|
Detekce tónů z audio signálu metodou zpracování signálu
Kristek, Lukáš ; Doležal, Jan (oponent) ; Veselý, Karel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí tónů z audio signálu pomocí metod zpracování signálu a vyhodnocením jejich úspěšnosti F1 metrikou. Použité metody zahrnují Fourierovu transformaci (FT) a Konstantní Q-transformaci (CQT). Jako rozšíření práce experimentujeme i s vlastní metodu založenou na detekci přítomnosti alikvotních tónů, která interně používá Fourierovu transformaci. Každá z metod má specifický postup pro finální detekci tónů. Práce se zaměřuje na implementaci těchto postupů a porovnání výsledků jednotlivých metod.
|
|
Signal Integrity Optimization Techniques for High-Speed Chips Signaling
Ševčík, Břetislav ; Štork, Milan (oponent) ; Horský, Pavel (oponent) ; Brančík, Lubomír (vedoucí práce)
The doctoral thesis deals with signal integrity problems in modern chip circuits. Based on the simulation and practical experiments an optimized second order pre-emphasis signaling technique is proposed. High bandwidth efficiency of signal pre-emphasis together with a minimum voltage swing during signal emphasizing and still lower power dissipation are the main features respected in the proposal. The performed analysis clearly shows that proposed pulse shaping method due to the spectral efficiency can increase the transmission bandwidth of low cost wire channels. The performance of proposed signaling technique is demonstrated on various type channels with higher order transfer function. Additional channel impairments which can occur during transmission channel design are discussed too.
|
|
Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu
Karásek, Michal ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM).
|
|
Signal Integrity Optimization Techniques for High-Speed Chips Signaling
Ševčík, Břetislav ; Štork, Milan (oponent) ; Horský, Pavel (oponent) ; Brančík, Lubomír (vedoucí práce)
The doctoral thesis deals with signal integrity problems in modern chip circuits. Based on the simulation and practical experiments an optimized second order pre-emphasis signaling technique is proposed. High bandwidth efficiency of signal pre-emphasis together with a minimum voltage swing during signal emphasizing and still lower power dissipation are the main features respected in the proposal. The performed analysis clearly shows that proposed pulse shaping method due to the spectral efficiency can increase the transmission bandwidth of low cost wire channels. The performance of proposed signaling technique is demonstrated on various type channels with higher order transfer function. Additional channel impairments which can occur during transmission channel design are discussed too.
|
|
Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu
Karásek, Michal ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM).
|