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TU Berlin

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Angebotene Abschlussarbeiten am Fachgebiet EMSP

Das Fachgebiet EMSP definiert sich sowohl in der Forschung als auch in der Lehre durch drei Kernbereiche: Sensorentwicklung auf Hardware-Ebene, Mixed-Signal und Embedded System Design sowie die Online- und Offline-Signalverarbeitung. Bei der Vergabe von Abschlussarbeiten legen wir großen Wert auf die Einbindung der Studierenden in unsere aktuelle Forschungsarbeit. Dies sichert nicht nur die Qualität der Arbeiten, sondern fördert ferner die Kompetenzen der Studierenden zum praktischen und wissenschaftlichen Arbeiten.

 

Nachfolgend sind die drei Themenschwerpunkte aufgeschlüsselt sowie einige verfügbare Abschlussarbeiten angegeben. Aufgrund der Fülle an verfügbaren Themen, kann hier nur eine kleine Auswahl angegeben werden. Es ist daher in jedem Fall lohnenswert, wenn Sie sich bei Interesse direkt an unsere wissenschaftlichen Mitarbeiter wenden:

 

Michael Klum

Alexandru-Gabriel Pielmus

Timo Tigges

 

Wir berücksichtigen bei der Themenvergabe gern Ihre persönlichen Interessen und beziehen Ihre bereits vorhandenen Kompetenzen auf speziellen Gebieten mit ein. Praktische Hinweise zur Anfertigung von studentischen Arbeiten am Fachgebiet als auch eine LateX Vorlage für Ihre Abschlussarbeit finden Sie in unserem Leitfaden.

Sensorentwicklung auf Hardware-Ebene

Prototyp eines EKGs.
Lupe

Hierbei geht es zumeist um die Entwicklung innovativer Hardware zur Erfassung biomedizinischer Signale. Beispiele hierfür sind die Herzaktivität (EKG), die Blutsauerstoffsättigung (PPG), die Muskelaktivität (EMG), die akustische Erfassung von Körperschall, die Aufnahme von Atmungssignalen und vieles mehr. Arbeiten aus diesem Bereich befassen sich unter anderem mit analogem Schaltungsentwurf, Simulation, Aufbau und Verifizierung. Es findet somit neben den theoretischen Aspekten der Schaltungsentwicklung und Biosignalerfassung eine intensive Auseinandersetzung mit praktischen Aspekten in unseren Laborräumen statt. Hierbei können auch eigene praktische Erfahrungen in der Platinenfertigung und Bestückung gewonnen werden.

 

Folgend ist eine kleine Auswahl an Themen gegeben. Weitere Themen können gern bei den wissenschaftlichen Mitarbeitern erfragt werden.

 

Themen: Sensorentwicklung auf Hardware-Ebene
Arbeit
Titel
Master-/Bachelorarbeit
Entwicklung eines Sensormoduls zur kontinuierlichen Erfassung des Atmungsflusses mit hoher Genauigkeit.
Bachelorarbeit
Entwicklung eines Sensormodules zur Erfassung der Atmungsbewegungen unter Nutzung eines Gurtes.
Bachelorarbeit
Entwicklung eines EKGs mit großer Kanalanzahl.

 

 

Mixed-Signal und Embedded System Design

Teile der rBSN Hardware.
Lupe

Dieser Themenbereich beschäftigt sich vornehmlich mit der Weiterentwicklung des am Fachgebiet entwickelten robusten Body Sensor Netzwerkes (rBSN). Dieses ist ein über Funk synchronisiertes Netzwerk verschiedener Biosensoren. Der Fokus liegt dabei mehrheitlich auf der Entwicklung von mikrocontroller-gestützten Systemen auf der Basis des MSP430 und STM32 (L4-Serie). Der Hardwareanteil fällt im Allgemeinen zu Gunsten von Programmieraufgaben (in C) deutlich geringer aus. Dennoch sind auch Arbeiten mit größerem Hardware-Bezug möglich, welche jedoch auch immer eine Mikrocontroller-Komponente beinhalten. Zum Beispiel ist die Integration von optischen Messmethoden auch stets mit einer aktiven Signalanpassung durch den Controller verbunden. Auf der anderen Seite sind auch Arbeiten zur reinen Embedded-Software-Entwicklung denkbar. Beispiele sind hier die Weiterentwicklung und Implementierung von Synchronisationsalgorithmen, das schnelle Anbinden von Peripherie, Übertragungsprotokolle und vieles mehr. Das Ziel von Arbeiten dieses Bereiches ist die Verbesserung und Integration neuer Funktionalitäten und Sensoren in das rBSN sowie deren Verifizierung.

 

Folgend ist eine kleine Auswahl an Themen gegeben. Weitere Themen können gern bei den wissenschaftlichen Mitarbeitern erfragt werden.

 

Themen: Mixed-Signal und Embedded System Design
Arbeit
Titel
Master-/Bachelorarbeit
Entwicklung eines Algorithmus zur Zeitsynchronisation in einem auf Bluetooth 5 LE basierenden Body-Sensor-Network
Master-/Bachelorarbeit
Entwicklung eines miniaturisierten Sensorknotens zur In-Ear-Photoplethysmographie
Master-/Bachelorarbeit
Entwicklung eines Messystems zur multimodalen Erfassung der Pulswelle.
Master-/Bachelorarbeit
Optimierung eines Filesystem Treibers für hohe Durchsätze auf SD-Karte im Kontext eines 32Bit Embedded Systems.

 

 

Online- und Offline- Signalverarbeitung

Das rBSN und der Viewer.
Lupe

Im dritten Themenschwerpunkt wird die Verarbeitung von medizinischen Sensordaten adressiert. Unter Nutzung unserer eigens entwickelten Hardware und mit der Unterstützung unserer klinischen Partner (z.B. Charité Berlin, Uniklinik Dresden) sind wir in der Lage, klinische Messdaten für die Entwicklung neuartiger Algorithmen zu nutzen. Der Themenbereich untergliedert sich in die Teilbereiche Online- und Offline-Signalverarbeitung. Während die Online-Signalverarbeitung zumeist auf unseren Sensorknoten ausgeführt wird, arbeiten wir in der Offline-Signalverarbeitung in der Regel mit MATLAB. Das Ziel ist es hierbei, aus den gegebenen Rohdaten durch Anwendung geeigneter Verfahren sinnvoll nutzbare Informationen zu extrahieren. Hierbei spielt sowohl die Entwicklung neuer Verfahren als auch die Verbesserung der Robustheit der Verfahren eine entscheidende Rolle. Beispiele für Betätigungsfelder sind die Schätzung des Blutdruckes aus anderen Bioparametern oder die Approximation der Atmung aus Beschleunigungsdaten und Körperschall.

 

Folgend ist eine kleine Auswahl an Themen gegeben. Weitere Themen können gern bei den wissenschaftlichen Mitarbeitern erfragt werden.

 

Themen: Online- und Offline- Signalverarbeitung
Arbeit
Titel
Masterarbeit
Approximation des Atmungssignals aus verschiedenen Biosignalen unter Nutzung von neuronalen Netzen.
Masterarbeit
Robuste Pulse-Arrival-Time Erfassung in gestörten multi-modalen Biosignalen zur nicht-invasiven, kontinuierlichen Blutdruckschätzung.
Master-/Bachelorarbeit
Signalqualitätsschätzung von Herzzyklen im Photoplethys- mogram zur robusten Extraktion kardiovaskulärer Parameter.

 

 

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