Abstract Advances in miniaturisation have led to the development of new wireless measurement technologies such as wireless sensor networks (WSNs). A WSN consists of low cost nodes, which are battery-operated devices, capable of sensing the environment, transmitting and receiving, and computing. While a WSN has several advantages, including cost-effectiveness and easy installation, the nodes suffer from small memory, low computing power, small bandwidth and limited energy supply. In order to cope with restrictions on resources, data processing methods should be as efficient as possible. As a result, high quality approximates are preferred instead of accurate answers. The aim of this thesis was to propose an efficient entropy approximation method for resource-constrained environments. Specifically, the algorithm should use a small, constant amount of memory, and have certain accuracy and low computational demand. The performance of the proposed algorithm was evaluated experimentally with three case studies. The first study focused on the online monitoring of WSN communications performance in an industrial environment. The monitoring approach was based on the observation that entropy could be applied to assess the impact of interferences on time-delay variation of periodic tasks. The main purpose of the additional two cases, depth of anaesthesia (DOA) –monitoring and benchmarking with simulated data sets was to provide additional evidence on the general applicability of the proposed method. Moreover, in case of DOA-monitoring, an efficient entropy approximation could assist in the development of handheld devices or processing large amount of online data from different channels simultaneously. The initial results from the communication and DOA monitoring applications as well as from simulations were encouraging. Therefore, based on the case studies, the proposed method was able to meet the stated requirements. Since entropy is a widely used quantity, the method is also expected to have a variety of applications in measurement systems with similar requirements. / Tiivistelmä Mekaanisten- ja puolijohdekomponenttien pienentyminen on mahdollistanut uusien mittaustekniikoiden, kuten langattomien anturiverkkojen kehittämisen. Anturiverkot koostuvat halvoista, paristokäyttöisistä solmuista, jotka pystyvät mittaamaan ympäristöään sekä käsittelemään, lähettämään ja vastaanottamaan tietoja. Anturiverkkojen etuja ovat kustannustehokkuus ja helppo käyttöönotto, rajoitteina puolestaan vähäinen muisti- ja tiedonsiirtokapasiteetti, alhainen laskentateho ja rajoitettu energiavarasto. Näiden rajoitteiden vuoksi solmuissa käytettävien laskentamenetelmien tulee olla mahdollisimman tehokkaita. Tämän työn tavoitteena oli esittää tehokas entropian laskentamenetelmä resursseiltaan rajoitettuihin ympäristöihin. Algoritmin vaadittiin olevan riittävän tarkka, muistinkulutukseltaan pieni ja vakiosuuruinen sekä laskennallisesti tehokas. Työssä kehitetyn menetelmän suorituskykyä tutkittiin sovellusesimerkkien avulla. Ensimmäisessä tapauksessa perehdyttiin anturiverkon viestiyhteyksien reaaliaikaiseen valvontaan. Lähestymistavan taustalla oli aiempi tutkimus, jonka perusteella entropian avulla voidaan havainnoida häiriöiden vaikutusta viestien viiveiden vaihteluun. Muiden sovellusesimerkkien, anestesian syvyysindikaattorin ja simulaatiokokeiden, päätavoite oli tutkia menetelmän yleistettävyyttä. Erityisesti anestesian syvyyden seurannassa menetelmän arvioitiin voivan olla lisäksi hyödyksi langattomien, käsikäyttöisten syvyysmittareiden kehittämisessä ja suurten mittausmäärien reaaliaikaisessa käsittelyssä. Alustavat tulokset langattoman verkon yhteyksien ja anestesian syvyyden valvonnasta sekä simuloinneista olivat lupaavia. Sovellusesimerkkien perusteella esitetty algoritmi kykeni vastaamaan asetettuihin vaatimuksiin. Koska entropia on laajalti käytetty suure, menetelmä saattaa soveltua useisiin mittausympäristöihin, joissa on samankaltaisia vaatimuksia.

Die Überwachung des zentralen Nervensystems (ZNS) während der Allgemeinanästhesie ist aus anästhesiologischer Sicht wünschenswert, um eine Über- oder Unterdosierung von Narkotika intraoperativ zu vermeiden. Narkosetiefe wird definiert als die Summe aller intraoperativ auf den Patienten einwirkenden sensorischen Stimuli und den zentralnervös dämpfenden Effekten der Anästhetika auf die zerebrale Aktivität. Während für die akustisch evozierten Potentiale diskutiert wird, ob sie die hypnotische Komponente der Allgemeinanästhesie erfassen, ist derzeit unklar, welchen Beitrag somatosensorisch evozierten Potentialen bei der Bestimmung von Narkosetiefe leisten können. Somatosensorisch evozierte Potentiale werden in der klinischen Routine zur Überwachung der Integrität von neuronalen Leitungsbahnen bei Operationen eingesetzt. Das Ziel der hier vorgestellten klinischen Untersuchungen, in denen somatosensorisch und akustisch evozierte Potentiale (SEP, AEP) als mögliche Parameter zur Quantifizierung von Narkosetiefe gegenübergestellt werden, bestand darin, nachfolgende Hypothesen zu überprüfen: 1. Die mittleren Komponenten von SEP und AEP verändern sich dosisabhängig in Abhängigkeit vom Narkotikum in Amplituden und Latenzen und eignen sich als Parameter zur Quantifizierung von Narkotikawirkungen auf das ZNS. 2. Die durch Anästhetika induzierten Veränderungen von SEP und AEP sind unter chirurgischer Stimulation reversibel. Daher eignen sich SEP und AEP als Parameter zur Quantifizierung von Narkosetiefe. 3. SEP und AEP sind geeignet, bei kritisch kranken Patienten den Grad der Analgosedierung quantitativ zu erfassen. 4. SEP und AEP lassen Rückschlüsse auf die Modulation kognitiver Prozesse unter Narkotika zu. In mehreren klinischen Studien an narkotisierten oder analgosedierten Patienten (n = 161) wurden die Wirkungen von Anästhetika auf SEP und AEP dokumentiert, bzw. der Einfluß von chirurgischen oder pflegerischen Maßnahmen untersucht. Zielvariablen waren die Mittellatenz-Komponenten der SEP (N20, P25, N35, P45, N50) und der AEP (Na, Pa; Nb) im Vergleich zur klinischen Einschätzung der Narkosetiefe und den hämodynamischen Daten. Die statistische Analyse wurde mittelts multivariater Analysen durchgeführt, die prädiktive Aussagekraft anhand der prediction probability nach Smith berechnet. Unter Anästhetikagabe fand sich als grundlegendes Muster sowohl bei den SEP als auch bei den AEP eine Verlängerung der Latenzen bei Verminderung der korrespondierenden Amplituden, wobei die Effekte auf die späteren Komponenten > 35 ms deutlicher ausgeprägt waren. Während der Aufwachphase aus der Anästhesie, unter chirurgischen und pflegerischen Maßnahmen waren die anästhetikabedingten Veränderungen der EP-Komponenten teilweise reversibel. Darüberhinaus ließen die SEP-Latenzen P45 und N50 und die AEP-Latenz Nb während der Aufwachphase aus der Anästhesie Rückschlüsse auf die Wiederkehr des expliziten Erinnerungsvermögens nach Narkose zu. Im Gegensatz zu signifikanten Effekten im Gruppenvergleich war die prädiktive Aussagekraft der EP-Parameter im Individualfall gering. SEP sind unter den hier gewählten Narkotikaregimes geeignet, die Modulation der zerebralen Aktivität unter Anästhetika abzubilden. Im Sinne kortikaler Arousalreaktionen werden unter exogener Stimulation die durch Anästhetika induzierten Veränderungen der SEP teilweise antagonisiert. Bei der Interpretation der Befunde in Hinblick auf den Grad der Narkosetiefe ist zu berücksichtigen, daß die Effekte nicht unabhängig vom Anästhetikum sind und im Individualfall stark variieren können. Dennoch ist im Einzelfall der Einsatz von SEP als Monitor zur Narkosetiefe durchaus sinnvoll, z. B. wenn AEP oder andere Verfahren nicht durchführbar sind. Ein Einsatz der SEP als "idealer" Monitor zur Bestimmung des Grades der Narkosetiefe in der klinischen Routine ist zum jetzigen Zeitpunkt sicher nicht gerechtfertigt. Zweifelsohne können weitere Untersuchungen mit SEP zu wesentlichen Erkenntnissen in der klinisch anästhesiologischen Grundlagenforschung beitragen. / Monitoring of the functional state of the central nervous system is of major concern for the anaesthetist to avoid over- or undermedication with the possible sequelae for the patient during general anaesthesia. Depth of anaesthesia is defined as the sum of all excitatory stimuli during operation and the depressant effects of anaesthetics on the electrical activity of the brain. Currently it is discussed, whether the auditory evoked responses (AER) reflect the hypnotic component during anaesthesia. In contrast there is limited information about somatosensory evoked responses (SER) with respect to depth of anaesthesia, even though SER are used to monitor the integrity of the somatosensory pathway at risk during surgery. The aim of the present clinical investigations, in which SER and AER were investigated as parameters to quantify depth of anaesthesia, was to test the following hypotheses: 1. Anaesthetics induce dose-related changes in somatosensory and auditory evoked responses and quantify the anaesthetic action on the brain. 2. During surgical stimulation the anaesthetic induced changes are reversed in part. Therefore SERs and AERs are indicators of depth of anaesthesia. 3. SERs and AERs quantify the grade of analgosedation in critically ill patients. 4. SERs and AERs indicate modulation of cognitive function during recovery from anaesthesia. In clinical studies (n = 161 patients) we investigated the midlatency components of SER and AER during different anaesthetic drug combinations, their modulation during surgical stimulation or nursing care and during recovery from anaesthesia. The midlatency SER components N20, P25, N35, P45 and N50 and the AER components Na, Pa and Nb were studied in relation to the clinical assessment of anaesthetic depth and haemodynamic parameters. Statistical analyses were performed by multivariate analyses of variance for repeated measurements and by the calculation for the prediction probability according to Smith. Results: The main pattern of anaesthetic induced changes on midlatency SER and AER waves was as follows: Prolongation in the latencies and reduction of the corresponding amplitudes. The effect was more pronounced on the components > 35 ms. During recovery from general anaesthesia, during surgical stimulation or nursing care the anaesthetic induced changes were in part reversed. Moreover, changes of the SER components P45 and N50 and the AER component Nb differed in patients with respect to explicit memory performance during the wake-up phase from general anaesthesia. While the group effects were significant, the calculated values of the prediction probability indicated a low predictive potency for the individual case. Conclusions: The midlatency SER waves are indicative for changes in the electrical brain activity during different anaesthetic drug combinations. During surgery or other types of exogeneous intervention the anaesthetic induced changes of some SER and AER components are reversed indicating cortical arousal. Interpreting the results with respect to measure depth of anaesthesia it is important to know, that the changes of the evoked responses are dependent on the used anaesthetic and may differ markedly inter- and intraindividually. In a single case SER-recording can be useful to monitor anaesthetic depth, if e.g. AER monitoring is not possible. However, at the present time SER are not advocated as an "ideal" monitor to measure the level of anaesthesia during clinical routine. Without doubt further investigation elucidating the relation between SER and anaesthetics will contribute to our basic understanding of anaesthetic action on the brain.