Bibliographic Metadata

Title
Echtzeitvisualierung von Bluetooth Low Energy uebertragenen Sensordaten auf Android und System-on-Chip Analyse
Additional Titles
Bluetooth Low Energy Transmitted Real-time Sensor Data Visualization on Android and System-on-Chip Analysis
AuthorWood, Erika
Thesis advisorSchefer-Wenzl, Sigrid
Published2018
Date of SubmissionSeptember 2018
LanguageEnglish
Document typeBachelor Thesis
Keywords (DE)Android / Bluetooth Low Energy / System-on-Chip / Datenvisualisierung
Keywords (EN)Android / Bluetooth Low Energy / System-on-Chip / Sensor data visualization
Restriction-Information
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Classification
Abstract (German)

Advanced Self-Powered Systems of Integrated Sensors and Technologies (ASSIST) Forschung am SF Nanosystems Engineering Research Center (NERC) bringt Fortschritte in den Bereichen Gesundheitsinformatik und biomedizinisches Ingenieurswesen. ASSIST Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von nanotechnologiebasierenden Systemen, um tragbare batterielose Sensorplattformen zu ermöglichen, die aus Komponenten zur Energiegewinnung aus Körperwärme sowie drahtlosen Kommunikationsschnittstellen bestehen, mit dem Ziel, ein besseres Verständnis über den Zusammenhang zwischen Gesundheit und krankheitserregenden Umwelteinflüssen zu gewinnen. Die ASSIST Health and Environment Tracker (HET) Systemtestplattform dient zur Messung von physiologischen Parametern sowie Umgebungsparametern. Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Implementierung einer Android Benutzeroberfläche, die Bluetooth Low Energy (BLE) als Kommunikationstechnologie zwecks energiesparender, drahtloser Datenübertragung einsetzt, um Datenvisualisierung in Echtzeit sowie Datensammlung von Sensordaten, die über die HET Überwachungsplattform gesendet werden, zu ermöglichen. Der derzeitige auf der tragbaren HET Plattform integrierte BLE konforme Texas Instruments (TI) System-on-Chip (SoC) CC2541 arbeitet mit begrenzter Energieversorgung, die mittles einer Lithiumbatterie zugeführt wird und stellt energieoptimierte Komponenten zur Verfügung, um energieeffiziente Arbeitsschritte zu ermöglichen. Das ASSIST Forschungsteam arbeitet an der Entwicklung einer SoC Plattform, die eine beträchtliche Reduzierung des Energieverbrauchs ermöglicht, um letztendlich Operationen mit extrem niedrigen Stromverbrauch für einen batterielosen Betrieb zu erzielen. Ein in dieser Arbeit präsentierter Vergleich der Komponenten des TI SoCs sowie der ASSIST SoC Entwicklung streicht die Fortschritte Richtung drahtloser Kommunikation mit extrem niedrigen Energieverbrauch hervor, um in Verbindung mit selbstversorgenden Körpersensoren-systemen stehende Entwicklungsbarrieren zu überwinden.

Abstract (English)

Advanced Self-Powered Systems of Integrated Sensors and Technologies (ASSIST) research at the SF Nanosystems Engineering Research Center (NERC) advances health informatics and biomedical engineering. ASSIST research focuses on developing nanotechnology-based systems to empower wearable monitoring platforms composed of embedded battery-free sensing, human body energy harvesting and wireless communication interfaces that aim to improve understanding of health and environmental exposure related adverse health responses. The ASSIST Health and Environment Tracker (HET) system testbed is a sensor system monitoring physiological and ambient parameters. The goal of this Bachelor thesis is to provide real-time data visualization and data aggregation support to the HET project by implementing an Android user interface enabling Bluetooth Low Energy (BLE) communication technology for low power wireless data transfer of sensor data transmitted by the HET monitoring platform. The BLE compliant Texas Instrument (TI) System-on-Chip (SoC) CC2451 currently integrated in the wearable HET system operating on limited lithium battery power supply provides power optimized components to allow energy efficient operations. In an effort to improve wearability and usability a custom SoC platform is being developed by the ASSIST research team to significantly reduce power consumption ultimately enabling ultra-low power operations for battery-less sensing. A comparative analysis of the respective TI and ASSIST SoC components presented in this paper highlights the advancements towards ultra-low power wireless communication to overcome impeding development barriers imposed on self-powered body sensor systems.