Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 29 záznamů.  předchozí10 - 19další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Návrh na vylepšení marketingové strategie pro kavárnu CrossCafe
Vácha, Pavel ; Postler, Milan (vedoucí práce) ; Tichavský, Petr (oponent)
Cílem této bakalářské práce je popsat franchisingový řetězec kaváren CrossCafe. V práci jsem čerpal jak z teoretických znalostí, tak z praktického výzkumu v terénu. Za pomoci SWOT analýzy, analýzy konkurence, určení typického zákazníka a zhodnocení současné marketingové strategie je navržena nová alternativní strategie, včetně návrhů, jakým směrem by se mohl celý koncept ubírat do budoucna.
Experimental Comparison of Sparse Signal Recovery Algorithms
Hoskovec, J. ; Tichavský, Petr
This report presents an experimental comparison of some of the newest and/or most common algorithms that are used for solving the sparse recovery problem: matching pursuit, orthogonal matching pursuit (OMP), A*OMP, basis pursuit, re-weighted least square (also known as FOCUSS), re-weighted L1 optimization (RL1). The comparison is done on synthetic (random) data set (dictionary) of the size 50x250 and 500x2500.
Automatic Removal of Sparse Artifacts in Electroencephalogram
Zima, Miroslav ; Tichavský, Petr ; Krajča, V.
This report presents an algorithm for removing artifacts from EEG signal, which is based on the method of independent component analysis utilizing the signal nonstationarity or sparsity of the artifacts. The algorithm is computationally very fast, enables online processing of long data records with excellent separation accuracy. The algorithm also incorporates using wavelet denoising of the artifact components, recently proposed by Castellanos and Makarov, which reduces distortion of the cleaned data.
Odstraňování artefaktů v EEG datech III
Zima, Miroslav ; Tichavský, Petr ; Krajča, V.
Data z elektroencefalogramu (EEG) bývají často poškozena nežádoucími vlivy nejrůznějšího druhu, které mnohdy překážejí jejich rutinnímu zpracování. Tato práce navrhuje metodiku potlačování artefaktů, které trvají relativně krátkou dobu (1-5 s) a vyznačují se vyššími hodnotami signálu - jako např. oční nebo pohybové artefaktu. Identifikace artefaktů a rekonstrukce signálu se provádí pomocí metod nezávislých komponent, a to sekvenčně, po kratších časových úsecích. Metoda je prezentována na zpracování novorozeneckého EEG z 8 kanálového záznamu.
O odhadu vzájemné informace
Marek, Tomáš ; Tichavský, Petr
Vzájemná informace je hojně užívanou mírou vzájemné závislosti jednotlivých složek vícerozměrných náhodných vektorů. Časté uplatnění nachází především v inženýrských aplikacích. Metody odhadu vzájemné informace většinou vychází ze známého vztahu mezi vzájemnou informací a entropiemi příslušných rozdělení, ale vzájemnou informaci je možné odhadnout také přímo. Na příkladech různých typů dvojrozměrných rozdělení srovnáme některé dostupné metody odhadu vzájemné informace.
Analyza algoritmu Extended EFICA
Koldovský, Zbyněk ; Málek, J. ; Tichavský, Petr ; Yannick, D. ; Shahram, H.
Tento clanek je doplnkem k clanku "Extension of EFICA Algorithm for Blind Separation of Piecewise Stationary Non Gaussian Sources."
Asymptotická analýza odchylky variant algoritmu FastICA v přítomnosti aditivního šumu
Koldovský, Zbyněk ; Tichavský, Petr
Myšlenka, že se většina metod pro slepou separaci signálu používajících analýzu nezávislých komponent chová jako vychýlený MMSE estimátor byla použita v naší nedávné práci [3]. Zde tuto myšlenku konkrétizujeme tím, že analyzujeme odchylku algoritmů, které jsou odvozené ze známého algoritmu FastICA. Je prokázáno, že varianta one-unit je z hlediska vychýlení nejlepší MMSE estimátor.
Odstraňování artefaktů v EEG datech II
Nielsen, Jan ; Tichavský, Petr ; Koldovský, Zbyněk
Představení algoritmu pro automatické odstranění některých typů artefaktů v EEG datech pomocí metody slepé separace EFICA.
Separace epilepticke aktivity v zaznamech elektroencefalografu pomoci ctyr metod analyzy nezavislych komponent.
Tichavský, Petr ; Nielsen, Jan ; Krajča, V.
V clanku je zkoumana moznost separace epilepticke aktivity v EEG zaznamech pomoci dvou klasickych a dvou nedavno navrzenych metod slepe separace: FastICA, EFICA, SOBI a WASOBI. Tyto metody umoznuji pri zpracovani 19-kanaloveho EEG zaznamu epileptickou aktivitu vice-mene uspesne koncentrovat ve dvou signalovych komponetach. Mezi temito metodami se algoritmus WASOBI jevi jako ten ktery umoznuje nejpresnejsi separaci.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 29 záznamů.   předchozí10 - 19další  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.