Durch die fortschreitende Miniaturisierung stehen mittlerweile Sensor-Knoten mit einer Größe von wenigen Zentimetern zur Verfügung. Damit sind sie klein genug, um mehrere solcher Sensoren direkt am Körper zu tragen oder sie sogar in die Kleidung zu integrieren. Sie sind mit Inertialsensoren (wie sie z.B. auch in der Nintendo Wii verwendet werden) ausgestattet oder können die Herzfrequenz und Muskelaktivität des Trägers messen. Mittels Funk kommunizieren die intelligenten Sensoren untereinander sowie mit einem zentralen Knoten (z.B. PC, Smartphone, Eingebettetes System). Dabei bildet sich ein sogenanntes Wireless-Body-Area-Network, ein räumlich begrenztes drahtloses Netz.

Dieses Seminar umfasst eine Stundenanzahl von 2 SWS. Es können benotete und unbenotete Leistungsnachweise im Umfang von 2,5 (Theoriethema) oder 5 (Praxisthema) ECTS-Credits erworben werden. Vorraussetzung für das Seminar ist Interesse an Mustererkennung und Signalverarbeitung, Programmierkenntnisse sind hilfreich.

Bei Bearbeitung eines Theoriethemas soll den Seminarteilnehmern in einem 30-minütigen Vortrag ein abgegrenzter Themenbereich vorgestellt werden. Dazu dienen ausgewählte wissenschaftliche Artikel und gängige Literatur.

Im Rahmen eines Praxisthemas entwickelt jeder Teilnehmer in selbstständiger Arbeit mit Hilfe wissenschaftlicher Artikel eine Beispiel-Anwendung für das am Lehrstuhl vorhandene Sensor-Netzwerk. Vorgehensweise und erzielte Ergebnisse werden im Laufe des Seminars für alle Teilnehmer im Rahmen eines 20-minütigen Vortrags vorgestellt.

Die Note ergibt sich aus Vortrag und abgegebenem Programmcode (nur Praxisthema). Anwesenheit bei den wöchentlichen Treffen wird vorausgesetzt.

Bei Bearbeitung eines Praxisthemas sollen verschiedene Beispiel-Anwendungen für ein Sensor-Netz entwickelt und implementiert werden. Die Themen sind in den Bereichen Sport, Fitness und Gesundheit angesiedelt. Für die Bearbeitung der Themen empfiehlt sich die Orientierung an der klassischen Mustererkennungspipeline bestehend aus Datenerhebung, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifikation. In einem ersten Schritt soll eine Anwendung entwickelt werden die die gewünschte Funktionalität mit aufgezeichneten Daten bereitstellt. Für diese Prototyperstellung empfiehlt sich Matlab. Als zweiter Schritt soll die entwickelte Funktionalität als Live-Anwendung für das Betriebssystem Android (Programmierung in Java) verfügbar gemacht werden.

• MATLAB-Eine Einfuehrung.pdfDiese Übersicht bietet eine gute Möglichkeit sich mit MATLAB vertraut zu machen und ein bisschen zu spielen. Im Internet findet man außerdem diverse Tutorials zu verschiedenen Themen. MATLAB ist im CIP Pool verfügbar: Kommando "addpackage matlab".

Eine kurze Beschreibung der Tools:

• Shimmer display: Einfach Anwendung zum Verbinden und Testen der Sensoren. Keine Installation nötig, shdisplay.exe ausführen. Mehr Informationen im Shimmer Benutzerhandbuch.
• BioMOBIUS: Enthält Installations-Setup der BioMOBIUS Software und Beispiele. Mit BioMOBIUS ist es möglich Einstellungen für die Datenaufzeichnung vorzunehmen, Filter zu definieren und sogar komplette Anwendungen zu erstellen. Developer Guide, Shimmer Tutorial, Block Reference und User Manual finden sich im zip-File BioMOBIUS Dokumentation.
• USB dock driver: Installations-Setup für den den USB dock Treiber. Wird benötigt wenn der USB dock an einen Rechner angeschlossen werden soll. Dies ist z.B. bei einem firmware update der Fall.
• Firmware updater: Enthält Firmware update Software. Keine Installation nötig, nach dem Entpacken bsl430.exe ausführen.

• HTC Legend Benutzerhandbuch.pdf
• HTC Legend Kurzanleitung.pdf

• http://www.shimmer-research.com/ Website der Sensorplattform die in diesem Seminar benutzt wird.
• http://www.mathworks.com/academia/student_center/tutorials/ Einige MATLAB Tutorials.
• http://www.eclipse.org/ Kostenlose IDE zur Java-Entwicklung.
• http://developer.android.com/ Informationen zur Android Platform. Unter SDK findet ihr Informationen zum Eclipse Plugin ADT und SDK Download Links. Unter Resources gibt es Tutorials zum Einstieg.
• http://www.seniam.org/ Information zur Anbringung der EMG Elektroden (Recommendations->Sensor Locations). Ausserdem interessant ist Recommendations->Sensor Placement wo ihr Informationen zur Hautbehandlung und Fixierung findet.

Um die von euch entwickelte Software zu verwalten und zu sichern stellen wir euch ein Repository zur Verfügung. Wir verwenden Subversion (SVN). Ob ihr dieses Angebot nutzt ist euch überlassen. Die Verwendung eines Versionsverwaltungssystems bietet folgende Vorteil

1. Euer Code ist auf einem Server abgelegt und stellt damit ein Back-up eurer Daten da.
2. Änderungen werden protokolliert und es können verschiedene Versionen der Entwicklung wiederhergestellt werden.
3. Du kannst nach der Synchronisierung mit dem Server auf verschiedenen Rechner an deiner Software programmieren. Der aktuelle Stand ist also immer verfügbar.
4. Es können verschiedene Personen gleichzeititg an der Weiterentwicklung der Software arbeiten.

Weitere Details zur Benutzung eines Repositories findet ihr im Internet. Informationen zur Benutzung unseres Repositories:

• Server: svn.i5.informatik.uni-erlangen.de
• Benutzer: CIP-Login
• Passwort: Im Seminar eingegeben

Lehrstuhl für Mustererkennung
Digital Sports Group
Raum: 09.156
Telefon: 09131/85-27890

Patrick Kugler patrick.kugler(at)informatik.uni-erlangen.de

Ulf Jensen ulf.jensen(at)informatik.uni-erlangen.de