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RGB-D sensors such as the Microsoft Kinect or the Asus Xtion are inexpensive 3D sensors. A depth image is computed by calculating the distortion of a known infrared light (IR) pattern which is projected into the scene. While these sensors are great devices they have some limitations. The distance they can measure is limited and they suffer from reflection problems on transparent, shiny, or very matte and absorbing objects. If more than one RGB-D camera is used the IR patterns interfere with each other. This results in a massive loss of depth information. In this paper, we present a simple and powerful method to overcome these problems. We propose a stereo RGB-D camera system which uses the pros of RGB-D cameras and combine them with the pros of stereo camera systems. The idea is to utilize the IR images of each two sensors as a stereo pair to generate a depth map. The IR patterns emitted by IR projectors are exploited here to enhance the dense stereo matching even if the observed objects or surfaces are texture-less or transparent. The resulting disparity map is then fused with the depth map offered by the RGB-D sensor to fill the regions and the holes that appear because of interference, or due to transparent or reflective objects. Our results show that the density of depth information is increased especially for transparent, shiny or matte objects.
Clinical assessment of newly developed sensors is important for ensuring their validity. Comparing recordings of emerging electrocardiography (ECG) systems to a reference ECG system requires accurate synchronization of data from both devices. Current methods can be inefficient and prone to errors. To address this issue, three algorithms are presented to synchronize two ECG time series from different recording systems: Binned R-peak Correlation, R-R Interval Correlation, and Average R-peak Distance. These algorithms reduce ECG data to their cyclic features, mitigating inefficiencies and minimizing discrepancies between different recording systems. We evaluate the performance of these algorithms using high-quality data and then assess their robustness after manipulating the R-peaks. Our results show that R-R Interval Correlation was the most efficient, whereas the Average R-peak Distance and Binned R-peak Correlation were more robust against noisy data.
Solarthermische Kraftwerke stellen eine bedeutende Technologieoption für einen nachhaltigen Energiemix der Zukunft dar. Sie konzentrieren die Strahlung der Sonne, erzeugen Wärme und wandeln diese mit konventioneller Kraftwerkstechnik in Strom um. Die Wärme kann auch gespeichert werden, so dass der Betrieb während des Durchzugs von Wolken möglich ist und bis in die Abendstunden hinein verlängert werden kann. Zu den solarthermischen Kraftwerken gehören neben der Parabolrinne und dem Solarturm der Fresnel-Kollektor und die Dish-Stirling-Systeme. Im Zuge einer späteren Vergrößerung des Solarfeldes von Solarkraftwerken kann mithilfe von thermischen Energiespeichern die solare Energieerzeugung bei gleichbleibender Kraftwerksleistung sukzessiv bis um den Faktor 3 erweitert werden. Es besteht so die Möglichkeit einer massiven Substitution von fossilen Brennstoffen.Bei den ersten solarthermischen Speichern für die SEGS-Parabolrinnekraftwerke wurde Öl als Speichermedium eingesetzt. Ein weiteres Speichermedium ist Salzschmelze, die im Andasol-1-Projekt in Spanien sowie bei Solarturmkraftwerken eingesetzt wird. Beton ist ein weiteres mögliches Speichermaterial für Parabolrinnensysteme. Eine weitere Alternative bei einem Solarturmkraftwerk mit Luft als Wärmeträgermedium ist die Verwendung von keramischen Feuerfestmaterialien in Form von Schüttungen oder stapelbaren, porösen Elementen. In Jülich wurde das weltweit erste solarthermische Turmkraftwerk mit einer Leistung von 1,5 MWe, das Luft als Wärmeträgermedium einsetzt und einen solchen Speicher verwendet, gebaut.