David, Renner (2020) Konzeption und Realisierung eines sensorgestützten Testsystems zur Evaluierung von crowdsensingbasierten Soundmessungen. Bachelor thesis, Ulm University.
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Abstract
"Track Your Tinnitus" ist ein Projekt der Tinnitus Research Initiative (TRI) und des Instituts für Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) der Universität Ulm. Die App ermöglicht es dem Nutzer, individuelle Schwankungen der Tinnituswahrnehmung zu erfassen und zu protokollieren. Bei 60% der Tinnituspatienten schwankt die subjektive Lautstärke des Tinnitus innerhalb und zwischen den Tagen erheblich, der genaue Verlauf dieser Schwankungen sowie dessen Ursachen sind bislang jedoch nicht bekannt. Um Einflüsse der Umwelt in die Bewertung mit einfließen zu lassen, protokolliert die App die Umgebungslautstärke. Bisher ist jedoch nicht klar, wie die gesammelten Daten interpretiert werden können, da es sich lediglich um Zahlenwerte ohne Einheit handelt. Darüber hinaus gibt es unter identischen Bedingungen signifikante Abweichungen der Messwerte zwischen verschiedenen Smartphonemodellen. Ziel dieser Arbeit ist es einerseits, herauszufinden, inwieweit sich Smartphones generell f ür eine Soundmessung eignen und wie diese kalibriert werden müssen, um repräsentative Ergebnisse zu erhalten, welche unter verschiedenen Smartphones übereinstimmen. Hierzu wird ein Testsystem entwickelt, welches die Möglichkeit bietet, die Soundmessungen einiger häufig genutzter Androidgeräte mit den Ausgabewerten eines kalibrierten Soundpegelmessers zu vergleichen. Die gewonnenen Daten werden genutzt, um gerätespezifische Formeln zur Umrechnung des Smartphonemesswertes in einen Dezibelwert zu gewinnen. Anschließend können die bereits in einer Datenbank hinterlegten Messwerte in ein für den Menschen gängiges Format umgewandelt werden. Ein weiteres Ziel besteht darin, den bereits vorhandenen Code der TrackYourTinnitus-App bezüglich der Soundmessung kritisch zu hinterfragen. Es werden Fehler aufgezeigt und analysiert, welche Einschränkungen durch den Code zu erwarten sind und wie diese behoben werden können.
Item Type: | Thesis (Bachelor) |
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Subjects: | DBIS Research > Master and Phd-Thesis |
Divisions: | Faculty of Engineering, Electronics and Computer Science > Institute of Databases and Informations Systems > DBIS Research and Teaching > DBIS Research > Master and Phd-Thesis |
Depositing User: | Robin Kraft |
Date Deposited: | 24 Aug 2020 13:43 |
Last Modified: | 24 Aug 2020 13:52 |
URI: | http://dbis.eprints.uni-ulm.de/id/eprint/1936 |