実装できるようになります。同じ期間で同様の成果を生むことができる環境やプログラミング言語はほかにありません。アプリ喘息の管理は、医師にとっても患者にとっても困難となる場合があります。医師は、臨床環境で喘息患者を診断するとき、喘息の主な兆候であり、肺における閉塞性のあるエアフローを示す喘鳴を聞きます。医師は、患者を直接調べることができない場合には、患者や患者の親による喘鳴などの症状の説明に頼らなければなりません。喘息の症状と現在の状態に関するこのような自己報告は信頼性が低く、特に患者が子供である場合には頼ることができません。エンジニアは、喘息患者が自分の呼吸を記録して解析するためのテクノロジーを開発しました。テクノロジーでは、喘鳴音を聞くのではなく、記録された呼吸音から作成した画像で喘鳴のパターンを検出します。ソフトウェアとして実装しました。秒の録音からさまざまな周波数、振幅、および継続時間の喘鳴音を識別できるアルゴリズムを開発する必要がありました。周囲雑音の影響を最小限に抑えるために、チームは、ユーザーの環境からの音を測定して解析する必要がありました。デバイスで録音を処理し、喘鳴解析アルゴリズムを呼び出して、結果を患者に返すアプリを作成することにしました。デバイスに内蔵されたマイクを使用して周囲の音を記録することによって、外部の雑音を独立で評価できる必要もありました。コーディングするのに数か月を要していました。コードに迅速に変換する方法が必要でした。使用して、喘鳴検出アルゴリズムを開発しました。パターンおよび喘鳴のその他の一般的な特性に基づいて喘鳴の可能性がある候補を特定します。誤検知を排除するためにさらなる処理を実行します。ウィンドウを適用し、高速フーリエ変換を実行し、複数の周波数範囲でスペクトルが極大となる位置を特定しました。コードから実行可能な機能を生成しました。この手順により、コード生成に適したコードであることを確認し、実行時エラーをチェックできるようになりました。コードを生成しました。アルゴリズムによって生成された結果を比較しました。コードをコンパイルし、検証のために結果を再度比較しました。向けのアプリに統合しました。デバイス向けのバージョンも計画されています。ソフトウェアを使用して無響室でテストされました。