|
|
Moderní vibrodiagnostika strojů a hodnocení datových souborů neuronovými sítěmi
Koníček, Tomáš ; Holoubek, Tomáš (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na technickou diagnostiku s důrazem na vibrodiagnostiku strojů a zařízení. Cílem je provést rešerši sledování vibrací pomocí moderních on-line systémů a zkoumat možnosti zpracování získaných datových souborů s využitím neuronových sítí. Analyzuje se vibrační monitoring od firmy Siemens SIPLUS CMS, včetně popisu jednotlivých hardwarových a softwarových komponent. Práce se dále zaměřuje na diagnostiku strojů s využitím reálného modelu vybaveného systémem SIPLUS CMS ve spolupráci s programovatelným automatem SIMATIC S7-1200. Získaná data budou přenášena přes protokol FTP k dalšímu zpracování v programu Matlab. Budou navrženy a použity modely neuronových sítích, které budou natrénovány na naměřených datech. Bude použit model konvolučních neuronových sítí. Výsledky budou vyhodnoceny a bude vznesen závěr.
|
|
|
Zpětnovazební chlazení částice v optické pasti ve více osách
Číž, Adam ; Adámek, Roman (oponent) ; Brablc, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací algoritmů pro zpětnovazební chlazení (neboli polohovou regulaci) částice v optické pasti ve více osách s využitím Kálmánova filtru. Jsou zde navrženy dvě metody regulace, z nichž každá je určena pro využití jiného akčního členu: modulátoru intenzity laseru, nebo dvojice elektrod. Dále je popsána implementace obou metod na hardware s FPGA. Fungování obou navržených algoritmů je prokázáno numerickou simulací. Navíc je fungování regulace využívající elektrody prokázáno experimentem na optické pasti. Druhá metoda je pro využití při experimentu plně připravena.
|
|
|
Tvorba digitálneho dvojčaťa vozidla z dát získaných počas jazdných skúšok
Polnický, Vít ; Štětina, Josef (oponent) ; Ušiak, Michal (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá modelováním podélné dynamiky vozidla na základě naměřených dat během jízd s elektrickým vozidlem. Kromě tvorby modelu v softwaru GT-SUITE se práce věnuje zpracování signálů z řídicích jednotek vozidla. Vybrané signály slouží pro tvorbu účinnostní mapy, vnější otáčkové charakteristiky elektromotoru a v neposlední řadě i charakteristik baterie vozidla. Pro určení OCV a vnitřního odporu baterie byl sestaven model baterie v softwaru MATLAB Simulink, kde byly pomocí aplikace Parameter Estimator odhadnuty požadované veličiny. Pro simulaci v prostředí GT-SUITE byly zpracovány z naměřených dat rychlostní profily. Validace modelu bylo dosaženo porovnáním výsledků s naměřenými hodnotami.
|
|
|
Graph Neural Networks in Epilepsy Surgery
Hrtoňová, Valentina ; MSc, Daniel Uher, (oponent) ; Filipenská, Marina (vedoucí práce)
Successful epilepsy surgery relies on precise localization of the epileptogenic zone (EZ), yet only about 60% of patients become seizure-free post-surgery often due to inaccurate EZ identification. This thesis presents a novel method for EZ localization using Graph Neural Networks (GNNs) to analyze interictal biomarkers, specifically interictal spikes and relative entropy. The GNN models were used to localize resected seizure-onset zone electrode contacts based on interictal stereoelectroencephalography data, validated on a clinical dataset of 37 patients from two institutions. The best-performing GNN model - Graph Attention Network - scored a median Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) of 0.971 and a median Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC) of 0.525 across a cohort of 19 patients with a good surgical outcome, significantly outperforming a benchmark model based on spike rates (Wilcoxon Signed Rank test, p
|
|
|
Whispered to Normal Speech Conversion
Gajda, Richard ; Černocký, Jan (oponent) ; Brukner, Jan (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to develop an alternative solution to parallel datasets needed for whispered to normal voice speech conversion, using pseudo-whispered speech synthesis. Psuedo-whispered datasets generated from open source voice datasets are used to train a voice conversion model (vocoder BigVGAN) which is both speaker and language independent. Resulting model is compared to a baseline and existing solutions.
|
|
|
Rozpoznávání gest horní končetiny z EMG záznamu
Kostial, Martin ; Smital, Lukáš (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se zaobírá rozpoznáváním gest ze sEMG záznamu horní končetiny, návrhem vlastního klasifikátoru použitím strojového učení. Práce je rozdělena do šesti kapitol – v první jsou popsány vlastnosti EMG signálu, v druhé jsou rozepsány současné metody vyhodnocování EMG využívající strojové učení, ve třetí je samotná realizace rozpoznávacího algoritmu, ve čtvrté popisuji snímání vlastních EMG záznamů a v páté je diskuse získaných výsledků.
|
|
|
Experimentální platforma pro bezkabelové optické komunikace ve vodě
Kousal, Martin ; Fedra, Zbyněk (oponent) ; Král, Jan (vedoucí práce)
Pro potřeby podvodních dronů a výzkumu mořského dna je zapotřebí přenášet operátorovi živě obraz z kamery umístěné na dronu. Proto byla vytvořena hardwarová platforma pro výzkum a experimentální ověření možností bezkabelové optické komunikace ve vodním prostředí. V práci jsou rozebrány možnosti komunikací ve vodním prostředí a jejich omezení. Dále je navržen komunikační řetězec vysílače a přijímače, který je následně simulován v jazyce Python. Tento navržený komunikační řetězec je poté v průběhu práce implementován. Je popsána konfigurace FPGA vysílače a přijímače, jsou vytvořeny obslužné aplikace a skripty pro příjem a zpracování vysílaného signálu. Nakonec jsou provedena reálná měření na vzduchu a také hlavně ve vodním prostředí, kde je ověřena funkce celého řetězce. V poslední části práce jsou naznačena možná vylepšení a jejich vliv na celou platformu.
|
|
|
Connection of algorithms for removal of influence of skin diseases on the process for fingerprint recognition
Heidari, Mona ; Derawi, Mohammad (oponent) ; Gomez-Barrero, Marta (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This thesis focuses on data structures, image processing, and computer vision methods for detecting and recognizing diseases in fingerprint images. The number of developed biometric systems and even used biometric characteristics is increasing. It is widely accepted that an individual's fingerprint is unique and remains relatively unchanged throughout life. However, the structure of these ridges can be changed and damaged by skin diseases. As these systems depend heavily on the structure of an individual's fingertip ridge pattern that positively determines their identity, people suffering from skin diseases might be discriminated against as their ridge patterns may be impaired. Likely, fingerprint devices have not been designed to deal with damaged fingerprints; therefore, after scanning the fingerprint, they usually reject it. The influence of skin disease is an important but often neglected factor in biometric fingerprint systems. An individual might be prevented from using specific biometric systems when suffering from a skin disease that affects the fingertips. Collecting a database of fingerprints influenced by skin diseases is a challenging task. It is expensive and time-consuming, but it also requires the assistance of medical experts and the ability to find willing participants suffering from various skin conditions on fingertips. The raw diseased fingerprint database is first analyzed to provide a solid foundation for future research. Common signs among all fingerprint images affected by the disease are found for every particular disease, and a general description of each disease and its influences is defined. Then we automatically assign the label based on a combination of the known state of the fingerprint image. The proposed solution is integrated with different algorithms focused on image processing libraries and computer vision methods for object detection. The solution has been evaluated on damaged fingerprint datasets and highlights the state of the art implementations using proposed techniques. The state of the art technique for disease detection implementations uses texture analysis and feature detection by comparing the intensity values of pixels in a small neighborhood in an image. Due to the complexity of each disease pattern, the combination of texture analysis algorithms leads to better detection results. The combination of GLCM, LBP, orientation field, and mathematical morphology can detect damage (artifacts) in fingerprint images. Combining these features makes it possible to identify changes in the texture and shape of the fingerprint flow caused by diseases. These techniques capture different aspects of the texture and shape of the damage in fingerprint images and lead to identifying changes in the texture caused by diseases. In the stages of the detection process, mathematical morphology operations are applied to improve the structural details by removing small irregularities in the image and simplify the shape of objects, making it easier to identify and isolate them expanding the boundaries of objects in an image or filling gaps and connect broken parts of objects, leading to better object detection and recognition. At the end of the detection process, coherence is applied to show the quality evaluation of fingerprint image patches into three types healthy, damaged, and background. Overall, the proposed solution showcases the effectiveness of integrating multiple image processing and computer vision algorithms for disease detection in fingerprint images.\ The combination of these algorithms can accurately detect and localize disease patterns in damaged fingerprint datasets, thus providing a reliable solution for disease detection in forensic applications.
|
|
|
Realizace lokalizačního systému pro mobilní robot B2
Korytár, Lukáš ; Věchet, Stanislav (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce implementuje lokalizační a navigační rutiny na mobilní robot B2, aby bylo dosaženo autonomního pohybu v prostředí popsaném pouze mapou cest. Ke tvorbě SW byl využit framework ROS. Rešeršní část popisuje možné přístupy k lokalizaci a shrnuje ROS knihovny obsahující lokalizační a navigační software. Následující praktická část dokumentuje komunikaci se senzorickými moduly robotu a zpracování senzorických dat z LIDARu, IMU a kamery. Dále je implementována lokalizační knihovna robot_localization na principu Kalmanova filtru a je navrženo nastavení navigačních rutin navigation tak, aby se robot mohl pohybovat ve venkovním prostředí. Výsledky práce byly ověřeny v prostředí městského parku.
|
|
|
Spektrální analýza EEG signálu
Miklenda, Petr ; Orság, Filip (oponent) ; Kupková, Karolína (vedoucí práce)
Předložená bakalářská práce je zaměřena na analýzu signálu EEG pomocí rychlé Fourierovy transformace. Teoretická část se skládá z popisu EEG signálu, jeho vzniku a zvolené metody pro analýzu signálu. Praktická část představuje program pro nahrávání dat z EEG headsetu a zobrazení Fourierova spektra.
|
host ::
RSS.