[kand] Sähkötekniikan korkeakoulu / ELEC
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 20 of 3373
Item Triboelectric Self-Powered Embedded Systems: A Feasibility Assessment(2023-12-15) Tran, Nghia; Yu, Xiao; Sähkötekniikan korkeakoulu; Andraud, MartinItem Large Language Models in Computer Science Education(2023-11-29) Mester, Márton; Ahrenberg, Lukas; Sähkötekniikan korkeakoulu; Andraud, MartinItem 5G: Fronthaul ja uusi eCPRI-standardi(2018-12-16) von Weissenberg, Elmo; Ruttik, Kalle; Sähkötekniikan korkeakoulu; Aalto, SamuliItem Optiset verenpaineen mittausmenetelmät(2024-02-12) Buulle, Sumaya; Khan, Zaeed; Sähkötekniikan korkeakoulu; Turunen, MarkusOptiset menetelmät tarjoavat uudenlaisen tavan verenpaineen mittaamiseen, joka on potilaille mukavampi ja mahdollistaa jatkuvan seurannan. Kuitenkin näissä menetelmissä ilmenee haasteita, kuten tulosten vaihtelua ja mittausvirheitä. Tulosten vaihtelu johtuu ihon ominaisuuksista ja ympäristötekijöistä, mikä vaikeuttaa eri tutkimusten vertailua. Virheet puolestaan liittyvät laitteiden kalibrointiin ja potilaan liikkumiseen mittauksen aikana. Tämä kandidaatin työ on luonteeltaan kirjallisuuskatsaus. Työ käsittelee optisia verenpaineen mittausmenetelmiä. Tavoitteena on tutkia optisten menetelmien luotettavuutta ja käytännöllisyyttä kliinisessä ympäristössä. Työssä halutaan myös tutkia onko mahdollista korvata perinteisen verenpaineen mittausmenetelmät kokonaan jatkuvilla ja ei-invasiivisilla optisilla verenpaineen mittausmenetelmillä. Parannusehdotuksina on lisätutkimuksia ja teknologian kehittämistä mittauslaitteiden tarkkuuden parantamiseksi. Standardointi voisi helpottaa tulosten vertailua eri menetelmien välillä, lisäksi käyttäjille tarvitaan koulutusta laitteiden oikeasta käytöstä ja kalibroinnista. Vaikka haasteita on, optiset menetelmät tarjoavat lupaavia mahdollisuuksia verenpaineen seurannassa, ja niiden odotetaan yleistyvän tulevaisuudessa.Item Optimization of Urban Traffic Flow Using Multi-Objective Evolutionary Algorithms(2023-05-26) Kerman, Lauri; Mazumdar, Atanu; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Imitation learning approach for culturally recognizable gestures of humanoid robots(2022-12-11) Koskinen, Martin; Kucner, Tomasz; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Energy Aware Real Time Operating Systems(2019-05-12) Silvola, Elias; Wijaya, Harri; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Computer vision assisted control of upper limb prostheses(2023-09-09) Harju, Joona; Vujaklija, Ivan; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaLoss of a hand can be devastating to a person’s ability to function in everyday life. A common solution is the use of a prosthetic device. Most commercial prosthetic devices function by measuring electromyographic (EMG) signals from the skin surface of muscles. These signals are then interpreted into controlling one functionality of a prosthesis, therefore resulting in clumsy and time-consuming operation. Advanced myoelectric prostheses use classification methods to estimate a desired hand gesture by applying pattern recognition to a larger amount of EMG signals. However, the number of different grasp types is limited, and the movements must be sequential, therefore still lacking in intuitiveness. Additionally, operating the prosthetic is cognitively effort demanding. Alone, myoelectric control is difficult to use for smooth and intuitive control, however, augmenting additional modules for sensing the environment and the state of the device can aid in improving the control. This thesis discusses the approaches of computer vision assisted control of upper limb prostheses. Computer vision can be used to sense the environment and surroundings of the device and the user, allowing more accurate classification for choosing the correct hand gesture. In advanced multimodal approaches, computer vision can be used to achieve semi-autonomous control, resulting in less time- and effort-consuming operation of prosthetic devices. The thesis discussed three different researches based on their different approaches and found out that computer vision can indeed aid in achieving better control for the users by offering more intuitive and less effort-consuming control. However, the researches did not consider the implementation to real life scenarios of the systems. The design for actual usable and convenient devices utilizing computer vision still requires more research.Item Permanent Magnet Synchronous Motor Control System for an Electric Formula(2024-01-19) Rauha, Teemu; Pouresmaeil, Edris; Sähkötekniikan korkeakoulu; Turunen, MarkusThis thesis covers Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) control from the perspective of a high-performance Electric Vehicle (EV). The need for both steady state and dynamic performance with complex and dynamic control is established. Different strategies and design considerations are then compared and evaluated based on that background. Field Oriented Control (FOC) is chosen as baseline for simulation as it is considered the most proven and reliable out of the conventional PMSM control methods. The proposed FOC method uses the conventional approach of minimizing d-axis current with direct torque angle control to exploit the unequal inductances in Internal PMSMs (IPMSM). This approach is implemented by modifying Park transform reference angle and is extended into field weakening region. Speed control is not used as torque angle and q-axis current reference is set by torque reference. Simulation results show the proposed version of FOC on the target motor has accurate current tracking and functional field weakening for a relatively unpolished control system that has room for optimization.Item Automatic Testing of Weather Stations(2023-12-20) Köpsi, Aada; Khan, Zaeed; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Katsaus epidemiologisiin tutkimuksiin matkapuhelimen käytön ja aivokasvainriskin välisestä yhteydestä(2023-12-15) Tiainen, Venla; Kangasmaa, Otto; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Exploring prompt engineering for code large language models(2023-12-13) Lahkela, Petteri; Shrestha, Jatan; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Simple Magnetic Attitude Stabilisation Methods and Challenges for Small Satellites(2023-09-26) Mäkeläinen, Pinja; Praks, Jaan; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem A review of wearable fall detection systems for the elderly(2023-09-01) Rantala, Matias; Ma, Xiaofeng; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Model-Based Design in safety-related railway applications(2023-09-18) Heimonen, Janne; Hannonen, Janne; Sähkötekniikan korkeakoulu; Turunen, MarkusItem Unlocking Efficiency: Process Mining in the Financial Industry(2023-09-10) Helosuo, Oskari; Vesinurm, Märt; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem A Review of Computer Vision Techniques for Remote Respiratory Rate Monitoring(2023-09-13) Åström, Linda; Khan, Zaeed; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Hajautettujen energiaresurssien automaattinen osallistuminen sähkömarkkinoille: verkkopalveluihin perustuvat sovellukset(2023-09-05) Pitkenin, Aleksanteri; Sierla, Seppo; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem Vesijärjestelmien automaatio vesiviljelyssä(2023-05-02) Angerpuro, Iivo; Herranen, Pasi; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, PekkaItem A survey and evaluation of propulsion technologies for microsatellites in low Earth orbits(2023-05-26) Hilander, Akseli; Saleem, Zainab; Sähkötekniikan korkeakoulu; Forsman, Pekka