Respiri喘息检测和哮喘管理开发手机应用程序
挑战
解决方案
结果
- 手动编码工作减少
- 算法开发迭代加速
- 代码维护开销减少
”MATLAB使我们能够快速开发、调试和测试声音处理算法和MATLAB编码器在c .简化了实现这些算法的过程没有其他环境或编程语言,我们可以使用产生类似的结果在相同的时间。”
但是Goryachev, Respiri
管理哮喘是很困难的对医生和病人。当医生评估哮喘患者在临床环境中,他们听着喘息,哮喘的主要标志和阻塞性肺部气流的象征。但是当医生不能直接检查病人时,他们必须依靠病人或病人的父母描述喘息和任何其他症状。这种自我报告的哮喘症状和现状是不可靠的,特别是当病人是一个孩子。
工程师Respiri发展技术,哮喘患者可以使用记录和分析自己的呼吸。监听喘息的声音,而是AirSonea®技术检测喘息模式创建的图像记录呼吸的声音。Respiri使用MATLAB®开发声呼吸监测算法,并用MATLAB编码器™实现移动应用程序和基于云计算的服务器软件。
挑战
Respiri需要开发一个算法,能够识别喘息的声音不同频率、振幅、持续时间从30秒的录音由专门的传感器附近举行病人的气管。减少环境噪声的影响,团队需要测量和分析的声音从用户的环境。
与两个公牛,一个应用程序开发公司在墨尔本,他们决定创建一个应用程序,将过程记录在移动设备上,调用喘息分析算法,并将结果返回给病人。应用程序还提供一个独立评估外部噪声通过使用移动设备的内置麦克风来记录周围的声音。
在过去,用了几个月Respiri工程师手动代码算法C,他们需要一种方法来快速翻译喘息的算法检测和环境噪声分析到C代码,可以在移动设备上部署。
解决方案
Respiri工程师使用MATLAB和计算机视觉的工具箱™发展喘息检测算法。该算法将30秒的录音转换成一个谱图,然后分析了基于能量谱图识别潜在的喘息候选人喘息的模式和其他常见的特征。算法执行进一步处理拒绝假阳性。
开发环境噪声检测算法,工程师采用汉明窗,进行快速傅里叶变换,坐落在多个频率谱最大值范围使用MATLAB信号处理工具箱™。
调试和测试后两种算法在MATLAB中,该团队使用MATLAB编码器生成可执行的函数从MATLAB代码。这个步骤使团队验证代码是否适合代码生成和运行时错误检查。
接下来,工程师使用MATLAB编码器生成C代码的算法。验证生成的代码,他们从调用MATLAB和产生的结果与结果相比原来的MATLAB算法。
在后续的测试中,使用微软工程师编译生成的C代码®Visual Studio®再次,对比结果验证。
团队综合噪声检测算法的C代码和喘息检测为苹果iPhone应用程序;一个版本为谷歌®安卓™设备计划。
最后系统测试在消声室使用测试软件团队开发了MATLAB和MATLAB编码器。
AirSonea正在等待FDA批准在美国和已经收到了公司产品在欧盟(CE)认证和TGA批准在澳大利亚。
结果
手动编码工作减少。”类似的项目在过去,我们不得不重新编码算法,然后调试C实现,“说但是Goryachev,高级Respiri算法工程师。“现在,我们用MATLAB编码器自动生成C代码,这需要更少的时间和精力。”
算法开发迭代加速。“改变一个算法后,我们立即重新生成C代码和测试它,“Goryachev说。“以前,工程师们不得不依靠C程序员。如果他们忙于其他项目,它往往是前几天他们可以实现更改。”
代码维护开销减少。“维护算法分别和C源代码需要全职工作的软件工程师,“Goryachev指出。“MATLAB编码器使我们能够保持一个算法在MATLAB和将其转换为C的释放时间,释放出工程师从事其他项目。”
