Measurement of Active Power and Energy Consumption Loads with PWM Control and Nonlinear Character

Import 22/07/2015Cílem této bakalářské práce bylo změřit činný výkon a elektrickou energii na nelineárním spotřebiči pomocí vybraných měřicích zařízení. Jako nelineární zátěž obvodu jsem zvolil úspornou zářivku a laboratorní pec. Naměřené hodnoty jsem poté graficky vykreslil a popsal. Použité přístroje jsem porovnal podle technických parametrů, jejich přesnosti a spolehlivosti. Toto měření jsem zrealizoval v laboratoři EB 116 pod dohledem vedoucího bakalářské práce.The aim of this study was to measure real power and energy on nonlinear spo-kept away by using the selected measuring device. As a nonlinear load circuit I chose saving lamp and laboratory furnace. He then measured values graphically portrayed and described. Used apparatus the I compared the technical parameters of accuracy and reliability. I realized this measurement in the laboratory EB 116 under the supervision of the thesis.410 - Katedra elektroenergetikydobř

Additional file 1 of What are the determinants of older people adopting communicative e-health services: a meta-ethnography

Additional file 1. Data extraction & preliminary synthesis

Factores asociados al consumo de alcohol y asistencia a previas en adolescentes del área metropolitana de Buenos Aires

Resumen: El alcohol es la sustancia psicoactiva mayormente consumida entre los adolescentes de Argentina, quienes suelen realizar dicho consumo de modo abusivo. La presente investigación tiene por objetivo principal poder conocer el patrón de consumo de alcohol en las previas y por fuera de dicho ámbito recreativo, de los adolescentes de 13 a 18 años de edad, del Área Metropolitana de Buenos Aires. Asimismo, con el fin de conocer más acerca de este fenómeno actual, explora la correlación entre los indicadores de consumo de alcohol y asistencia a previas, con diversas variables: sociodemográficas (sexo, edad, residencia), cognitivas (expectativas hacia el consumo de alcohol), sociales (normas descriptivas) y de personalidad (impulsividad rasgo). La recolección de datos se llevó a cabo de manera presencial en diversas escuelas de gestión pública y privada, donde 442 adolescentes participaron, mediante la respuesta de diversos instrumentos autoadministrados. Entre los resultados es posible destacar que 6 de cada 10 adolescentes consumen alcohol usualmente, siendo 4 de cada 10 los que consumen excesivamente. A su vez, 5 de cada 10 adolescentes asisten a previas regularmente y la mitad de ellos, continúa consumiendo al retirarse de la previa. No se encontraron diferencias significativas en el patrón de consumo de alcohol y asistencia a previas en función del sexo y residencia. Sin embargo, los resultados exhibieron un aumento en la frecuencia y cantidad de consumo en general y en las previas en particular, en función de la edad. Asimismo, la posibilidad de socializar con sus pares es el efecto principalmente anticipado como consecuencia del consumo de alcohol por los adolescentes, conduciéndolos a una ingesta de alcohol en mayor cantidad y frecuencia. A su vez, la percepción del consumo de los pares coincide con el patrón de consumo de los adolescentes y la tendencia a actuar bajo estados afectivos positivos y negativos, se asocia significativa y positivamente con la cantidad y frecuencia de consumo de alcohol

Additional file 1: Appendix 1. of Chronic morbidity, deprivation and primary medical care spending in England in 2015-16: a cross-sectional spatial analysis

Details of methods and additional analyses. (DOCX 47 kb

Additional file 2: Appendix 2. of Chronic morbidity, deprivation and primary medical care spending in England in 2015-16: a cross-sectional spatial analysis

Spatial maps by English region. (DOCX 3327 kb

Additional file 3: Appendix 3. of Chronic morbidity, deprivation and primary medical care spending in England in 2015-16: a cross-sectional spatial analysis

Scatter plots for deprivation vs. funding and morbidity vs. funding. (DOCX 325 kb

Measures.

<p>Measures.</p

Sociodemographic characteristics of subjects with and without MUS and explained physical symptoms (N = 6,506), in unweighted numbers and weighted column percentages.

<p>NONE: No explained physical symptoms, no MUS</p><p>PHYonly: explained physical symptoms, no MUS</p><p>MUSonly: MUS, no explained physical symptoms</p><p>MUS+PHY: both MUS and explained physical symptoms</p><p>Sociodemographic characteristics of subjects with and without MUS and explained physical symptoms (N = 6,506), in unweighted numbers and weighted column percentages.</p

3-year incidence of (comorbid) common mental disorders.

<p>The analyses were adjusted for sex, age, partner status, employment situation and level of education.</p><p>NONE: No explained physical symptoms, no MUS</p><p>PHYonly: explained physical symptoms, no MUS</p><p>MUSonly: MUS, no explained physical symptoms</p><p>MUS+PHY: both MUS and explained physical symptoms</p><p>Percentages: weighted data</p><p>OR: odds ratio</p><p>95% CI: 95% confidence interval</p><p>The number at risk varies per category, because only first incidence cases were used.</p><p>* When PHYonly, MUSonly and MUS+PHY were respectively used as the reference group, the only significant difference was found between PHYonly and MUS+PHY for any incident mood disorder.</p><p>3-year incidence of (comorbid) common mental disorders.</p

12-month prevalence of (comorbid) common mental disorders (n = 6,506).

<p>The analyses were adjusted for sex, age, partner status, employment situation and level of education.</p><p>NONE: No explained physical symptoms, no MUS</p><p>PHYonly: explained physical symptoms, no MUS</p><p>MUSonly: MUS, no explained physical symptoms</p><p>MUS+PHY: both MUS and explained physical symptoms</p><p>Percentages: weighted data</p><p>OR: odds ratio</p><p>95% CI: 95% confidence interval</p><p>* When PHYonly, MUSonly and MUS+PHY were respectively used as the reference group, the only significant difference was found between PHYonly and MUS+PHY for any substance use disorder.</p><p>12-month prevalence of (comorbid) common mental disorders (n = 6,506).</p