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Rückenschmerzen sind ein weit verbreitetes Problem in der deutschen Gesellschaft. In der Mehrzahl der Fälle von Schmerzen im unteren Rücken ist es schwierig, eine spezifische nozizeptive Ursache zu finden. Aus vorherigen Studien ist bekannt, dass manuelles Heben eine Belastung für die Wirbelsäule darstellen kann. Die Geschwindigkeit der Hebebewegung spielt eine Rolle, ebenso wie Gewicht und Stabilität der Gelenke und Gliedmaßen.
Ziel dieser Arbeit ist die Analyse der Veränderungen in der Kinematik der Lendenwirbelsäule, der Hüfte und des Knies beim Heben von Lasten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Gewichten. Für diese Arbeit wurden die kinematischen Daten von insgesamt 79 Personen ausgewertet. Die Stichprobe bestand aus 20 asymptomatischen Frauen, 22 asymptomatischen Männern, 19 Frauen mit chronischen Rückenschmerzen und 18 Männern mit chronischen Rückenschmerzen. Die Daten wurden mit einem 3D-Bewegungsanalysesystem in Verbindung mit einem Set passiver Marker aufgenommen.
Es wurde kein signifikanter Effekt auf die mittleren maximalen Gelenkwinkel durch den Vergleich der geschlechtlich gemischten Gruppe mit Rückenschmerzen mit asymptomatischen Personen festgestellt, im Vergleich des Verhältnisses zwischen lumbaler Bewegung zu Beckenbewegungen (L/P-ratio) konnten signifikante Unterschiede ermittelt werden. Der Vergleich der Geschlechter zeigte signifikante Unterschiede für den lumbopelvinen Rhythmus. Für die Parameter Gewicht und Geschwindigkeit wurde kein signifikanter Effekt erfasst.
Hintergrund:
Die Versorgung von Patienten mit Cochleaimplantaten erfordert im Rahmen der Rehabilitation nicht nur Hörtrainings, sondern auch regelmäßige Erfassungen des Hörvermögens. Diese Tests konzentrieren sich hierbei meist auf das Vertehen von Sprache. Hierbei müssen Patienten Wörter oder Zahlen unter Vorhandensein von Störgeräuschen verstehen. Diese Störgeräusche sind in der Regel künstlicher Natur wie Rauschen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese künstlichen Störgeräusche durch realistischere zu ersetzen und zusätzlich einen Raumklang sowohl für die Störgeräusche als auch für die zu verstehenden Wörter oder Zahlen zu implementieren. Um die Erfassung der multimodalen Sprachwahrnehmung zu verbessern, wird nicht nur eine virtuelle auditive Umgebung geschaffen, sondern auch eine visuelle Komponente integriert, die auf einem Head-Mounted Display (HMD) wiedergegeben werden kann. Das Ziel ist es, eine audiovisuelle virtuelle Realität zu schaffen, die alltagsrelevante Kommunikationssituationen widerspiegelt und somit die Validität und Relevanz von Hörtests erhöht.
Umsetzung:
Für die Umsetzung wurden Werkzeuge zur Simulation von Raumakustik und eine hochwertige visuelle Darstellung auf einem HMD benötigt. An der Technischen Universität München wurde das Tool "real-time Simulated Open Field Environment" (rtSOFE) entwickelt, das durch die Berechnung von Raumimpulsantworten Raumakustik simuliert und die direkte Wiedergabe von Schallquellen in virtuellen Klangfeldern ermöglicht. Für die visuelle Umgebung wurde die Unreal Engine 5 gewählt, die sehr realistische Darstellungen virtueller Räume ermöglicht und hauptsächlich in der Videospielindustrie verwendet wird.
Ergebnisse:
Mit den Tools rtSOFE und Unreal Engine wurden drei realistische Umgebungen geschaffen: Ein Pub, ein Wohnzimmer und eine U-Bahn-Station. Diese Umgebungen enthalten realitätsnahe Störgeräusche, die zur jeweiligen Umgebung passen. Probanden können sich dank des HMD in diesen Umgebungen frei bewegen. Zudem wurde ein Testsetup unter Verwendung von Sätzen aus dem Oldenburger Satztest innerhalb dieser audiovisuellen Umgebung umgesetzt.
Fazit:
Das entwickelte Testsetup in der audiovisuellen Umgebung ermöglicht eine realistischere und alltagsnähere Erfassung des Hörvermögens im Vergleich zu herkömmlichen Hörtests. Die visuelle Komponente trägt zur Steigerung der Realitätsnähe bei. Allerdings fehlt im aktuellen Setup die Synchronisation zwischen der auditiven und visuellen Umgebung, insbesondere in Form von Lippenbewegungen (Lip Syncing), um eine umfassende Erfassung der multimodalen Sprachwahrnehmung zu ermöglichen.
Conceptualization and implementation of automated optimization methods for private 5G networks
(2023)
Today’s companies are adjusting to the new connectivity realities. New applications require more bandwidth, lower latency, and higher reliability as industries become more distributed and autonomous. Private 5th Generation (5G) networks known as 5G Non-Public Networks (5G-NPN), is a novel 3rd Generation Partnership Project (3GPP)- based 5G network that can deliver seamless and dedicated wireless access for a particular industrial use case by providing the mentioned application’s requirements. To meet these requirements, several radio-related aspects and network parameters should be considered. In many cases, the behavior of the link connection may vary based on wireless conditions, available network resources, and User Equipment (UE) requirements. Furthermore, Optimizing these networks can be a complex task due to the large number of network parameters and KPIs that need to be considered. For these reasons, traditional solutions and static network configuration are not affordable or simply impossible. Despite the existence of papers in the literature that address several optimization methods for cellular networks in industrial scenarios, more insight into these existing but complex or unknown methods is needed.
In this thesis, a series of optimization methods were implemented to deliver an optimal configuration solution for a 5G private network. To facilitate this implementation, a testing system was implemented. This system enables remote control over the UE and 5G network, establishment of a test environment, extraction of relevant KPI reports from both UE and network sides, assessment of test results and KPIs, and effective utilization of the optimization and sampling techniques.
The research highlights the advantageous aspects of automated testing by using OFAT, Simulated Annealing, and Random Forest Regressor methods. With OFAT, as a common sampling method, a sensitivity analysis and an impact of each single parameter variation on the performance of the network were revealed. With Simulated Annealing, an optimal solution with MSE of roughly 10 was revealed. And, in the Random Forest Regressor, it was seen that this method presented a significant advantage over the simulated annealing method by providing substantial benefits in time efficiency due to its machine- learning capability. Additionally, it was seen that by providing a larger dataset or using some other machine-learning techniques, the solution might be more accurate.