159 research outputs found

    A room acoustics measurement system using non-invasive microphone arrays

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    This thesis summarises research into adaptive room correction for small rooms and pre-recorded material, for example music of films. A measurement system to predict the sound at a remote location within a room, without a microphone at that location was investigated. This would allow the sound within a room to be adaptively manipulated to ensure that all listeners received optimum sound, therefore increasing their enjoyment. The solution presented used small microphone arrays, mounted on the room's walls. A unique geometry and processing system was designed, incorporating three processing stages, temporal, spatial and spectral. The temporal processing identifies individual reflection arrival times from the recorded data. Spatial processing estimates the angles of arrival of the reflections so that the three-dimensional coordinates of the reflections' origin can be calculated. The spectral processing then estimates the frequency response of the reflection. These estimates allow a mathematical model of the room to be calculated, based on the acoustic measurements made in the actual room. The model can then be used to predict the sound at different locations within the room. A simulated model of a room was produced to allow fast development of algorithms. Measurements in real rooms were then conducted and analysed to verify the theoretical models developed and to aid further development of the system. Results from these measurements and simulations, for each processing stage are presented

    Passive sensing of low velocity impact damage on composite panels in simulated environmental and operational conditions

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    During its lifetime, an aircraft structure is subjected to impacts from a wide range of sources (e.g. bird strike, tool drop, hail). For composite structures, low velocity impacts may generate Barely Visual Impact Damage (BVID) that is difficult to assess without complex inspection techniques and may significantly reduce the strength of the structure. To reduce the need for costly inspection techniques, there is interest in developing integrated Structural Health Monitoring (SHM) systems to monitor the occurrence of impacts and provide location and severity estimations to allow the operators to make maintenance decisions (e.g. repairs). Many methods have been developed to achieve this using information encoded in impact induced strain waves recorded by sensors attached to the structure. However, these so-called passive methods have mostly been developed in laboratory conditions and do not consider operational and environmental in-service conditions which may significantly influence the accuracy and feasibility of these estimates. The research reported in this thesis was conducted to address some of the main challenges associated of with passive SHM application for in-service conditions, specifically accuracy, robustness, reliability and feasibility. A data driven approach was taken as it allows flexibility in scaling up from simple coupons to complex structures. Novel signal processing and reference database methods were proposed for accurate and robust impact location and maximum impact force estimation which only requires data from a single reference impact case, making it feasible for the variable conditions in service. A novel kriging based extension to these methods was developed to allow uncertainty quantification that provides more reliable information to the operator. A multifidelity approach to constructing the reference database for the data driven approach was also developed to significantly reduce the requirement of experimental sampling with alternative data sources and increase feasibility. Lastly, the developed methods were tested on prototype data acquisition units to demonstrate applicability on in-service hardware. The results of this thesis have provided novel improvements to the data driven passive SHM approach which significantly increases its applicability for aircraft structures.Open Acces

    Digital Filters

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    The new technology advances provide that a great number of system signals can be easily measured with a low cost. The main problem is that usually only a fraction of the signal is useful for different purposes, for example maintenance, DVD-recorders, computers, electric/electronic circuits, econometric, optimization, etc. Digital filters are the most versatile, practical and effective methods for extracting the information necessary from the signal. They can be dynamic, so they can be automatically or manually adjusted to the external and internal conditions. Presented in this book are the most advanced digital filters including different case studies and the most relevant literature

    Towards an Efficient Gas Exchange Monitoring with Electrical Impedance Tomography - Optimization and validation of methods to investigate and understand pulmonary blood flow with indicator dilution

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    In vielen Fällen sind bei Patienten, die unter stark gestörtem Gasaustausch der Lunge leiden, die regionale Lungenventilation und die Perfusion nicht aufeinander abgestimmt. Besonders bei Patienten mit akutem Lungenversagen sind sehr heterogene räumliche Verteilungen von Belüftung und Perfusion der Lunge zu beobachten. Diese Patienten müssen auf der Intensivstation künstlich beatmet und überwacht werden, um einen ausreichenden Gasaustausch sicherzustellen. Bei schweren Lungenverletzungen ist es schwierig, durch die Anwendung hoher Beatmungsdrücke und -volumina eine optimale Balance zwischen dem Rekrutieren kollabierter Regionen zu finden, und gleichzeitig die Lunge vor weiterem Schaden durch die von außen angelegten Drücke zu schützen. Das Interesse für eine bettseitige Messung und Darstellung der regionalen Belüftungs- und Perfusionsverteilung für den Einsatz auf der Intensivstation ist in den letzten Jahren stark gestiegen, um eine lungenprotektive Beatmung zu ermöglichen und klinische Diagnosen zu vereinfachen. Die Elektrische-Impedanztomographie (EIT) ist ein nicht-invasives, strahlungsfreies und sehr mobil einsetzbares System. Es bietet eine hohe zeitliche Abtastung und eine funktionelle räumliche Auflösung, die es ermöglicht, dynamische (patho-) physiologische Prozesse zu visualisieren und zu überwachen. Die medizinische Forschung an EIT hat sich dabei hauptsächlich auf die Schätzung der räumlichen Belüftung konzentriert. Kommerziell erhältliche Systeme haben gezeigt, dass die EIT eine wertvolle Entscheidungshilfe während der mechanischen Beatmung darstellt. Allerdings ist die Abschätzung der pulmonalen Perfusion mit EIT noch nicht etabliert. Dies könnte das fehlende Glied sein, um die Analyse des pulmonalen Gasaustauschs am Krankenbett zu ermöglichen. Obwohl einige Publikationen die prinzipielle Machbarkeit der indikatorgestützten EIT zur Schätzung der räumlichen Verteilung des pulmonalen Blutflusses gezeigt haben, müssen diese Methoden optimiert und durch Vergleich mit dem Goldstandard des Lungenperfusions-Monitorings validiert werden. Darüber hinaus ist weitere Forschung notwendig, um zu verstehen welche physiologischen Informationen der EIT-Perfusionsschätzung zugrunde liegen. Mit der vorliegenden Arbeit soll die Frage beantwortet werden, ob bei der klinischen Anwendung von EIT neben der regionalen Belüftung auch räumliche Informationen des pulmonalen Blutflusses geschätzt werden können, um damit potenziell den pulmonalen Gasaustausch am Krankenbett beurteilen zu können. Die räumliche Verteilung der Perfusion wurde durch Bolusinjektion einer leitfähigen Kochsalzlösung als Indikator geschätzt, um die Verteilung des Indikators während seines Durchgangs durch das Gefäßsystem der Lunge zu verfolgen. Verschiedene dynamische EIT-Rekonstruktionsmethoden und Perfusionsparameter Schätzmethoden wurden entwickelt und verglichen, um den pulmonalen Blutfluss robust beurteilen zu können. Die geschätzten regionalen EIT-Perfusionsverteilungen wurden gegen Goldstandard Messverfahren der Lungenperfusion validiert. Eine erste Validierung wurde anhand von Daten einer tierexperimentellen Studie durchgeführt, bei der die Multidetektor-Computertomographie als vergleichende Lungenperfusionsmessung verwendet wurde. Darüber hinaus wurde im Rahmen dieser Arbeit eine umfassende präklinische Tierstudie durchgeführt, um die Lungenperfusion mit indikatorverstärkter EIT und Positronen-Emissions-Tomographie während mehrerer verschiedener experimenteller Zustände zu untersuchen. Neben einem gründlichen Methodenvergleich sollte die klinische Anwendbarkeit der indikatorgestützten EIT-Perfusionsmessung untersucht werden, indem wir vor allem die minimale Indikatorkonzentration analysierten, die eine robuste Perfusionsschätzung erlaubte und den geringsten Einfluss für den Patienten darstellt. Neben den experimentellen Validierungsstudien wurden zwei in-silico-Untersuchungen durchgeführt, um erstens die Sensitivität von EIT gegenüber des Durchgangs eines leitfähigen Indikators durch die Lunge vor stark heterogenem pulmonalen Hintergrund zu bewerten. Zweitens untersuchten wir die physiologischen Einflüsse, die zu den rekonstruierten EITPerfusionsbildern beitragen, um die Limitationen der Methode besser zu verstehen. Die Analysen zeigten, dass die Schätzung der Lungenperfusion auf der Basis der indikatorverstärkten EIT ein großes Potenzial für die Anwendung in der klinischen Praxis aufweist, da wir sie mit zwei Goldstandard-Perfusionsmesstechniken validieren konnten. Zudem konnten wertvolle Schlüsse über die physiologischen Einflüsse auf die geschätzten EIT Perfusionsverteilungen gezogen werden

    Magnetoelectric Sensor Systems and Applications

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    In the field of magnetic sensing, a wide variety of different magnetometer and gradiometer sensor types, as well as the corresponding read-out concepts, are available. Well-established sensor concepts such as Hall sensors and magnetoresistive sensors based on giant magnetoresistances (and many more) have been researched for decades. The development of these types of sensors has reached maturity in many aspects (e.g., performance metrics, reliability, and physical understanding), and these types of sensors are established in a large variety of industrial applications. Magnetic sensors based on the magnetoelectric effect are a relatively new type of magnetic sensor. The potential of magnetoelectric sensors has not yet been fully investigated. Especially in biomedical applications, magnetoelectric sensors show several advantages compared to other concepts for their ability, for example, to operate in magnetically unshielded environments and the absence of required cooling or heating systems. In recent years, research has focused on understanding the different aspects influencing the performance of magnetoelectric sensors. At Kiel University, Germany, the Collaborative Research Center 1261 “Magnetoelectric Sensors: From Composite Materials to Biomagnetic Diagnostics”, funded by the German Research Foundation, has dedicated its work to establishing a fundamental understanding of magnetoelectric sensors and their performance parameters, pushing the performance of magnetoelectric sensors to the limits and establishing full magnetoelectric sensor systems in biological and clinical practice

    Gradient light interference microscopy for imaging strongly scattering samples

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    A growing interest in three-dimensional cellular systems has raised new challenges for light microscopy. The fundamental difficulty is the tendency for the optical field to scramble when interacting with turbid media, leading to contrast images. In this work, we outline the development of an instrument that uses broadband optical fields in conjunction with phase-shifting interferometry to extract high-resolution and high-contrast structures from otherwise cloudy images. We construct our system from a differential interference contrast microscope, demonstrating our new modality in transmission and reflection geometries. We call this modality Gradient Light Interference Microscopy (GLIM) as the image measures the gradient of the object’s scattering potential. To facilitate complex experiments, we develop a high-throughput acquisition software and propose several ways to analyze this new kind of data using deep convolutional neural networks. This new proposal, termed phase imaging with computational specificity (PICS), allows for non-destructive yet chemically motivated annotation of microscopy images. The results presented in this dissertation provide templates that are readily extendible to other quantitative phase imaging modalities
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