Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/1942/22386
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | SCHOENING, Johannes | - |
dc.contributor.author | Van Erum, Kris | - |
dc.date.accessioned | 2016-09-29T17:59:50Z | - |
dc.date.available | 2016-09-29T17:59:50Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1942/22386 | - |
dc.description.abstract | SubwayAPPS: locatiebepaling in de metro aan de hand van een luchtdruksensor in een smartphone In deze thesis werd het SubwayAPPS algoritme geïntroduceerd. Dit algoritme laat gebruikers toe hun locatie te bepalen tijdens een metrorit door enkel gebruik te maken van een luchtdruksensor in een smartphone. Er is geen externe infrastructuur vereist. Uit onze testen blijkt dat de accuraatheid van het SubwayAPPS algoritme 10% hoger ligt dan reeds bestaande methodes. Daarnaast werd er een analyse uitgevoerd van de dieptestructuur van metronetwerken en de accuraatheid van luchtdruksensoren in smartphones. | - |
dc.format.mimetype | Application/pdf | - |
dc.language | nl | - |
dc.publisher | tUL | - |
dc.title | Subway APPS: Localisation on underground public transportation systems by using mobile air pressure sensors | - |
dc.type | Theses and Dissertations | - |
local.bibliographicCitation.jcat | T2 | - |
dc.description.notes | master in de informatica-Human-Computer Interaction | - |
local.type.specified | Master thesis | - |
item.fullcitation | Van Erum, Kris (2016) Subway APPS: Localisation on underground public transportation systems by using mobile air pressure sensors. | - |
item.accessRights | Open Access | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.contributor | Van Erum, Kris | - |
Appears in Collections: | Master theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
11312672015198.pdf | 1.91 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.