Mathematical modeling of ultra wideband in vivo radio channel

This paper proposes a novel mathematical model for an in vivo radio channel at ultra-wideband frequencies (3.1–10.6 GHz), which can be used as a reference model for in vivo channel response without performing intensive experiments or simulations. The statistics of error prediction between experimental and proposed model is RMSE = 5.29, which show the high accuracy of the proposed model. Also, the proposed model was applied to the blind data, and the statistics of error prediction is RMSE = 7.76, which also shows a reasonable accuracy of the model. This model will save the time and cost on simulations and experiments, and will help in designing an accurate link budget calculation for a future enhanced system for ultra-wideband body-centric wireless systems

Eikenella Corrodens and Streptococcus anginosus co-infection causing skull base osteomyelitis and internal carotid artery lesion

© 2020 The Author(s) A 35-year-old male presented with headaches and fevers. MRI of his head showed skull-based infection of the clivus extended to the right internal carotid artery. Blood and sinus cultures were positive for Eikenella corrodens and Streptococcus anginosus. He had intravenous antibiotics and sinus washout. The patient had full neurological recovery following this

Pengaruh Ekstrak Methanol Biji Pare (Momordica Charantia) dan DMPA terhadap Jumlah Sel Purkinje Cerebellum Mencit (Mus Musculus L.)

Perubahan jumlah sel purkinje cerebellum mencit dapat dijadikan sebagai indikator terjadinya gangguan terhadap otak kecil pada pemberian ekstrak methanol biji pare (Momordica carantia L.) dan DMPA. Metode eksperimen digunakan untuk menentukan perbedaan yang terjadi pada tiap kelompok kontrol dan pemberian lama pemberian ekstrak biji pare dan DMPA. Kelompok kontrol terbagi dalam K0, K1, dan K2 dengan waktu berturut-turut 0, 4, dan 8 minggu. Kelompok perlakuan terdiri dari (P0) biji pare 0 minggu secara oral dan DMPA intramuskular (@ 6 jam), (P1) biji pare dan DMPA (@4 minggu), (P2) biji pare dan DMPA (@8 minggu). Masing-masing kelompok terdiri dari 5 mencit sehingga total mencit jantan adalah 30 ekor. Dosis ekstrak metanol biji pare adalah 5mg/10g berat badan mencit yang diberikan secara oral) (Yama et al. 2011). Sedangkan dosis DMPA sebesar 0,175 mg/ekor mencit yang diberikan secara intramuskular (Ilyas 2014). Hasil penelitian menunjukkan tidak adanya perbedaan yang nyata (p>0,05) antara kontrol dan perlakuan pada 0, 4, dan 8 minggu terhadap jumlah sel purkinje cerebellum mencit. Disimpulkan bahwa pemberian ekstrak metanol biji pare dan DMPA aman terhadap perbedaan jumlah cerebellum mencit

Perintah Menggunakan Sinyal Suara dengan Mel-Frequency Cepstrum Coefficients dan Learning Vector Quantization

Perkembangan teknologi informasi mengarahkan perintah komputer tidak hanya dari keyboard, mouse ataupun touchscreen, tetapi dapat menggunakan suara atau pikiran. Persoalan utama dari instruksi suara adalah identifikasi kata yang diucapkan sehingga perlu proses ekstraksi yang tepat. Beberapa penelitian terdahulu mengidentifikasi suara dengan menggunakan Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) untuk mengoperasikan komputer, instruksi lampu otomatis dan penguncian pintu. Sementara penelitian lain menggunakan Linier Predictive Cepstral Coefficients sebagai pembanding MFCC dengan hasil akurasi MFCC lebih baik ketika mengenali suara dalam kondisi bising. MFCC memiliki kemiripan dengan sistem pendengaran manusia serta merupakan perhitungan yang kuat dan hemat biaya. Penelitian ini telah membuat sistem identifikasi kata. Identifikasi dibagi atas tiga kelas yaitu “Klasik”, “Dangdut” dan “Pop”, yang digunakan untuk aksi mengoperasikan tiga jenis lagu yang sesuai. Sinyal suara diekstraksi menggunakan MFCC yang kemudian diidentifikasi menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Data latih dan data uji didapatkan dari enam naracoba dan 10 kali Perulangan dari yang mengucapkan kata “Klasik”, “Dangdut” dan “Pop” secara terpisah. Kemudian sinyal suara yang direkam dilewatkan praproses menggunakan Histogram Equalization, DC Removal dan Pre-emphasize untuk mereduksi noise dari sinyal suara, yang kemudian diekstraksi menggunakan MFCC. Spektrum frekuensi yang dihasilkan dari MFCC diidentifikasikan menggunakan LVQ setelah melewati proses pelatihan terlebih dahulu. Hasil penelitian diperoleh akurasi sebesar 92% untuk identifikasi data yang telah dilatih. Sedangkan pengujian data baru diperoleh akurasi sebesar 46%

On Solution of Fractional Differential Equations Using Osler Definition in Hilbert Space

In this paper we consider the fractional differential equations with constant coefficients, using Osler definition.......