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ARM-basierte, echtzeitfähige Hardwareplattform für Datenerfassung, Signalverarbeitung und eHealth

 
: Krätzer, Lutz

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Postprint urn:nbn:de:0011-n-3219798 (191 KByte PDF)
MD5 Fingerprint: b780e6f400826358dd01410f38110243
Erstellt am: 9.1.2015


Förster, Andreas:
5. Dresdner Medizintechnik Symposium 2014 : Biomedizinische Technik – Von der Grundlagen­forschung zum Transfer, 01.-03.12.2014, Dresden
Stuttgart: Steinbeis-Edition, 2014 (Reports on Biomedical Engineering 2)
ISBN: 978-3-95663-018-7
S.59-62
Dresdner Medizintechnik Symposium <5, 2014, Dresden>
European Commission EC
UNILOC
Deutsch
Konferenzbeitrag, Elektronische Publikation
Fraunhofer IWS ()
eHealth; Echtzeit; ARM; embedded systems; Medizin; Datenerfassung; Signalverarbeitung

Abstract
Einplatinencomputer wie Raspberry Pi, CubieTruck, PandaBoard oder BeagleBone ermöglichen in Kombination mit echtzeitfähigen Betriebssystemen die Realisierung zahlreicher komplexer, medizintechnischer Applikationen und stellen dafür gleichzeitig die Funktionalitäten Echt-zeit-Datenerfassung, Signalverarbeitung und nutzbare Remote-Dienste für eHealth bereit. Die eingesetzten Prozessoren, welche auf der ARM-Architektur basieren, zeichnen sich durch eine geringe Leistungsaufnahme aus, was sie für den Einsatz in Eingebetteten Systemen / Embedded Systems prädestiniert. Grundvoraussetzung für eine sensitive Messung ist die äquidistante Abtastung, damit überlagerte, periodische Störsignale kompensiert werden können. Die damit verbundene harte Echtzeitfähigkeit ist eine wesentliche Anforderung an die eingesetzten Hardwareplattformen. Optische Messmethoden verbinden den Vorteil der Nicht-Invasivität mit hoher Sensitivität und sind von besonderem Interesse.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-321979.html

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