|
|
Metody odhadu dechové křivky z EKG signálu
Mitrengová, Jana ; Mézl, Martin (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Práce se zabývá realizací metod pro odhad dechové křivky ze signálu EKG. První část práce pojednává o anatomii a fyziologii respiračního a kardiovaskulárního systému. V této části práce jsou popsány i způsoby snímání dýchání. Druhá část práce je věnována popisu jednotlivých metod, které využívají záznam EKG pro odhad dechové křivky vyšetřovaného jedince. Třetí část práce se věnuje samotné realizaci vybraných metod, aplikací algoritmů metod na reálná data a srovnání výsledných dechových křivek s dechovými signály dostupnými z databáze PhysioNet. Závěrem jsou jednotlivé metody mezi sebou porovnány.
|
|
|
EEG Signal Analysis based on EMD and Discrete Energy Separation Algorithm
Potočňák, Tomáš
This paper deals with spectral analysis of nocturnal EEG signal from apnoea/hypopnea patients. Main goal is to employ methods independent to Fourier Transform, because of nonstationary character of signal, to better description of frequency changes. For this purpose, analysis based on Empirical Mode Decomposition and Discrete Energy Separation Algorithm was tested. This method is similar to commonly used Hilbert Huang Transform, but can provide higher time and frequency resolution due to algorithms based on Teager-Keiser Energy Operator, which can work with very short time window.
|
|
|
Korelační analýza akciových indexů pomocí Empirical Mode Decomposition
Ulyanin, Alexey ; Černý, Michal (vedoucí práce) ; Formánek, Tomáš (oponent)
Tato práce se zabývá analýzou korelačních vztahů mezi finančními časovými řadami ve formě akciových indexů geograficky oddělených ekonomik. Napříč analýzou jsou použity cenové indexy za období od 01.05.1998 až 20.04.2017. První část je věnována popisu samotných dat, včetně jejich grafické prezentace. Ve druhé části je blíže popisována metodologie, včetně popisu algoritmu "Empirical Mode Decomposition" (EMD), pomocí kterého je prováděn rozklad základní časové řady na několik na sobě nezávislých časových řad pro další analýzu. EMD algoritmus je zajímavou metodou analýzy signalů, která umožňuje nový pohled na analýzu finančních časových řad. Tato práce navazuje na práci Guhathakurta et al. (2008) a rozšiřuje počet indexů a časový horizont. Také je rozšířena o korelační analýzu časových řad. Cílem této práce je, pomocí metodologie popsané v Guhathakurta et al. (2008) a korelační analýzy, určit zda jsou indexy geograficky oddělených ekonomik na sobě závislé, či nikoli.
|
|
|
Potlačení driftu signálu EKG s využitím empirického rozkladu
Šlancar, Matěj ; Smital, Lukáš (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit se s principem metody empirického rozkladu (EMD) signálu a možnostmi jejího využití pro filtraci kolísání izoelektrické linie EKG signálů. Práce popisuje hlavní komponenty EKG signálu, dále výběr možných typů rušení signálu a jejich vlastnosti a principiální popis vybraných metod pro filtraci EKG signálu. Na závěr je v práci popsáno zhodnocení účinnosti metody empirického rozkladu při filtraci kolísání izoelektrické linie ve srovnání s lineární filtrací. Funkčnost použitých algoritmů byla ověřena na signálech standardní knihovny CSE.
|
|
|
Odstranění trendu ze signálu variability srdečního rytmu pomocí metody empirického rozkladu EMD
Foltová, Anežka ; Janoušek, Oto (oponent) ; Kubičková, Alena (vedoucí práce)
Analýza HRV je významným ukazatelem pro patofyziologická vyšetření. Při analýze se využívají detekce vlny R z průběhu EKG. Intervaly R-R mohou být následně analyzovány různými metodami. Při spektrální analýze je častým jevem rušivý nestacionární trend, který je potřeba odstranit. V této práci, která se zabývá odstraněním trendu, je hlavně představena technicky zajímavá a v posledních letech oblíbená metoda empirického rozkladu (EMD – Empirical mode decomposition). Následně je tato metoda porovnávána s metodou vlnkové transformace a předešlou hladkostí přiblížení (SPA – Smoothness prior approach).
|
|
|
Odstraňovaní kolísání izolinie v EKG pomocí empirické modální dekompozice
Procházka, Petr ; Kolářová, Jana (oponent) ; Kubičková, Alena (vedoucí práce)
V diplomové práci jsou popsány realizace vybraných lineárních filtrů pro odstranění kolísání izolinie. Tyto filtrace jsou aplikovány na uměle signály EKG z databáze CSE s navázaným kolísáním izolinie. Tyto metody jsou následně porovnány a jejich výsledky zhodnoceny. Dále je provedena literární rešerše metody Empirické modální dekompozice. Jsou zde popsány realizace navržených filtrů v programovém prostředí MATLAB, následně jsou zhodnoceny výsledky a úspěšnost filtrace
|
|
|
Využití Hilbert Huangovy transformace pro analýzu nestacionárních signálů z fyzikálních experimentů
Tuleja, Peter ; Balík, Miroslav (oponent) ; Rášo, Ondřej (vedoucí práce)
Táto práca pojednáva o možnom využití Hilbert-Huangovej transformácie pre analýzu dát získaných z fyzikálnych experimentov. Konkrétne pre analýzu akustickej emisie v podobe akustických rázov. V uvodnej časti je vysvetlený pojem akustická emisia a problematika jej detekcie. Následne sú rozobrané metódy pre analýzu signálu v časovofrekvenčnej oblasti. Konkrétne krátkodobá Fourierova transformácia, Waveletová transformácia, Hilbertova transformácia a Hilbert-Huangova transformácia. V záverečnej časti je navrhnutá metóda pre porovnanie výkonnosti a presnosti jednotlivých prístupov.
|
|
|
Preliminary Acoustic Analysis of Noise Components in Patients with Parkinson's Disease
Galáž, Z.
This paper deals with acoustic analysis of noise components extracted from speech signals of patients with Parkinson’s disease (PD) who recited a poem. Experimental dataset consisted of 97 PD patients with different disease progress and 55 healthy controls (HC). The analysis is based on parametrization of 2 rhymes recitation using dysphonia features. We obtained classification accuracy 76.66% for female speakers, 69.65% for male speakers and 69.24% for the mixture of both genders.
|
host ::
RSS.