Kratak sadržaj: U radu je prikazan sistem za merenje i automatsku regulaciju protoka gasa koji je deo uređaja za ispitivanje oksidacione stabilnosti transformatorskih ulja "Termoblok". Uz već ranije realizovani uređaj za monitoring i automatsku regulaciju temperature uzoraka ulja realizovan je model protokomera koji je ujedno i automatski regulator protoka vazduha ili kiseonika kroz uzorke ulja. Posebna specifičnost realizovanog sistema je merenje veoma malih protoka gasa. Dat je kratak tehnički opis realizovanog sistema sa funkcionalnim blok dijagramom. Specificirane su osnovne tehničke karakteristike sistema, koncept rada i primena ovakvog sistema. U radu su priloženi i rezultati sprovedenih ispitivanja na realizovanom sistemu u realnim uslovima eksploatacije.

Kratak sadržaj: U radu je prezentovana nova metoda za prepoznavanje aktivnosti ljudi (HAR). U današnje vreme najveći delovi HAR sistema se oslanjaju na inercijalne IMU senzore podesne za nošenje. Najzastupljeniji IMU senzori su akcelerometar i žiroskop. Pomenuti senzori su široko rasprostranjeni u mobilnim uređajima kao što su pametni telefoni ili pametni satovi. Autori obično koriste karakteristične vrednosti signala u realnom vremenu kao ulaze u klasifikator računajući ih samo pomoću sliding prozora. Ovaj rad predlaže novu metodu zasnovanu na speechsilence diskriminacionoj tehnici za detektovanje početka i kraja određene aktivnosti. Predstavljena metoda se oslanja na kratkotrajni logaritam energije (STLE) i kumulativnu sumu ugla STLE. Metoda je testirana na dve slične fizičke vežbe: čučanj i podizanje kolena. Ovaj algoritam obezbeđuje pre klasifikacionu preciznost od 41,2%, samo na osnovu precizne detekcije dužine pojedinih stanja vežbe (start, srednji i krajnji položaj). Predložena metoda smanjuje kompleksnost, klasifikovajući aktivnosti samo kada se detektuju (ne klasifikujući pauze između aktivnosti).

No abstract

No abstract

Kratak sadržaj: U radu je prikazan postupak za prepoznavanje fizičkih vežbi, korišćenjem samo troosnog akcelerometra pametnog telefona. Telefon se nalazi nefiksiran u džepu vežbača. Analizirane su vežbe za jačanje mišića nogu iz stojećeg položaja: čučanj, iskorak i podizanje kolena. Sve vežbe su rađene nogom u čijem džepu se nalazi senzor ubrzanja korišćenog mobilnog telefona. Da bi se testirao predloženi postupak, nasumice je odabrana vežba podizanje kolena koja se obavlja suprotnom nogom od one u čijem se džepu nalazi mobilni telefon. Filtriranje sirovih signala ubrzanja je postignutno korišćenjem Batervortovog filtra propusnika niskih učestanosti (desetog reda). Filtrirani signali svake od osa akcelerometra su opisani pomoću tri deskriptora. Nakon izračunavanja deskriptora signala, za svaki deskriptor je formirana funkcija gustine verovatnoće. Postupak za prepoznavanje vežbi se obavlja online unutar Android aplikacije pametnog telefona. Signali dve muške i dve ženske osobe su poslužili kao referenca za prepoznavanje vežbi. Uspešnost prepoznavanja je 94,22% za prepoznavanje tri vežbe, odnosno 85,33% za prepoznavanje sve četiri razmatrane vežbe.