Sistema de captura y monitorización de variables fisiológicas basado en tecnologías IoT y plataformas de bajo coste.
En este Proyecto Fin de Máster se plantea y resuelve la implementación de un sistema de captura de señales fisiológicas en una persona, para poder enviarlas a un recurso remoto donde procesarlas, analizarlas y extraer información. Se ha seguido una estructuración de cuatro niveles basada en el model...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Data de publicação: | 2021 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad del País Vasco |
| Repositório: | Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación |
| OAI Identifier: | oai:addi.ehu.eus:10810/54030 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10810/54030 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | IoT MQTT Arduino Nano Node-RED Open-source bioseñales |
| Resumo: | En este Proyecto Fin de Máster se plantea y resuelve la implementación de un sistema de captura de señales fisiológicas en una persona, para poder enviarlas a un recurso remoto donde procesarlas, analizarlas y extraer información. Se ha seguido una estructuración de cuatro niveles basada en el modelo OSI, todo ello construido desde un planteamiento de uso de plataformas de bajo coste y software de libre acceso (open source). En primer lugar, se ha realizado un estudio minucioso de las distintas alternativas existentes en relación a la captura de señales fisiológicas con dispositivos tipo Arduino Nano, dónde el Arduino Nano 33 IoT fue seleccionado. Posteriormente, se han analizado los distintos protocolos de comunicación y middlewares existentes, descartando las opciones no válidas y seleccionando WiFi y MQTT como protocolos de comunicación y Eclipse Mosquitto como middleware MQTT (servidor/broker). Se ha seleccionado InfluxDB como base de datos y Node-RED como herramienta puente entre el broker y la base de datos. Acto seguido, se ha utilizado Grafana como software para la monitorización de los datos recopilados. Por último, se han realizado unos primeros estudios de la gestión de avisos y alertas mediante Node-RED y se han realizado pruebas iniciales con otro dispositivo basado en el ESP32 de Espressif. Como resultado, se ha obtenido un sistema IoT capaz de almacenar y monitorizar en tiempo real señales biológicas. |
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