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CPS-Forschungsprojekt Bio-Signalverarbeitung für Exoskelette - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Praxisprojekt Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester WiSe 2022/23 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Keine Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
iCalendar Export für Outlook -.  bis  wöch.         Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schiele, Gregor, Professor, Dr. rer. nat.
Qian, Chao , M.Sc.
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
Master of Science Cyber Physical Systems, Master of Science Cyber Physical Systems -
Master of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor, Master of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor -
Zuordnung zu Einrichtungen
Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft
Inhalt
Kommentar

Medizinische Exoskelette sind ein wichtiges Thema, z. B. für die medizinische Rehabilitation von Schlaganfallpatienten. Eine Herausforderung besteht darin, zu erkennen, welche Art von Bewegung ein Benutzer ausführen möchte, z. B. das Heben eines Arms. Dies kann durch die Analyse von Biosignalen wie EEG (d.h. Neuronenaktivität im Gehirn) unterstützt werden. In diesem semesterübergreifenden Projekt untersuchen wir, wie maschinelles Lernen für eingebettete Systeme eingesetzt werden kann, um bessere Exoskelette durch eine solche Bio-Signalanalyse zu realisieren. In früheren Semestern wurde ein Deep Learning Modell für EEG-Analyse ausgewählt. Das Ziel des Projekts in diesem Semester ist es, das Deep Learning Modell mit Hilfe einer existierenden Exntwicklungsumgebung für einen FPGA zu implementieren und die entstandene Lösung zu evaluieren.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: SoSe 2024