Zpracování signálů z optovláknových mřížkových senzorů pro monitorování dechové aktivity

Abstract

Tato práce se zabývá zpracováváním signálů získaných z vyvíjeného senzoru složeného z optického vlákna s implementovanou braggovskou mřížkou. Ke zpracování byly použity 3 metody pokročilého zpracování dat. Jedná se o empirickou modální dekompozici, Savitzky-Golay filtr a metodu založenou na vlnkové transformaci. Použití metod ke zpracování signálů hraje zásadní roli v následné analýze signálů, při které jsou extrahovány časové pozice zaznamenaných nádechů. Výsledné hodnoty jsou následně porovnávány s referenčními hodnotami, jenž byly získány extrakcí časových hodnot nádechů z referenčního signálu naměřeného hrudním pásem využívajícího piezoelektrický senzor. Cílem práce je posoudit, jestli vyvíjený optovláknový senzor dosahuje v porovnání s referenčním měřidlem dostatečných výsledků a porovnat mezi sebou použité metody pokročilého zpracování signálů. Výsledné algoritmy pro zpracování a analýzu signálů a následné hodnocení výsledků jsou implementovány do uživatelské aplikace, která zajištuje uživatelsky přehledné a intuitivní prostředí, ve kterém je uživatel schopen jednoduše měnit důležité parametry, na kterých závisí funkce jednotlivých metod. Nejefektivnější metodou pro zpracovávání signálů byl v tomto případě Savitzky Golay filtr, který dosahoval nejlepších průměrných výsledků přesnosti.

This thesis deals with the processing of signals obtained from the developed sensor composed of optical fiber with implemented Bragg grating. 3 methods of advanced data processing were used for processing. These are the empirical modal decomposition, the Savitzky-Golay filter and the wavelet transform method. The use of signal processing methods plays a crucial role in the subsequent signal analysis, in which the time positions of the recorded breaths are extracted. The resulting values are then compared with reference values obtained by extracting breath time values from a reference signal measured by the chest band using a piezoelectric sensor. The aim of this work is to assess whether the developed fiber optic sensor achieves sufficient results in comparison with the reference meter and to compare the methods of advanced signal processing. The resulting algorithms for signal processing, analysis and subsequent evaluation of results are implemented in a user application that provides a user-friendly and intuitive environment in which the user is able to easily change important parameters on which the functions of individual methods depend. The most efficient method for signal processing in this case was the Savitzky Golay filter, which achieved the best average accuracy results.