|
|
Modern vibrodiagnostics of machines and evaluation of datasets by neural networks
Koníček, Tomáš ; Holoubek, Tomáš (referee) ; Hammer, Miloš (advisor)
This Master‘s thesis focuses on technical diagnostics with an emphasis on vibrodiagnostics of machines and equipment. The aim is to carry out research on vibration monitoring using modern on-line systems and to investigate the possibilities of processing the acquired data files using neural networks. Vibration monitoring from Siemens SIPLUS CMS is analyzed, including a description of individual hardware and software components. The work also focuses on machine diagnostics using a real model equipped with the SIPLUS CMS system in cooperation with the SIMATIC S7-1200 programmable automaton. The obtained data will be transferred via the FTP protocol for further processing in the Matlab program. Neural network models will be designed and used, which will be trained on the measured data. Convolutional neural network model will be used. The results will be evaluated and a conclusion will be drawn.
|
|
|
Multiaxis feedback cooling of particle in optical trap
Číž, Adam ; Adámek, Roman (referee) ; Brablc, Martin (advisor)
This thesis deals with a design and implementation of algorithms for multiaxis feedback cooling (which means positional control) of a particle in an optical trap with use of Kalman filter. Two control methods are proposed here, each of which is intended for use of a different actuator: a laser intensity modulator or a pair of electrodes. Next, the implementation of both methods on hardware with an FPGA is described. Functioning of both proposed algorithms is proven by a numerical simulation. In addition, the functioning of the control using electrodes is demonstrated by an experiment with an optical trap. The second method is fully prepared for use in an experiment.
|
|
|
A vehicle digital twin creation from data acquired during driving tests
Polnický, Vít ; Štětina, Josef (referee) ; Ušiak, Michal (advisor)
The thesis deals with the modelling of the longitudinal dynamics of the vehicle based on the measured data during driving with a electric vehicle. In addition to the creation of the model in GT-SUITE software, the thesis deals with the processing of signals from the vehicle control units. The selected signals are used to generate the efficiency map, the torque speed characteristics of the electric motor and, last but not least, the characteristics of the vehicle battery. To determine the OCV and internal resistance of the battery, a battery model was built in MATLAB Simulink software, where the required quantities were estimated using Parameter Estimator. For simulation in GT-SUITE environment, speed profiles were processed from the measured data. Validation of the model was achieved by comparing the results with measured values.
|
|
|
Graph Neural Networks in Epilepsy Surgery
Hrtoňová, Valentina ; MSc, Daniel Uher, (referee) ; Filipenská, Marina (advisor)
Úspěch epileptochirurgického zákroku závisí na přesné lokalizaci epileptogenní zóny (EZ), avšak pouze 60% pacientů je po operaci bez záchvatů, což je často způsobeno nepřesnou identifikací EZ. Tato práce představuje novou metodu lokalizace EZ využívající grafové neuronové sítě (GNN) k analýze interiktálních biomarkerů - konkrétně interiktálních spiků a relativní entropie. Modely GNN byly využity pro lokalizaci kontaktů elektrod v resekované zóně vzniku záchvatu na základě dat z interiktální stereoelektroencefalografie a validovány na souboru klinických dat 37 pacientů ze dvou institucí. Nejlépe hodnocený model GNN - Graph Attention Network - dosáhl mediánu Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) 0,971 a mediánu Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC) 0,525 v souboru 19 pacientů s dobrým pooperačním výsledkem, přičemž v obou metrikách statisticky významně překonal referenční model založený na četnosti spiků (Wilcoxon Signed Rank test, p
|
|
|
Whispered to Normal Speech Conversion
Gajda, Richard ; Černocký, Jan (referee) ; Brukner, Jan (advisor)
Cílem této práce je vyvinout alternativní řešení k potřebě paralelních datasetů pro natrénování modelů pro konverzi šeptané řeči na normální, a to za pomoci syntézy pseudo-šeptané řeči. Pseudo-šeptané datasety, vygenerované z open-source řečových datasetů jsou použity pro natrénování modelu pro konverzi řeči - na vokodéru BigVGAN. Tento natrénovaný model je nezávislý na mluvčím i jazyce a je ve výsledku porovnán s výchozí implementací (baseline) a již existujícími řešeními.
|
|
|
Upper limb gesture recognition from EMG recordings
Kostial, Martin ; Smital, Lukáš (referee) ; Harabiš, Vratislav (advisor)
This work covers gesture recognition from upper limb sEMG recordings, designing a custom classifier using machine learning. The thesis is divided into six chapters – the first describes the EMG signal properties, the second discusses current EMG evaluation methods using machine learning, the third presents the actual implementation of the recognition algorithm, the fourth one deals with capturing the actual EMG recordings, and the fifth one is a discussion of the obtained results.
|
|
|
Experimental Platform for Free-Space Optical Communication in Water
Kousal, Martin ; Fedra, Zbyněk (referee) ; Král, Jan (advisor)
For the needs of underwater drones and seabed exploration, a live image from a camera mounted on the drone needs to be transmitted to the operator. Therefore, a hardware platform has been developed to research and experimentally verify the possibilities of cable-free optical communication in an aquatic environment. In this paper, the possibilities of communications in aquatic environments and their limitations are discussed. Furthermore, a communication chain of transmitter and receiver is designed and then simulated in Python. This proposed communication chain is then implemented. The FPGA configuration of the transmitter and receiver is described, and handlers and scripts are created to receive and process the transmitted signal. Finally, real measurements are performed in air and also mainly in a water environment, where the functionality of the whole chain is verified. In the last part of the paper, possible improvements and their impact on the whole platform are outlined.
|
|
|
Connection of algorithms for removal of influence of skin diseases on the process for fingerprint recognition
Heidari, Mona ; Derawi, Mohammad (referee) ; Gomez-Barrero, Marta (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Tato práce se zaměřuje na datové struktury, zpracování obrazu a metody počítačového vidění pro detekci a rozpoznávání nemocí ve snímcích otisků prstů. Počet vyvinutých biometrických systémů a dokonce i používaných biometrických charakteristik se zvyšuje. Všeobecně platí, že otisk prstu jednotlivce je jedinečný a zůstává relativně neměnný po celý život. Struktura papilárních linií se však může měnit nemocemi a může být poškozena kožními chorobami. Vzhledem k tomu, že jsou systémy do značné míry závislé na struktuře papilárních linií jednotlivce, která pozitivně ovlivňuje jejich identitu, lidé trpící kožními nemocemi mohou být diskriminováni, protože jejich papilární linie mohou být narušeny. Vliv kožních onemocnění je důležitým, ale často opomíjeným faktorem v biometrických systémech založených na otiscích prstů. Jedinec trpící kožním onemocněním, které postihuje konečky prstů nemusí být schopen používat určité biometrické systémy. Shromáždění databáze otisků prstů, ovlivněných kožními nemocemi, je náročný úkol. Je nákladný a časově náročný, vyžaduje také pomoc lékařských odborníků a ochotné účastníky trpící různými kožními nemocemi na bříšcíeh prstů. Surová databáze otisků prstů s onemocnénímí byla nejprve analyzována, aby poskytla pevný základ pro budoucí výzkum. Pro každé konkrétní onemocnění jsou nalezeny společné znaky mezi všemi snímky otisků prstů postižených nemocí a je definován obecný popis každého onemocnění a jeho vlivů. Poté automaticky přiřadíme označení na základě kombinace známého stavu obrazu otisku prstu. Navrhované řešení je integrováno s různými algoritmy zaměřenými na knihovny pro zpracování obrazu a metody počítačového vidění pro detekci objektů. Je vyhodnoceno na poškozených souborech dat otisků prstů a popisuje současný stav implementace pomocí navržených technik. Současný stav techniky pro implementaci detekce onemocnění využívá analýzu textury a detekci prvků porovnáváním hodnot intenzity pixelů v malém okolí v obraze. Vzhledem ke složitosti jednotlivých vzorů nemocí vede kombinace algoritmů analýzy textury k lepším výsledkům detekce. Kombinace Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), Local Binary Pattern (LBP), pole orientací a matematické morfologie může detekovat poškození v obrazech otisků prstů. Kombinace těchto funkcí umožňuje identifikovat změny v textuře a tvaru toku papilárních linií otisků prstů způsobené nemocemi. Tyto techniky zachycují různé aspekty textury a tvaru poškození v obrazech otisků prstů a vedou k identifikaci změn v textuře způsobených nemocemi. V průběhu detekčního procesu jsou použity matematické morfologické operace pro zlepšení strukturálních detailů tím, že odstraňují malé nesrovnalosti v obraze a zjednodušují tvar objektů, což usnadňuje jejich identifikaci a izolaci, rozšiřováním hranic objektů v obraze nebo vyplněním mezer a propojením rozlomených částí objektů. To vede k lepší detekci a rozpoznání objektů.Na konci procesu detekce je použita koherence, která ukazuje hodnocení kvality polí obrazu otisku prstu na tři typy: zdravý, poškozený a pozadí.
|
|
|
Implementing Gunshot Detection Algorithm on Digital Signal Processor
Hrabina, Martina
Aim of this paper is implementation of developed gunshot detection algorithm on TMS320C6713 digital signal processor. Used algorithm is based on 3 LPC coefficients, energy in 3 spectral bands and correlation against template. Analyzed acoustical signal is segmented into 23 ms frames. If a segment contains gunshot, it is signalized by flashing LED diode. This method results in 82% correct gunshot detection and approximately 3% false alarms averaged in various nongunshot sound categories.
|
|
|
Localization system for mobile robot B2
Korytár, Lukáš ; Věchet, Stanislav (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
The master’s thesis implements localization and navigation routines for mobile robot B2 in order to operate autonomously in an environment described by a road map only. The ROS framework was used for developing new software. The research part describes possible approaches to localization problem and summarizes ROS packages with localization and navigation software. The following part includes communication with the robot’s sensor modules and data processing from LIDAR, IMU and camera. The localization package robot_localization based on Kalman filter is implemented and setting of the navigation stack navigation is proposed, aiming to robot’s autonomous outdoor navigation. Implemented functions were tested in park environment and they are evaluated in this master's thesis too.
|
guest ::
