenţă de tensiune de-a lungul membranei. Acestă diferenţă are
două funcţii: furnizarea unei surse de putere pentru o varietate de mecanisme proteice
dependente de tensiune în cadrul membranei şi furnizarea unei baze pentru transmisia
semnalului între diferite părţi ale membranei. Comunicararea între neuroni se face cu ajutorul
sinapselor chimice şi electrice în cadrul unui proces numit transmisie. Procesul fundamental
care activează transmisia este potentialul de acţiune, reprezentat de propagarea electrică a
semnalului, care este generată prin exploatarea membranei excitabile electric a neuronului.
Acest proces este cunoscut sub numele de depolarizare.
Datorită activităţii electrochimice la nivel neuronal, apar câmpuri electrice, numite
unde cerebrale, care pot fi măsurate prin metode electrofiziologice de explorare a sistemului
nervos. La nivelul creierului uman, se formează mai multe tipuri de unde cerebrale, dintre
care cele mai importante sunt: alfa, beta, delta si theta, fiind corespunzătoare stărilor
creierului. Semnalul cerebral descrie frecvenţa pe care vibrează anumite zone ale creierului în
decursul unor activităţi specifice, în funcţie de care undele de un anumit tip sunt mai mult sau
mai puţin evidenţiate.
Undele alpha sunt asociate unei stări de calm, în care atenţia poate fi focalizată fie pe
rezolvarea unor situaţii exterioare, fie pe o stare de meditaţie dinamică. Frecvenţa undelor de
tip alpha este cuprinsă între 8-12 Hz.
Undele beta corespund stării de veghe, în care atenţia este concentrată asupra
acţiunilor exterioare, acestea fiind amplificate în condiţii de stres sau anxietate şi avînd o
frecventa cuprinsa intre 12-30 Hz.
5
Undele delta se manifestă în condiţii de relaxare psihosomatică profundă, fiind cele
mai lente unde cerebrale. Ele apar în timpul somnului profund, fără vise sau în stările de extaz
puternic, în care activitatea cardiacă este diminuată considerabil, frecvenţa lor fiind cuprinsă
între 0.1-3 Hz.
Undele theta sunt legate de partea imaginativă şi creativă a creierului, fiind asociate cu
activităţile artistice desfăşurate într-o stare de armonie. Ele se manifestă cu preponderenţă în
timpul somnului paradoxal (REM), în care apar visele, dar pot fi observate şi în starea de
veghe, în momente de concentrare profundă. S-a demosntrat că undele theta sunt prezente în
momentele de cunoaştere intuitivă sau cunoaştere a subconştientului, în momentele de fericire
şi împacare interioară sau sclipiri de genialitate, acestea fiind responsabile pentru schimbările
majore de stare ale individului. Frecvenţa undelor theta este cuprinsă între 4-7 Hz.
2. Clasificarea senzorilor
2.1.Terminologie
Un senzor este un dispozitiv care detectează sau masoară o proprietate fizică şi
inregistrează, indică sau răspunde într-un anumit fel la stimulul respectiv. Un senzor nu imită
modul de operare a simţurilor umane, dar redă comportamentul acestora, presupunând
masurarea unei marimi într-o manieră similară modului de observare al omului. Astfel,
definiţia senzorilor se poate extinde la descrierea unor ansambluri de dispozitive sensibile, de
dimensiuni mici, care permit determinarea unui camp de valori pentru o marime fizică într-o
maniera similara cu organele de simt umane. Pentru a se putea obţine o informaţie
concludentă, câmpul de valori obţinut cu ajutorul senzorilor trebuie prelucrat în vederea
obţinerii unor raspunsuri logice din punct de vedere uman.
Senzorii se pot încadra in trei categorii:
- Senzori fizici, pentru măsurarea distanţei, masei, temperaturii, presiunii
- Senzori chimici, pentru măsurarea substanţelor chimice prin raspunsuri fizice sau
chimice
- Biosenzori, care măsoara substanţele chimice prin folosirea unui element biologic
senzitiv.
6
Pentru a se putea obţine un răspuns observabil, toate aceste dispozitive trebuiesc legate
la un traductor. Acesta este un dispozitiv care converteşte o schimbare observabilă (fizică sau
chimică) într-un semnal măsurabil, în esenţă, acesta reprezentând un convertor de energie.
Există şase clase diferite de semnale: mecanice, magnetice, termice, electrice, optice şi
chimice. Orice dispozitiv care converteşte semnale dintr-o clasă în alta poate fi considerat
traductor, dar termenul va fi atribuit doar dispozitivelor care oferă o iesire electrică.
În practică, noţiunea de traductor este echivalentă cu cea de senzor, acesta
reprezentând nu doar partea sensibilă, ci şi circuitul asociat din care derivă semnalul. Astfel,
se poate considera că un senzor realizează aceeaşi funcţie ca şi un traductor, acesta percepând
starea unei mărimi fizice şi convertindu-o în semnal electric.
Desi definiţiile celor doi termeni sunt similare, senzorii au câteva caracteristici
specifice:
- Miniaturizarea, care permite realizarea de măsurători punctuale ale mărimilor
investigate;
- Multiplicarea funcţională, reprezentată de multitudinea de elemente sensibile dispuse
liniar sau matriceal în structura unui senzor;
- Fuziunea senzorială, care presupune alcatuirea unui nod de senzori cu configuratie
unică.
Intrare Prelucrare Ieşire
7
2.2.Senzori inteligenti
Noţiunea de senzor inteligent se foloseste in contextul utilizării senzorilor prin
intermediul magistralelor de camp. Avantajul acestor senzori este reprezentat de modul lor de
organizare în jurul unei unităţi procesoare, cum ar fi un micorcontroller sau un microprocesor.
Unitatea procesoare are rolul de a asigura comunicarea senzorilor prin intermediul magistralei
de camp şi efectuarea de operaţii specifice, cum ar fi:
- Funcţia de prelucrare, reprezentată prin operaţii matematice de calcul sau liniarizări
ale caracteristicilor statice ale elementelor sensibile;
- Autoetalonarea, utilizată pentru diminuarea erorilor aleatorii prin calculul unor valori
medii, eliminarea erorilor sistemice sau corecţii, realizate cu ajutorul unui circuit de
compensare;
- Autotestarea, efectuată la pornire sau periodic.
2.3. Senzori Biologici
Organele de simţ umane sunt considerate a fi senzori biologici. Urechile, ochii si
pielea sunt considerate senzori fizici, pentru că detectează senzaţii fizice, precum sunet,
lumină sau căldură. Senzaţia detectată cu ajutorul nasului, mirosul, reprezintă cantităţi mici de
substanţe chimice. Nasul este un senzor foarte sensibil şi selectiv, fiind foarte greu de
reprodus artificial. Substanţele chimice trec prin membrana olfactivă, ajung la bulbii olfactivi,
care conţin receptori biologici ce ajută la detectarea substanţei. Raspunsul receptorilor este un
semnal electric, care este trimis creierului prin nervii olfactivi. Creierul converteste apoi
semnalul în senzaţia numită miros. Elementul sensibil este reprezentat de membrana olfactivă,
iar celula nervoasa olfactilă este traductorul, care trimite semnalul electric prin fibra nervoasă
până la creier, pentru a fi interpretat. Creierul se comportă ca un microprocesor, transformând
semnalul într-o senzaţie.
2.4. Senzori chimici, fizici şi biosenzori
Senzorii fizici măsoara cantităţi fizice.
Senzorii chimici reprezintă dispozitive care raspund la un anumit analit într-o manieră
selectivă, printr-o reacţie chimică, folosindu-se pentru determinarea calitativă şi cantitativă a
analitului. Un astfel de senzor se ocupă cu masurarea unei anumite substanţe sau grup de
substanţe.
8
Biosenzorii sunt o subclasă a senzorilor chimici. Un biosenzor poate fi definit ca un
dispozitiv care încorporează un element biosenzitiv cu un traductor. Analitul pe care un astfel
de senzor il poate detecta poate fi pur chimic, chiar anorganic. Diferenţa majoră este ca
elementul de recunoaştere este de natură biologică.
2.5. Aspecte ale senzorilor
Elementele de recunoaştere reprezintă componetele cheie ale oricarui dispozitiv.
Acestea garantează capacitatea de selecţie a senzorului asupra unui anumit analit, evitând
interferenţele cu alte substanţe. La biosenzori, cel mai frecvent element de recunoaştere este o
enzimă, dar poate fi reprezentat şi de anticorpi, acizi nucleici şi receptori.
Traductorul reprezinta dispozitivul de detecţie. Deşi metodele chimice analitice au la
bază traductoare fotometrice, majoritatea senzorilor includ traductoare electrochimice.
Traductoarele pot fi împărţite în următoarele categorii:
- Traductoare electrochimice potentiometrice, care implică masurarea potenţialului unei
celule la curent zero. Potenţialul este proporţional cu logaritmul concentraţiei de
substanţă;
- Traductoare electrochimice voltmetrice, pentru care se aplică un potenţial mai mare
sau mai mic celulei până când substanţa oxidează şi apare o creştere/cădere bruscă în
curent, pentru a obţine un curent de vârf. Acest curent este direct proporţional cu
concentraţia de material electroreactiv. Dacă se cunoaşte potenţialul de oxidare, iar
asupra materialului se aplică direct acea valoare, se poate observa curentul;
- Traductoare electrochimice conductometrice, care măsoară schimbările de
conductivitate electrică a substanţelor;
- Traductoare optice, care devin miniaturale şi au o flexibilitate mult mai mare odată cu
dezvoltarea fibrei optice. Tehnicile folosite includ spectroscopie cu absorbţie,
spectroscopie fluorescentă şi luminiscentă, spectroscopie cu reflexie internă sau
scanare luminoasă;
- Dispozitive piezo-electrice, care implică generarea curentului electric pornind de la un
cristal care vibreaza. Frecvenţa vibraţiilor este afectată de masa de material absorbită
la suprafată;
- Senzori termici, care măsoară căldura produsă sau absorbită în procesele chimice.
Această căldură poate fi măsurată de termistoare sensibile, putând fi corelată cu
cantitatea de substanţă analizată.
9
2.6. Aplicabilitate
Medicina este zona principală în care biosenzorii şi senzorii chimici au aplicabilitate.
Măsurarea nivelului sangelui, a gazelor, ionilor sau proceselor metabolice presupune folosirea
unei metode invazive de prelevare a probelor biologice care urmează a fi analizate, iar
rezultatele se obţin într-o perioada mare de timp. Folosirea unor senzori şi biosenzori permite
obţinerea rezultatelor în cateva minute, acest lucru făcând posibilă utilizarea dispozitivelor pe
scară largă.
2.7. Elemente sensibile ale senzorilor
Există diverse moduri în care senzorii pot recunoaşte un analit. Acestă recunoaştere ar
trebui să fie specifică fiecarui analit, dar uneori, senzorii răspund selectiv sau pot apărea
interferenţe. Există mai multe tipuri de sensibilitate: ionică, moleculară sau biologică.
2.7.1. Recunoaşterea ionică
Electrozii selectivi ionici sunt dispozitive potenţiometrice, în care schimbările de forţă
electromotoare sunt proporţionale cu logaritmul concentraţiei analitului. Aceşti electrozi
răspund la anumiţi ioni mai mult decât la alţii, acest lucru reprezentând o interferenţă. Nivelul
de interferenţă este masurat cu ajutorul coeficientului de selectivitate, iar masura interferenţei
este data de ecuaţia Nicolskii-Eisenman:
(2.1)
unde:
- n este încarcarea ionului primar de activitate ;
- z este ionul de interferenţă de activitate ;
- este coeficientul de selectivitate.
Este necesar să se evite sau sa se elimine interferenţele pentru obţinerea unor
măsuratori concrete. Coeficientul de selectivitate indică nivelul relativ al interferenţelor care
pot fi astfel îndepartate.
În practică, pot apărea diverşi ioni de interferenţă, a caror activitate trebuie
determinată. O abordare a problemei multi-ionice este crearea unei matice de electrozi
10
selectivi ionici, aleşi pentru fiecare ion din analit. Răspunsul fiecărui electrod este înregistrat,
iar problema se rezolvă prin furnizarea datelor măsurate pentru fiecare ion, luându-se în
considerare interferenţele mutuale dintre aceştia. Acestă aplicaţie, legată de analiza reţelelor
neurale, este folosită pentru a determina, de exemplu, amestecuri de potasiu, calciu, cupru si
nitrati ionici.
2.7.2. Recunoaşterea moleculară
Termodinamica controlează constanta de echilibru dintre reactanţi şi produsele de
reacţie. Dacă acestă constantă este mare pentru un complex de analiţi, formează baza unei
metode selective:
(2.2)
unde:
[ ] [ ][ ] (2.3)
Acest principiu reprezintă baza analizei spectroscopice în regiunea vizibila UV,
putând fi adaptat şi pentru senzori, cu ajutorul unei membrane PVC. Răspunsul optic se
realizează printr-o schimbare florescentă sau absorbţie a analitului. Prin încorporarea
materialului ligand în suprafaţa electrodului, cum ar fi o pastă de carbon, se pot obţine senzori
amperometrici.
O serie de senzori optici folosesc principiul de schimbare a pH-ului. Un indicator de
pH care işi schimbă culoarea poate fi încorporat într-o membrană din PVC sau acetat de
celuloză. Dacă indicatorul are o incarcatură pozitivă în formă acidă şi este roşu, fiind apoi
neutarlizat bazic (albastru), se poate comporta ca un indicator de pH. Schimbarea de culoare
va fi detectată de un colorimetru sau spectrometru. Electroneutralitatea în membrană este
obţinută prin folosirea unui anion lipofilic, cum ar fi tetrafenilboratul.
Dimensiunea moleculară poate fi baza pentru selectivitate. Într-un mod foarte simplu,
site moleculare pot separa moleculele mari și mici. Calixarenele sunt molecule în formă de
cupă, proiectate cu o anumită dimensiune internă, în care au loc molecule specifice. Aceste
materiale au fost folosite în senzori, pentru calciu. Colorantul „Albastru de Nil ” este
încorporat într-o poli-membrană, cu un contra-ion anionic și un ligand calix-arenă
tetraphosphin. Acest lucru este folosit ca un optod, care reprezintă un senzor optic, ce măsoară
11
o substanţă specifică cu ajutorul unui traductor chimic. Optodul selectează calciu, ignorând
sodiul.
Figura 2.1: Calixarenă tipică ionoforă, în formă tridimensională, de energie minimă
Antibioticul valinomicină este un ionofor neutru, care va prelucra ionii de potasiu
selectiv, deoarece astfel de ioni se potrivesc bine în cavitatea creată în interiorul moleculei de
valinomicină.
Figura 2.2: Structura complexului valinomicină/potasiu
12
Analiza spectroscopică în recunoaşterea moleculară se foloseşte pentru identificarea
specifică a structurii diferiterol molecule. Energia internă a unei molecule poate fi exprimată
astfel:
(2.4)
Aceste energii corespund anumitor regiuni ale spectrului, iar când o radiaţie se exercită asupra
unei molecule, acesta va absorbi radiaţia la anumite lungimi de undă, astfel încât molecula are
un nivel de energie mai ridicat.
2.7.3. Recunoaşterea biologică
Siatemele biologice furnizează elementele selective folosite în biosenzori. Aceste
elemente reprezintă substanţe care au capacitatea de a se agaţa de o anumită substanţă de
interes. Această capacitate este regasită la patru grupuri de materiale:
- Enzime;
- Anticorpi;
- Acizi nucleici;
- Receptori.
Cele mai utilizate substanţe sunt enzimele. Acestea actionează precum catalizatori
biologici în anumite reacţii şi au capacitatea de a se lega de anumite substanţe.
Anticorpii se vor lega la antigenul specific, pe care il vor îndeparta din sfera lor de
actiune, fara efect catalitic. Anticorpii sunt capabili să dezvolte o sensibilitate ridicată în
biosenzori.
Acizii nucleici sunt foarte puţin utilizaţi. Aceştia operează selectiv, datorită
caracteristicilor pe bază de asociere. Potenţialul acizilor nucleici este de a identifica dereglari
genetice.
Receptorii reprezintă proteine cu proprietăţi de recunoaştere moleculară, care
traversează intreaga lăţime a membranei unei celule. Aceştia sunt dificil de izolat, dar au
capacitatea de a se lega de soluţii, având un grad de afinitate şi specificitate similar
anticorpilor.
13
3. Reţele wireless de senzori
Datorită avansării comunicaţiilor wireless, în ultimii ani a luat amploare dezvoltarea
reţelelor cu costuri scăzute şi economice din punct de vedere energetic. Aceste reţele folosesc
senzori multifunctionali, de dimensiuni mici, care au capacitatea de a procesa datele colectate
şi de a comunica între ei prin canale de radiofrecvenţă. O reţea de senzori este realizată pentru
a detecta evenimente sau fenomene, pentru a colecta şi procesa date şi pentru a trimite
informaţia utilizatorilor.
3.1. Caracteristici
Caracteristicile principale ale reţelelor de senzori sunt:
- Capacitatea de auto-organizare;
- Comunicare broadcast pe rază scurtă şi rutare multihop;
- Desfasurare densă şi cooperare între nodurile de senzori;
- Schimbarea continuă a topologiei datorată degradarii nodurilor;
- Limitari de energie, putere de transmisie, memorie şi capacitate computaţională.
Aceste caracteristici fac ca reţelele de senzori să se comporte diferit faţă de alte reţele
wireless ad hoc sau mesh. Combinând senzori de dimensiune mică, computere economice din
punct de vedere energetic si echipamente radio, s-a creat o noua platformă tehnologică de o
deosebită importanţă şi aplicabilitate.
3.2. Cercetare şi interes comercial
Interesur comercial şi de cercetare în aria de dezvoltare a reţelelor de senzori wireless
este într-o continuă creştere. Investiţiile companiilor de profil reflectă interesul comercial pe
care îl presupune dezvoltarea acestor tehnologii, care se completează cu gasirea unor soluţii
hardware si software.
În comparaţie cu folosirea a cativa senzori scumpi, cu un grad mare de acurateţe,
strategia de implementare a unui numar mare de senzori ieftini are avantaje semnificative,
comparativ cu costul intregului sistem: rezolutie spatiala mult mai mare, robusteţe, acoperire
uniformă, fiabilitate, uşor de implementat, consum redus de energie şi durată mare de viaţă.
14
Idea esenţială este poziţionarea senzorilor aproape de sursa potenţialului fenomen de studiat,
unde datele achiziţionate sa aiba cea mai mare acuratete.
Detecția făcută la un nivel detaliat poate revoluționa modul în care sistemele fizice
complexe sunt înțelese. Adiția de actuatoare deschide o dimensiune complet nouă, permițând
gestionarea și manipularea mediului la o scară care oferă oportunităţi enorme pentru orice
disciplină științifică. Combinația de tehnologie de rețele de senzori cu sisteme
microelectromecanice și nanotehnologie va reduce considerabil dimensiunea noduri și va
spori capacitățile rețelelor.
3.3. Aplicabilitate
3.3.1. Inginerie:
- Masini care cuprind o reţea de zeci de senzori şi actuatori, sunt legate într-un
sistem de sisteme pentru a imbunataţi eficienţa şi siguranţa în trafic.
- Tastaturi virtuale cu accelerometru tactil, care pot înlocui dispozitivele de
intrare convenționale pentru PC-uri.
- Detectarea și întreținerea în instalațiile industriale. Roboți industriali complexi
sunt echipați cu senzori care sunt conectați prin cabluri la un calculator
principal. Deoarece cablurile sunt costisitoare și supuse uzurii cauzate de
mișcarea robotului, companiile le înlocuiesc cu conexiuni wireless. Prin
montarea de bobine mici pe nodurile de senzori, principiul de inducție este
exploatat pentru a rezolvă problemă de alimentare.
- Reducerea fenomenului de frecare la aeronave poate fi realizată prin
combinarea senzorilor de debit cu actuatoare de suflare, care sunt instalate pe
aripile unui avion.
- Spații de birouri inteligente. Zonele sunt echipate cu senzori de lumină,
temperatură și mișcare, cu microfoane pentru activare vocală și senzori de
presiune în scaune. Fluxul de aer și temperatura pot fi setate local, pentru o
singură cameră.
- Studii sociale. Dotarea ființelor umane cu noduri de senzori permite studii
interesante ale interacțiunilor și comportamentului social.
15
3.3.2. Agricultură şi monitorizare a mediului:
- Agricultura de precizie. Există posibilitatea gestionării culturilor și animalelor,
sau controlul precis al concentrației de îngrășăminte.
- Explorare planetară. Se poate realiza explorare și supraveghere în medii ostile,
de la distantă, în regiuni geografice sau locații toxice.
- Monitorizare geofizică. Activitatea seismică poate fi detectată la o scară mult
mai fină folosind o rețea de senzori echipaţi cu accelerometre.
- Monitorizarea calității de apă dulce. Domeniul hidrochimiei are nevoie de
rețele de senzori, datorită variabilității spatiotemporale complexe a
parametrilor hidrologici, chimici și ecologici, aici survenind dificultăţi de
prelevare a probelor de apă, în special în locuri îndepărtate sau în condiții
nefavorabile.
- Proiectul Zebranet, din cadrul Universitatii Princeton, are ca scop urmărirea
mișcării de zebre din Africa.
- Monitorizarea habitatului. Cercetatorii de la UC Berkeley și Colegiul Atlantic
din Par Harbor au pus senzori pe Insula Great Duck, în Maine, pentru a măsura
umiditatea, presiune, temperatura, radiațiile infraroșii, radiația solară totală și
radiație fotosintetică activă.
- Detectarea dezastrelor. Incendiile forestiere și inundațiile pot fi depistate
precoce și cauzele pot fi localizate cu precizie prin amplasarea densa a rețele de
senzori.
3.3.3. Inginerie civilă:
- Monitorizarea structurilor. Senzorii vor fi plasaţi în poduri pentru a detecta și
avertiza în legătură cu problemele structurale în rezervoare de apă pentru a observa
materiale periculoase. Reacția clădirilor înalte la vânt și cutremure poate fi studiată
și uzura materialelor poate fi monitorizată îndeaproape.
- Planificare urbană. Planificatorii urbani vor urmări modele subterane sau cât de
mult dioxid de carbon emit oraşele.
- Recuperarea dupa dezastre. În clădirile dărâmate de un cutremur, pot fi infiltraţi
roboți cu senzori pentru a localiza supravieţuitorii.
16
3.3.4. Aplicaţii militare:
- Monitorizarea și managementul activelor. Comandanții pot monitoriza starea și
locaţia trupelor, armelor și proviziilor pentru a îmbunătăți comanda militară,
controlul, comunicațiile și de calculele.
- Supravegherea și monitorizarea spațiului de luptă. Senzori de vibrație și magnetici
pot raporta mişcarea vehiculelor sau a persoanelor, permiţând o supraveghere
amanunţită a forțelor opozante.
- Război urban. Senzorii sunt utilizaţi în clădiri care au fost golite pentru a preveni
reocuparea lor.
- Protecție. Obiecte sensibile, cum ar fi centralele nucleare, poduri, ziduri de sprijin,
conducte de petrol și de gaze, turnuri de comunicare, depozitele de muniții și
comandamente militare pot fi protejate de câmpuri cu senzori inteligenţi, capabile
sa facă diferenţa între diferite clase de intruși. Atacuri biologice și chimice pot fi
detectate precoce sau chiar prevenite printr-o rețea de senzori care acționează ca
un sistem de avertizare.
3.3.5. Monitorizare medicală si chirurgie:
- Detectare medicală. Date fiziologice, cum ar fi temperatura corpului, tensiunea
arterial sau pulsul sunt detectate și transmise în mod automat la un computer
sau un medic, putând fi utilizate pentru monitorizarea stării de sănătate și
explorare medicală. Bandaje cu senzori wireless pot avertiza asupra infecţiilor.
Senzori minusculi în fluxul sangvin, alimentaţi de un câmp electromagnetic
extern, slab, pot analiza continuu sângele și pot preveni coagularea și
tromboza.
- Micro-chirurgia. Un roi de roboți microelectromecanici pot colabora pentru a
efectua operaţii microscopice și chirurgie minim invazivă.
Oportunitățile pentru reţele de senzori wireless sunt omniprezente. Cu toate acestea, o
serie de provocări formidabile trebuie să fie rezolvate înainte ca aceste aplicații sa poata
deveni realitate.
17
3.4. Provocari tehnice
Popularea lumii cu rețele de senzori necesită o înțelegere fundamentală a tehnicilor de
conectare și gestionare a nodurile de senzori cu o rețea de comunicații într-o maniera optimă,
scalabilă. În mod evident, rețelele de senzori aparțin clasei de rețele ad-hoc, dar au
caracteristici specific, care nu sunt prezente în rețelele generale ad-hoc.
Rețelele de senzori si cele ad-hoc împartăşesc o serie de provocări, cum ar fi
constrângerile de energie şi de rutare. Rețelele generale ad-hoc induc modele de trafic diferit
faţă de rețelele de senzori, au alte cerințe pe durata de viață și sunt adesea considerate a consta
in noduri mobile. În retelele de senzori wireless, majoritatea nodurilor sunt statice, cu toate
acestea, rețeaua de noduri de senzori de bază poate fi suprapuse peste senzori mobile (roboți)
mai puternici, care, ghidaţi de senzori de bază, se pot deplasa sau chiar urmări obiecte de
interes.
Nodurile de rețea sunt dotate cu emițătoare si receptoare wireless, folosind antene care
pot fi omnidirecționale (radiații izotrope), foarte direcționale (punct-la-punct), eventual
orientabile. În funcție de pozițiile nodului și de aria de acoperire a transmițătorului şi a
receptorului, nivelul de putere de transmisie și nivelul de interferență se modelează din
perspectiva unei conectivitati wireless, sub forma unui grafic multihop, aleator, între noduri.
Această topologie ad-hoc se poate schimba cu timpul, în funcţie de ajustările parametrilor
nodurilor la transmisie şi receptie.
Pentru că problema cea mai dificilă în rețelele de senzori este limitarea energetică,
multe eforturi de cercetare vizează îmbunătățirea eficienței energetice la diferite aspecte. În
rețelele de senzori, energia este consumată, în principal, din trei motive: transmisia datelor,
prelucrarea semnalelor şi operatiile hardware. Este de dorit să se dezvolte tehnici de
prelucrare eficiente energetic, care reduc la minimum necesarul de energie pentru toate
nivelurile şi în același timp reduc transmiterea mesajelor de control şi coordonare de la rețea.
18
3.5. Surse de alimentare
Cele mai dificile constrângeri în proiectarea de reţele de senzori wireless sunt cele
referitoare la consumul minim de energie necesară pentru funcţionarea circuitelor și
eventualelor dispozitive microelectromecanice. Problema energiei este agravată dacă sunt
prezente actuatoare, care pot fi consumatoare mai mari de energie decât senzorii.
La miniaturizarea nodurilor, densitatea de energie a sursei de alimentare este problema
principală. Tehnologia curentă produce baterii cu aproximativ 1 J / mm3
de energie, în timp ce
condensatorii pot realiza pana la 1 MJ / mm3. Dacă un nod este proiectat să aibă o durată de
viață relativ scurtă, de exemplu, de câteva luni, o baterie este o soluție logică. Cu toate
acestea, pentru nodurile care pot genera citirile senzorilor pentru perioade lungi de timp, este
preferabila o metoda de încărcare. În prezent, grupuri de cercetatori investigheaza utilizarea
de celule solare pentru a încarca condensatoare cu photocurenti de la sursele de lumină
ambientală. Fluxul solar poate produce densități de putere de aproximativ 1 mW / mm2.
Eficiența energetică a unei celule solare variază între 10 și 30%, oferind 300 μW în lumina
soarelui pentru o celula solara de 1 mm2, la 1V. Celule solare aşezate în serie vor trebui să fie
utilizate pentru a furniza tensiuni corespunzătoare.
Achizițiile senzorului se pot realiza la 1 nJ pe eșantion, iar procesoarele moderne pot
efectua calcule la 1 nJ pe instructiune. Pentru comunicații wireless, tehnologiile principale
sunt bazate pe RF și tehnici de transmisie optica, fiecare avand avantaje și dezavantaje. RF
reprezintă o problemă, deoarece nodurile pot oferi spațiu foarte limitat pentru antene.
Tehnicile curente de transmisie RF (de exemplu, Bluetooth) consumă aproximativ 100 nJ
pentru fiecare bit, pentru o distanță de la 10 la 100 m, ceea ce face comunicarea foarte
scumpă, comparativ cu achiziţia şi prelucrarea.
O alternativă este folosirea transmisiei optice free-space. Dacă o cale line-of-path este
disponibilă, un link optic free-space, cu un desing bun, are nevoie de energie semnificativ mai
mică decât omologul său RF, în prezent, aproximativ 1 nJ pe bit. Motivul pentru acest avantaj
energetic este faptul că transceiverele optice necesită numai circuite simple, cu bandă
analogică și circuite digitale, fără modulatoare, filtre active și demodulatoare. În plus,
lungimea de undă extrem de scurtă de lumină vizibilă face posibil ca un dispozitiv de scală
milimetrică să emită un fascicul îngust, ce corespunde unui câștig de aproximativ cinci la șase
ordine de mărime în comparatie cu un radiator izotrop. Cu toate acestea, un dezavantaj major
este că fasciculul trebuie fixat foarte precis catre receptor, ceea ce poate fi dificil de realizat.
19
În retelele wireless de senzori în care sunt implicate prelevarea de probe, prelucrarea,
transmiterea de date și acționarea, negocierea între aceste activități joacă un rol important în
consumul de energie. Echilibrarea acestor parametrii va fi punctul central al procesului de
proiectare de reţele wireless.
3.6. Elaborarea de protocoale eficiente energetic
Este cunoscut faptul că clustering-ul este o modalitate eficientă de a economisi energie
pentru reţelele statice de senzori. Clustering-ul are trei diferențe semnificative din schemele
de grupare convenționale. În primul rând, compresie de date sub formă de codificare sursă
distribuită este aplicată într-un grup pentru a reduce numărul de pachete de transmis. În al
doilea rând, proprietatea de centrare de date devine o identitate invechită pentru un nod de
sensori. Prectic, utilizatorul este frecvent interesat de fenomene care au loc într-o zonă
specifică, mai degrabă decât într-un nod individual de senzori. În al treilea rând, rotația
aleatoare a capetelor de grup asigura un echilibru de consum de energie.
O alta strategie de creștere a eficienței energetice este utilizarea arborilor de broadcast
si multicast, care preiau proprietatea de broadcast a antenelor omnidirecționale. Dezavantajul
este că, complexitatea mare de calcul poate anula beneficiul realizabil. Pentru rețelele de
senzori, aceasta schema de comunicare unu-la-mulți este mai puțin importanta pentru că toate
datele trebuie să fie livrate la o singură destinație, schema de trafic (pentru traficul aplicaţiei)
este opusul, adică, mulți-la-unul. În acest caz, în mod cert, avantajul de wireless multicast
oferă beneficii mai puține, cu excepția cazului în care sunt puse în aplicare schemele de
traiectorie sau cele de diversitate de cooperare.
Exploatarea funcţiei sleep este imperativ necesară pentru a preveni nodurile de senzori
să irosească energie la primirea pachetele care nu le sunt adresate. În combinaţie cu
protocoale eficiente de acces la mediu, abordarea funcţiei sleep ar putea eficientiza consumul
energetic, fără degradarea transferului, dar cu penalităţi de întârziere.
20
3.7. Capacitatea de trafic
Doi parametri descriu capacitatea rețelei de a suporta trafic: capacitatea de transport și
de transfer. Primul parametru este o sumă de capacităţi de distanță ponderată, care permite
evaluarea performanțelor rețelei. Capacitate de transfer este o măsură a cantitatii maxime de
trafic care poate fi livrată de rețea. Într-o rețea de pachete, transferul poate fi definit ca
numărul așteptat de transmisii de pachete livrate cu succe de un anumit nod, pe unitatea de
timp.
Capacitatea rețelelor wireless, în general, este un domeniu activ de cercetare în
comunitatea de teoria informației. Rezultatele importante includ scalarea joasă pentru
codificarea punct-la-punct, ceea ce demonstrează ca transferul scade cu √ , pentru o rețea
cu N noduri. Noi rezultate permit codarea de rețea, producând un comportament de scalare
ușor mai optimist, deși complexitatea este ridicată. Cercetarile au arătat că mobilitatea poate
menține constantă capacitatea pe nod, pe măsură ce rețeaua crește, dar acest beneficiu vine cu
un cost de întârziere nelimitat.
Transferul este legat de rata de transmisie a fiecărui transmițător, care, la rândul său,
este delimitată de capacitatea de canal. Din punct de vedere pur teoretic, capacitatea este
calculate pe baza ipotezei canalului ergodic, adică cuvintele cod sunt comparate cu coerența
timpului canalului. Această capacitate de tip Shannon este numita capacitate de transfer. Cu
toate acestea, în rețelele practice, în special cu aplicaţii constranse de întarzieri, această
capacitate nu poate să ofere o indicație utilă a capacității canalului de a transmite cu o
probabilitate mica de eroare. Mai mult decât atât, în sisteme cu acces multiplu, strategiile
corespunzătoare de alocare de energie pentru capacitatea maxim realizabila favorizează
întotdeauna canalele "bune", conducând astfel la inechitate între noduri.
Pentru aplicații constranse de întarzieri, canalul este presupus a fi nonergodic, iar
capacitatea este o variabilă aleatoare, în loc de o constantă în definiția clasică a lui Shannon.
Pentru o legătură de intarziere D, canalul este adesea presupus a fi blocat, iar un model de
canal compozit este adecvat atunci când se specifică capacitatea. În mod corespunzător, având
în vedere puterea de zgomot, starea canalului și alocarea de putere, au fost propuse noi
definitii pentru sistemele cu constrangeri de întarziere.
21
3.8. Rutarea
În rețelele ad-hoc, protocoalele de rutare trebuie să implementeze trei funcții
principale: determinarea și detectarea schimbărilor topologice ale rețelei, menținerea
conectivitatii retelei și calcularea și de a găsi de căi adecvate. În rețele de senzori, mai putin
efort a fost alocat protocoalelor de rutare, deși este clar că un protocol de rutare ad-hoc
(precum vectorul secventa destinatie DSDV), algoritmi ordonati temporar de rutare (TORA),
rutare sursa dinamica (DSR) și vectorul ad-hoc de distanta la cerere (AODV) nu sunt
potrivite pentru rețelele de senzori, deoarece principalul tip de trafic în retelele wireless de
senzori este "mulți la unul", toate noduril raportand la o singura stație de bază sau centru de
fuziune. Cu toate acestea, unele merite ale acestor protocoale pot face referinta la
caracteristicile rețelelor de senzori, cum ar fi comunicare multihop și rutarea QoS. Rutarea
pote fi asociata cu compresia de date, pentru a spori scalabilitatea rețelei.
3.9. Modelare
Bazele de analiză, simulări și abordari analitice sunt modele exacte si usor de
manipulat. Modelele de rețea globală trebuie să includă numărul de noduri și distribuția lor
relativa, gradul și tipul de mobilitate, caracteristicile legăturilor wireless, volumul de trafic
injectat de surse și durata de viață a interacțiunilor lor, modele detaliate ale consumului de
energie.
3.10. Legaturi wireless
O atenuare proporțională cu dα, unde d este distanța între două noduri și α este un așa-
numit exponent de pierdere a traiectoriei, este acceptata ca un model pentru pierderea de
traiectorie. Alpha variaza între 2 și 4 sau chiar 5, în funcție de caracteristicile canalului
(mediu, poziția antenei, frecvență). Aceast model de pierderea a traiectorie, împreună cu
faptul că pachetele sunt transmise cu succes dacă raportul semnal-zgomot-și-interferențe
(SNIR) este mai mare decât un anumit prag, are ca rezultat un model determinist adesea
folosite pentru analiza rețelelor de pachete multihop. Astfel, raza de transmisie cu succes are o
valoare determinista, indiferent de starea canalului wireless. Dacă sunt considerate numai
interferentele la o anumită distanță de receptor, acest "model fizic" se transformă într-un
"model de disc".
22
Natura stochastica a canalului degradat și faptul că SINR este o variabilă aleatoare
sunt in mare parte neglijate. Cu toate acestea, volatilitatea canal nu poate fi ignorat în rețelele
wireless.
S-a demonstrat, de asemenea, inexactitatea modelelor disc, fiind ușor de demonstrate
experimental. In plus, acest "model de totul sau nimic" conduce la presupunerea că o
transmisie de peste o cale multihop eșuează complet sau are o rata de succes de 100% ,
ignorând faptul că probabilitatea de pierdere a pachetelor de tip “end-to-end” crește odată cu
numărul de hopuri. Deși degradarea a fost considerate în contextul rețelelor de pachete,
impactul acesteia asupra transferului rețelelor multihop și protocoalele de MAC și nivelelor
superioare este în mare măsură o problemă deschisă.
Un model de canal mai precis va avea un impact asupra cele mai multe dintre valorile
importante. În cazul degradarii Rayleigh, primele rezultate arata ca beneficiile de energie de
rutare peste multe hopuri scurte poate dispărea complet, în special dacă latența este luată în
considerare. Modelul de degradare Rayleigh nu numai că este mai precis decât modelul disc,
dar are, de asemenea, avantajul suplimentar de a permite separarea efectelor zgomotului și
cele de interferență, datorită distribuției exponențiale a puterii primite. În consecință, analiza
performanței poate fi ușor divizat în analiza cu interferenta zero (analiză a zgomotului) și o
retea cu zgomot zero (analiză a interferentei).
3.11. Distribuția nodurilor și mobilitate
Graficele obisnuite și distribuțiile uniform aleatoare sunt utilizate pe scară largă
analitic pentru modelele maleabile. Aceasta din urmă poate fi problematică, deoarece noduri
pot fi arbitrar apropiate, ceea ce duce la atingerea unor nivele nerealiste de putere, în cazul în
care atenuarea traiectoriei se presupune a fi proporțională cu dα. Graficele cu variații
gaussiene pot fi mai precise. Modele de mobilitate generice pentru retelele wireless de senzori
sunt dificil de definit, deoarece acestea sunt extrem de specific pe aplicatii.
3.12. Conectivitatea
Conectarea rețelelor este un aspect important, deoarece este esențial pentru cele mai
multe aplicații ca rețeaua sa nu fie împărțita în părți disjuncte. Dacă pozițiile nodurilor sunt
modelate ca un punct Poisson în două dimensiuni (care, din motive practice, corespunde unei
23
distribuții uniform aleatore), problema de conectivitate a fost studiat folosind instrumente de
teorie de patrundere continua. Pentru rețele mari, fenomenul de tranziție de fază ascuțita
poate fi observate: probabilitatea ca fenomenul de patrundere al retelei sa sara brusc de la
aproape 0 la aproape 1, imediat ce densitatea rețelei este mai mare decât o anumită valoare
critică. Cele mai multe astfel de rezultate sunt bazate pe abstracție geometrică circulara. Este
presupus, totuși, că și alte funcții de conectivitate duc la o conectivitate mai buna, cum ar fi
faptul ca discul este apparent cea mai grea formă de a conectat. O consecință practică a acestei
conjuncturi este că rezultatele de degradare isi imbunatatesc conectivitatea. O lucrare recentă
discută, de asemenea, impactul asupra interferențelor. Simplificarea ipotezelor necesare
pentru a obține aceste rezultate lăsa insa multe probleme deschise.
3.13. Asigurarea calitatii
Calitatea serviciilor se referă la capacitatea unei rețele de a oferi date fiabil și în timp
util. O cantitate mare a serviciilor, cum ar fi, capacitatea de transfer sau de transport, nu este
în general suficientă pentru a satisface cerintele de intarziere. În consecință, viteza de
propagare a informației poate fi la fel de important ca transferul. Astfel, în plus față de
capacitatea rețelei, o problemă importantă in multe retele wireless de senzori este cea a
garantiei calității serviciilor. Lucrari anterioare legate de calitatea rețelelor wireless s-au axat,
in mare parte, pe întârzieri. Asigurarea calitatii, într-un sens mai larg, este format din tripletul
(R, Pe, D), unde R reprezintă transferal, Pe denota fiabilitatea, masurata prin probabilitatea de
eroare de bit sau probabilitatea de pachete pierdute, și D denotă întârziere. Pentru un anumit
R, fiabilitatea unei conexiuni ca o funcție de întârziere va urma curba generală.
Figura 1: Curba generală fiabilitate-întarziere
24
De reținut este că, capacitatea reprezinta numai un punct de pe curba fiabilitatea-
întârziere și prin urmare, nu este întotdeauna relevantă.
Deoarece calitatea este afectată de alegerile de design la nivel fizic, acces la mediu și straturi
de rețea, este necesară o abordare integrată a gestionării calitatii.
Rețele de senzori wireless au aplicabilitate în practica in toate domeniile științei și
inginerie, in medicina, industrie, armata, securitate, știința mediului, geologie, agricultura sau
studii sociale. În combinație cu actuatoare macroscopice sau microelectromecanice, permit
manipularea mediului într-un mod fără precedent. Cercetatorii și operatori se confruntă în
prezent cu o serie de aspecte critice care trebuie să fie rezolvate înainte ca aceste aplicații sa
devina realitate. Crearea de rețele wireless de prelucrare a datelor distribuite in aplicatii
embedded necesita noi abordări de design de protocol și hardware / software integent.
4. Studio de caz: senzorul mindwave
4.1. Introducere
Ultimul secol de cercetare in domeniul neurostiintelor si avansul tehnologic au permis
gasirea de noi metode de abordare a informatiilor legate de creierul uman. Prin folosirea unor
metode neinvazive, cum ar fi plasarea unui sensor pe scalp, se pot afla modelele și frecvențele
semnalelor electrice de la nivelul creierului.
Gama MindTools propune o metoda interactiva de studiu, cu ajutorul unei casti ce
contine un sensor care implementeaza tehnologia NeuroSky TinkGear, care măsoară
semnalele electrice analogice, denumite unde cerebrale, prelucrandu-le în semnale digitale.
Tabelul de mai jos oferă un rezumat al frecvențelor recunoscute de senzorul Mindwave, care
tind să fie generate de diferite tipuri de activitate la nivelul creierului:
Tipul undei cerebrale Gama de frecventa Activitate cerebrala
Delta 0.1 Hz - 3 Hz Somn profund, fara vise, stare de
inconstienta
Theta 4 Hz – 7 Hz Stare intuitiva, creativa, imaginativa sau
vis
Alpha 8 Hz – 12 Hz Stare de constienta, relaxare, liniste
25
Beta cu frecventa scazuta 12 Hz - 15 Hz Stare de veghe, concentrare relaxata,
integrare
Beta cu frecventa medie 16 Hz - 20 Hz Stare de gandire, constienta
Beta cu frecventa mare 21 Hz - 30 Hz Stare alerta, agitata
Tabel 4.1: Tipuri de unde cerebrale, cu frecvente caracteristice
Tehnologia ThinkGear permite dispozitivului sa preia undele cerebrale ale individului.
Acesta include senzorul, care se plaseaza pe frunte, punctul de contact si de referinta, realizat
prin prinderea clipsului de lobul urechii si chipul integrat care proceseaza datele. Undele
cerebrale in forma bruta si parametrii eSense, determinati prin starea de atentie si meditatie,
sunt procesati cu ajutorul chipului ThinkGear.
eSense reprezinta un algoritm de caracterizare a starilor mentale. Pentru a calcula
parametrii eSense, tehnologia NeuroSky ThinkGear amplifica semnalul brut si indeparteaza
zgomotul ambiental si miscarea musculara. Algoritmul eSense este implementat ulterior pe
semnalul filtrat. Valorile parametrice furnizate in urma implementarii algoritmului nu
reprezinta valori numerice exacte, acestea facand referinta la o serie de activitati cerebrale.
La fel ca in cazul exersarii unui muschi necunoscut, va fi nevoie de antrenament
pentru a obtine control deplin asupra parametrilor eSense. In general, atentia poate fi
controlata prin pastrarea concentrarii la nivel vizual. Pentru a lucre cu acest parametru, se
recomanda pastrarea unui sir de ganduri indreptat spre realizarea unui singur proces sau
imaginarea rezultatului dorit. In cazul starii de meditatie, in general este de dorit o stare de
relaxare. Acest lucru se poate realiza prin atingerea unei stari de calm, in care mintea este
degajata de ganduri si actiuni care distrag atentia. Pentru a ajunge la o stare meditativa,
experimentul este recondat sa se realizeze cu ochii inchisi. Rabdarea reprezinta un factor
esential in atingerea rezultatelor dorite.
4.2. Abordare tehnica
Pentru fiecare parametru eSense, exista o scala cuprinsa intre 1 si 100. Pe acesta scala,
o valoare cuprinsa intre 40 si 60 este considerata neutra in sensul stabilit prin tehnicile de
masurare conventionale. O valoare cuprinsa intre 60 si 80 este considerata usor crescuta,
putand fi interpretata ca fiind un nivel mai mare decat cel normal. O valoare cuprinsa intre 80
si 100 este considerata ridicata, aceasta reprezentand un nivel superior al parametrilor eSense.
26
Similar, valori cuprinse intre 20 si pa indica niveluri reduse ale parametrilor, iar valori
cuprinse intre 1 si 20 indica niveluri foarte scazute. Aceste niveluri pot indica stari in care
atentia este distrasa sau stari de agitatie. Motivul pentru care exista o gama relativ variata
pentru fiecare interpretare este dat de modul de invatare dinamica al argoritmilor eSense. In
anumite momente sunt folositi algoritmi usor-adaptivi pentru ajustarea unor fluctuatii naturale
pentru diferiti utilizatori. Acest lucru compnseaza pentru faptul ca undele cerebrale sunt
supuse la limite normale, variatii si fluctuatii. Acesta este unul din motivele pentru care
senzorii ThinkGear sunt atat de versatili, putand fi utilizati pentru a obtine date precise
indiferent de conditii.
4.3.Algoritmi
Algoritmi fundamentali de tip FFT (Fast Fourier Transform):
Relatia de calcul fundamental a procesoarelor de semnal:
[ ] [ ] ∑ [ ]
(4.1)
[ ] ∑ [ [ ] [ ]
] ∑ [ [ ]
[ ] ] (4.2)
- Se folosesc pentru obtinerea unei reduceri a efortului de calcul
- Utilizeaza proprietatile armonicelor elementare a semnalului
Caracteristici:
- Durata semnalului discret trebuie sa fie o putere a lui 2 ( )
- Semnalul de intrare este identic cu cel original sau obtinut prin rearanjarea
esantioanelor
- Semnalele intermediare reprezinta versiuni din ce in ce mai rafinate ale semnalului
initial
- Semnalul de iesire este identic cu TFD sau obtinut prin rearanjarea esantioanelor
- Calculele sunt organizate pe doua nivele ierarhice:
Micro-nivel, in care exista N/2 blocuri paralele de calcul
Macro-nivel, in care exista L trepte secventiale de calcul
27
Notatii si conventii:
– Operatorul de intarziere cu un pas
– Numarul de esantioane ale semnalului ( )
– Secventa discreta de semnal de analizat ( )
– Transformata Fourier discrete asociata semnalului
– Treapta unitara discrete
[ ] {
– Impuls unitar periodic (4.3)
– Armonica elementara, unde: (4.4)
∑ ∑
[ ] (4.5)
Sinteza ITFD:
[ ]
∑ [ ]
(4.6)
TFD reduce numarul de operatii necesare calculului in implementarea directa, folosind
proprietatile armonicelor elementare.
4.3.1. Algoritmul lui Goertzel:
- Prima variant de calcul a TFD:
Analiza TFD:
[ ] ∑ [ ]
(4.7)
Exprimare echivalenta TFD:
[ ] ∑ [ ]
(4.8)
*ℎ𝑘
𝑥 𝑦𝑘 ≡ 𝑥 ∗ ℎ𝑘
28
ℎ [ ] [ ] (4.9)
[ ] ∑ [ ]ℎ [ ] ∑ [ ]
(4.10)
[ ] [ ] (4.11)
Functia de transfer a sistemului este:
∑ ℎ [ ] ∑
(4.12)
Euactia recursive a iesirii:
[ ] [ ] [ ] (4.13)
[ [ ] [ ]
[ ] [ ] [ ]
[ ]
[ ] [ ] [ ] [ ]
(4.14)
( ) [ ] [ ] (4.15)
(
) [ ] (
) [ ] (4.16)
[ ] [ ]
[ ] [ ]
[ ]
(4.17)
Schema de calcul:
Figura 4.1: Schema inţială de calcul a Algoritmului lui Goertzel
𝑦𝑘
𝑞
𝑞
𝑞
𝑤𝑁𝑘
2cos 𝑘𝜋
𝑁
x
-1
29
Initializare: [ ] [ ] (4.18)
Pentru a calcula, vom folosi o varinta mai eficienta de calcul:
Figura 4.2: Schema eficientă de calcul a Algoritmului lui Goertzel
Algoritmul lui Goertzel:
[ [ ] [ ]
[ ]
[ ] [ ] [ ]
[ ]
[ ] [ ]
(4.19)
[ ] [ ] [ ] [ ] (4.20)
4.3.2. Algoritmul FFT bazat pe segmentarea in timp:
Principiul segmentarii in timp:
[ ] ∑ [ ]
(4.21)
[ ] ∑ [ ] ∑ [ ]
(4.22)
Pentru TFD2M se poate utiliza o pereche de TFDM, aplicata segmentelor par si impar ale
segmentului original.
(4.23)
[ ] ∑ [ ]
∑ [ ]
(4.24)
[ ] ∑ [ ]
(4.25)
[ ] ∑ [ ]
(4.26)
𝑦𝑘
x
2cos 𝑘𝜋
𝑁
𝑞
𝑞 -1
𝑣𝑘
𝑤𝑁𝑘
30
In cazul in care N=4M, semnalul poate fi partajat in 4 segmente. In general, daca N=2L,
semnalul poate fi partajat in 2L-1
segmente, fiecare segment avand 2 esantioane.
Semnalul initial, , obtinut prin rearanjarea esantioanelor lui x, este transformat succesiv in
semnale intermediare , , …, , obtinandu-se in final semnalul , cu ajutorul TFDN.
[ ] [ ] (4.27)
pentru .
Pentru rearanjarea esantioanelor lui in , se va realiza o inversare binara a indexului initial.
[ [
] [ ]
[
]
[ ] [
] [
] [
(4.28)
Schema generala de calcul:
Figura 4.3: Schema generala de calcul a Algoritmului FFT cu segmentare in timp
𝑣𝑙[ 𝑙 𝑘 𝑚]
𝑣𝑙[ 𝑙 𝑘 𝑙 𝑚]
𝑣𝑙 [ 𝑙 𝑘 𝑚]
𝑣𝑙 [ 𝑙 𝑘 𝑙 𝑚]
31
4.3.3. Algoritmul FFT bazat pe segmentarea in frecventa:
Principiul segmentarii in frecventa:
[ ] ∑ [ ]
(4.29)
[ ] ∑ [ ] ∑ [ ]
(4.30)
[ ] ∑ [ ] ∑ [ ]
(4.31)
Pentru TFD2M se pot utiliza 2 segmente cu suport de lungime M.
(4.32)
[ ] ∑ [ ] [ ]
(4.33)
[ [ ] [ ] [ ]
ℎ[ ] [ ] [ ] (4.34)
[ [ ] ∑ [ ]
[ ] ∑ ℎ[ ]
(4.35)
Pentru calculul TFD2M se poate utiliza o pereche TFDM aplicata semnalelor si ℎ.
In cazul in care N=4M, semnalul poate fi partajat in 4 segmente. In general, daca N=2L,
semnalul poate fi partajat in 2L-1
segmente, fiecare segment avand 2 esantioane.
In cazul algoritmului FFT cu segmentarea semnalului in frecventa, intrarile se inverseaza cu
iesirile. Aranjarea semnalelor se face similar algoritmului FFT cu segmentare in timp.
[ [
] [ ] [
]
[ ]
[
] [ ]
[
(4.36)
32
Schema generala de calcul:
Figura 4.4: Schema generala de calcul a Algoritmului FFT bazat pe segmentarea in
frecventa
5. Concluzii
𝑣𝑙[ 𝐿 𝑙𝑘 𝑚]
𝑣𝑙[ 𝐿 𝑙𝑘 𝐿 𝑙 𝑚]
𝑣𝑙 [ 𝐿 𝑙𝑘 𝑚]
𝑣𝑙 [ 𝐿 𝑙𝑘 𝐿 𝑙 𝑚]
33
6. Bibliografie
Agardy F. J. si Nemerow N. L. 2005 Environmental Solutions; p.60-310
Dishing T. J. si McGrant M. 2010 Wireless Sensors Networks for Healthcare
Applications; p. 14-138
Eggins B. 2009 Chemical Sensors and Biosensors. Analytical Techniques in the
Sciences; p. 22-180
Goodman J. I. si Martinez D. 2008 Next-Generation Technologies to Enable
Sensor Networks
Haenggi M. 2008 Opportunities and Challenges in Wireless Sensor Networks
Ilyas M. si Mahgoub I. 2010 Handbook of Sensor Networks: Compact Wireless
and Wired Sensing Systems; p. 15-180
Ruiz L. B., Nogueira J. M., Laureiro A. A. 2008 Sensor Network Management
Sgârciu V. 2010 Traductoare si Sisteme de Masura (curs)
Ştefanoiu D. 2012 Prelucrarea Semnalelor (curs)
Yang G. 2005 Body Sensor Networks; p.63-110, 137-257
