Examinando por Materia "Sistema Embebido"
Mostrando 1 - 3 de 3
Resultados por página
Opciones de clasificación
- PublicaciónAcceso abiertoDiseño e implementación de medidor portátil de índice UV para la prevención de afecciones en la piel por exposición prolongada al sol(Universidad de San Buenaventura, 2023) García Mongua, Victor Manuel; Flórez García, José Benhur; Sarria Navarro, ErikaLa exposición sin cuidado a los rayos del sol resulta en daños a la salud con el tiempo, por esta razón, para alertar a la población de la intensidad de la radiación se utiliza el Índice UV. En este proyecto se identificaron las técnicas utilizadas para medir la intensidad de los rayos solares a nivel global para el diseño e implementación de una solución portátil para la medición del Índice UV que envía la información de forma inalámbrica mediante bluetooth de bajo consumo con el objetivo de reducir el riesgo de daños en la piel, quemaduras solares y cáncer de piel mediante la promoción de prácticas saludables de exposición al sol. Para la visualización de la medición se conectará al sistema embebido, una aplicación para dispositivos móviles basada en React Native para visualizar la medición inmediata acompañada de sugerencias de cuidados según el nivel. El dispositivo tiene el potencial de ser ampliamente adoptado en actividades al aire libre, entornos médicos y otros contextos donde la exposición a los rayos UV es una preocupación.
- PublicaciónAcceso abiertoPrototipo de automatización del paneo en tiempo real en sistemas 5.1 para refuerzo sonoro(Universidad de San Buenaventura, 2014-08) Ángel Atencia, John Mario; Ríos Rodríguez, Brian Fernando; Rosas Jiménez, Nelson Felipe
- PublicaciónAcceso abiertoSistema embebido destinado a la detección y eliminación de artefactos en señales EEG para aplicaciones médicas(2015-11-23) Lozada Tenorio, Cesar Augusto; David Medina, Bolívar Daniel; Valencia Murillo, José FernandoThe purpose of this degree project is to compare and implement in an embedded system algorithms to detect and reduce artifacts present in EEG signals of single channel. For this purpose an investigation of existing algorithms to detect and reduce artifacts in the EEG signals was performed, the algorithms that could be applied to the database available were selected. These algorithms were simulated using two tools, Matlab and Python. Finally the algorithms are implemented in an embedded system and the results was validated.