|
|
Automatická klasifikace spánkových fází
Schwanzer, Miroslav ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikací spánkových fází na základě polysomnografických signálů. Pro vybrané signály byla provedena analýza a selekce příznaků v časové oblasti a ve frekvenční oblasti. Příznaky ke klasifikaci byly získány ze signálů EEG, EOG a EMG. Jako klasifikátory byly použity klasifikační modely typu K-NN, SVM, a umělé neuronové sítě. Úspěšnost klasifikace se liší podle použité metody a rozdělení skupin. Nejlepších výsledků dosahovala klasifikace mezi stavy bdělosti, fáze REM a N3, a to za pomoci neuronové sítě. Zde bylo dosaženo celkové úspěšnosti 93,1 %.
|
|
|
Studium vlivu akustických podnětů na člověka
Schwanzer, Miroslav ; Kolář, Radim (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá měřením elektroencefalografických signálů (EEG), jejich popisem, metodami kvantitativní analýzy a zpracováním v časově-frekvenčních oblastech potažmo energetických spektrech. Mozková aktivita je sledována v závislosti na vnějších zvukových podmětech vyvolaných reprodukcí hudební ukázky Mozartovy sonáty K448. Byla navržena podrobná metodika měření, na jejímž základě bylo realizováno snímání EEG u vzorku respondentů. Pro potřeby vizualizace a vyhodnocení naměřených dat byla vytvořena aplikace s grafickým rozhraním, umožňující topologické mapování mozkové aktivity a zobrazování v časově-frekvenční oblasti.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází
Schwanzer, Miroslav ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá klasifikací spánkových fází na základě polysomnografických signálů. Pro vybrané signály byla provedena analýza a selekce příznaků v časové oblasti a ve frekvenční oblasti. Příznaky ke klasifikaci byly získány ze signálů EEG, EOG a EMG. Jako klasifikátory byly použity klasifikační modely typu K-NN, SVM, a umělé neuronové sítě. Úspěšnost klasifikace se liší podle použité metody a rozdělení skupin. Nejlepších výsledků dosahovala klasifikace mezi stavy bdělosti, fáze REM a N3, a to za pomoci neuronové sítě. Zde bylo dosaženo celkové úspěšnosti 93,1 %.
|
|
|
Studium vlivu akustických podnětů na člověka
Schwanzer, Miroslav ; Kolář, Radim (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá měřením elektroencefalografických signálů (EEG), jejich popisem, metodami kvantitativní analýzy a zpracováním v časově-frekvenčních oblastech potažmo energetických spektrech. Mozková aktivita je sledována v závislosti na vnějších zvukových podmětech vyvolaných reprodukcí hudební ukázky Mozartovy sonáty K448. Byla navržena podrobná metodika měření, na jejímž základě bylo realizováno snímání EEG u vzorku respondentů. Pro potřeby vizualizace a vyhodnocení naměřených dat byla vytvořena aplikace s grafickým rozhraním, umožňující topologické mapování mozkové aktivity a zobrazování v časově-frekvenční oblasti.
|
host ::
RSS.