|
|
Application Monitoring of IoT Devices
Krajč, Patrik ; Ryšavý, Ondřej (referee) ; Matoušek, Petr (advisor)
IoT devices use various standards at the level of the transmission medium and communication protocol. The aim of the work is to create a system, which we can unify a heterogeneous network of the Internet of Things for monitoring purposes. For data collection from the IoT network was used the Home Assistant platform which is uses SNMP agent we created. The monitoring system includes the Nagios core system, which is extended with machine learning-based anomaly detection.
|
|
|
Statistical Modelling of Air Pollution by Dust Aerosol
Čampulová, Martina ; Karpíšek, Zdeněk (referee) ; Michálek, Jaroslav (advisor)
The diploma thesis deals with multivariate statistical methods and their environmental applications. The theoretical part is devoted to selected methods of linear regression analysis, method of principal components and the model of classical and robust factor analysis is also described. In the practical part of thesis, the main emission sources of PM1 aerosols in summer and winter period in Brno and Šlapanice are determined by using the classical factor analysis. The main aerosol emission sources in summer and winter in Šlapanice are also identified by using the robust factor analysis. Furthermore, the prediction of concentrations of PM1 aerosols in summer and winter period in Brno and Šlapanice is performed by using the linear regression model.
|
|
|
Selected random variables transformations used in classical linear regression
Tejkal, Martin ; Michálek, Jaroslav (referee) ; Hübnerová, Zuzana (advisor)
Klasická lineární regrese a z ní odvozené testy hypotéz jsou založeny na předpokladu normálního rozdělení a shodnosti rozptylu závislých proměnných. V případě že jsou předpoklady normality porušeny, obvykle se užívá transformací závisle proměnných. První část této práce se zabývá transformacemi stabilizujícími rozptyl. Značná pozornost je udělena náhodným veličinám s Poissonovým a negativně binomickým rozdělením, pro které jsou studovány zobecněné transformace stabilizující rozptyl obsahující parametry v argumentu navíc. Pro tyto parametry jsou stanoveny jejich optimální hodnoty. Cílem druhé části práce je provést srovnání transformací uvedených v první části a dalších často užívaných transformací. Srovnání je provedeno v rámci analýzy rozptylu testováním hypotézy shodnosti středních hodnot p nezávislých náhodných výběrů s pomocí F testu. V této části jsou nejprve studovány vlastnosti F testu za předpokladu shodných a neshodných rozptylů napříč výběry. Následně je provedeno srovnání silofunkcí F testu aplikovaného pro p výběrů z Poissonova rozdělení transformovanými odmocninovou, logaritmickou a Yeo Johnsnovou transformací a z negativně binomického rozdělení transformovaného argumentem hyperbolického sinu, logaritmickou a Yeo-Johnsnovou transformací.
|
|
|
Counting People Using a PIR Sensor
Beneš, Martin ; Kempter, Guido (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
PIR (pasivní infračervený) senzor se používá zejména pro detekci přítomnosti osoby a oznámení systému pro příslušnou reakci. Cílem této práce je užití PIR senzorů pro lokalizaci osoby a návrh způsobu pro určení počtu lidí ve snímaném prostoru. Pro tento účel je navržen způsob zpracování jeho výstupního analogového signálu, počínající extrakcí příznaků pomocí spojité vlnkové transformace, klasifikačního modelu založeném na fuzzy logice a lineární regresi. Na konci jsou představeny a vyhodnoceny experimentálně získané výsledky.
|
|
|
Prediction of Time Series Using Statistical Methods
Beluský, Ondrej ; Bidlo, Michal (referee) ; Schwarz, Josef (advisor)
Many companies consider essential to obtain forecast of time series of uncertain variables that influence their decisions and actions. Marketing includes a number of decisions that depend on a reliable forecast. Forecasts are based directly or indirectly on the information derived from historical data. This data may include different patterns - such as trend, horizontal pattern, and cyclical or seasonal pattern. Most methods are based on the recognition of these patterns, their projection into the future and thus create a forecast. Other approaches such as neural networks are black boxes, which uses learning.
|
|
|
Approximation function implementation into PIC microprocessor
Petřík, Tomáš ; Sysel, Petr (referee) ; Šmirg, Ondřej (advisor)
This bachelor‘s thesis deals with the implementation of approximation function into the PIC microprocessor. Thesis is focused on microprocessor architecture and analysis of approximation functions. Then for actual implementation is chosen the method of least squares, and because of its relative simplicity and accuracy in comparison with other methods. Microcontroller is using the A/D converter to measure the dependence of non-linear system, which is connected to the microprocessor. Measure the voltage on a logarithmic potentiometer, which represents non-linear system, depending on the position of the slider track resistance. Then, using the method chosen microprocessor calculates the characteristic non-linear system. The measured values are compared with the theoretical, calculated the chosen method. The values measured, and their theoretical difference is then displayed on the display, connected to the microprocessor. In conclusion, then discuss the results together with the possibility of further developing this work.
|
|
| |
|
|
Approximation of Terrain Data Utilizing Splines
Tomek, Peter ; Kunovský, Jiří (referee) ; Chudý, Peter (advisor)
Pro optimalizaci letových trajektorií ve velmi malé nadmorské výšce, terenní vlastnosti musí být zahrnuty velice přesne. Proto rychlá a efektivní evaluace terenních dat je velice důležitá vzhledem nato, že čas potrebný pro optimalizaci musí být co nejkratší. Navyše, na optimalizaci letové trajektorie se využívájí metody založené na výpočtu gradientu. Proto musí být aproximační funkce terenních dat spojitá do určitého stupne derivace. Velice nádejná metoda na aproximaci terenních dat je aplikace víceroměrných simplex polynomů. Cílem této práce je implementovat funkci, která vyhodnotí dané terenní data na určitých bodech spolu s gradientem pomocí vícerozměrných splajnů. Program by měl vyčíslit více bodů najednou a měl by pracovat v $n$-dimensionálním prostoru.
|
|
|
Business Intelligence - Use of Data Mining in Business Processes
Skalický, Tomáš ; Veselý, Martin (referee) ; Kříž, Jiří (advisor)
The aim of this bachelor thesis is to get acquainted with the concept of Business Intelligence as well as with the concept of data mining and its use in the company sphere. In the introductory theoretical part I will introduce the tools of Business Intelligence and data mining methods. In the following practical part I will use the methods for analysis of provided company data. The analysis obtained can be used as a support for company decision making.
|
|
|
Big Data Processing from Large IoT Networks
Benkő, Krisztián ; Podivínský, Jakub (referee) ; Krčma, Martin (advisor)
The goal of this diploma thesis is to design and develop a system for collecting, processing and storing data from large IoT networks. The developed system introduces a complex solution able to process data from various IoT networks using Apache Hadoop ecosystem. The data are real-time processed and stored in a NoSQL database, but the data are also stored in the file system for a potential later processing. The system is optimized and tested using data from IQRF network. The data stored in the NoSQL database are visualized and the system periodically generates derived predictions. Users are connected to this system via an information system, which is able to automatically generate notifications when monitored values are out of range.
|
guest ::
