|
|
Ultrasound Simulation in Python
Černý, David ; Olšák, Ondřej (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
k-Wave is a MATLAB toolbox for the simulation of sound wave propagation. The aim of this thesis is to re-implement a subset of k-Wave in Python while focusing on computational performance. The second goal is to develop a set of guidelines for transforming MATLAB source code to Python that could aid in further development. The thesis first summarises core features of the k-Wave toolbox, explores available technologies for high performance computing in Python, and highlights the most important aspects of transforming MATLAB source codes to Python. The second part of the thesis discusses architecture, testing and benchmarking of the Python implementation. The result of this thesis is a Python implementation of the three-dimensional sound propagation simulation compatible with k-Wave. The new implementation improves the structure of the original toolbox while providing performance comparable to the original k-Wave. In some instances, the performance of the new implementation surpasses the original implementation.
|
|
|
Detekce stresu
Jindra, Jakub ; Vítek, Martin (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
Detekce stresu založená na non-EEG fyziologických datech může být užitečná pro monitoraci řidičů, pilotů, ale také sledování psychického stavu v běžném každodenním životě – tedy všude tam, kde je monitorace standardním EEG nevhodná. Tato práce využívá Non-EEG databázi volně dostupnou z Physionetu. Databáze obsahuje záznamy tepové frekvence, saturace krve kyslíkem, pohybu, vodivosti pokožky a teploty snímané pro 3 typy stresu prokládáné relaxační fází. V práci byly vytvořeny dva modely. Jeden pro binární klasifikaci stresu/klidu, druhý pro klasifikaci 4 psychických stavů. Nejlepších výsledků bylo dosaženo využitím modelu rozhodovacího stromu s 8 příznaky pro binární klasifikaci a 8 příznaky pro klasifikaci 4 stavů. Přesnost finálních modelů je přibližně 95 % pro binární klasifikaci a 99 % pro klasifikaci 4 psychických stavů. Veškeré algoritmy byly implementovány v jazyce Python.
|
|
|
Digitální zvuková steganografie
Kabelka, Petr ; Malaník, Petr (oponent) ; Strnadel, Josef (vedoucí práce)
Obor steganografie se zabývá ukrýváním informací s cílem zakrýt jejich samotnou existenci. Cílem této práce je vytvořit přehled existujících metod digitální zvukové steganografie a implementovat vybrané metody. Tato práce představuje jednoduše rozšiřitelnou a použitelnou multiplatformní knihovnu pro účely zvukové steganografie v programovacím jazyce Python včetně programu, který ji využívá. Na závěr jsou implementované metody srovnány na základě kvality, kapacity a robustnosti mezi sebou a s publikovanými metodami. Jelikož je velmi těžké najít na internetu konkrétní implementace různých publikovaných metod, umožňuje vytvořená knihovna téměř komukoliv jednoduše využívat implementované steganografické metody v praxi a pokračovat ve výzkumu této oblasti bez nutnosti reimplementace všech metod.
|
|
|
Ultrasound Simulation in Python
Černý, David ; Olšák, Ondřej (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
k-Wave is a MATLAB toolbox for the simulation of sound wave propagation. The aim of this thesis is to re-implement a subset of k-Wave in Python while focusing on computational performance. The second goal is to develop a set of guidelines for transforming MATLAB source code to Python that could aid in further development. The thesis first summarises core features of the k-Wave toolbox, explores available technologies for high performance computing in Python, and highlights the most important aspects of transforming MATLAB source codes to Python. The second part of the thesis discusses architecture, testing and benchmarking of the Python implementation. The result of this thesis is a Python implementation of the three-dimensional sound propagation simulation compatible with k-Wave. The new implementation improves the structure of the original toolbox while providing performance comparable to the original k-Wave. In some instances, the performance of the new implementation surpasses the original implementation.
|
|
|
Comparison of cryptography performance of microcontrollers ARM Cortex-A
Škurla, Tomáš ; Zeman, Václav (oponent) ; Slavíček, Karel (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the measurement of cryptographic performance of ARM Cortex-A series microcontrollers. The theoretical part focuses on the description of concepts of cryptography, while at the same time explaining the principles of operation of individual cryptographic systems. Afterwards, thesis also describes the inner workings of ARM processors, their historical development, support for cryptography and detection of said support within processors. This is followed by defining the metrics for testing, part of which includes enumerating the hardware used in the testing process, with the focus being on the cryptography acceleration and encryption support. This also includes a description of the planned environment and software used in the testing. The practical part includes a description of the actual preparation of the defined environment and its possible modifications within the individual testing needs. The thesis concludes with an evaluation of the processed data and subsequent drawing of conclusions
|
|
|
Vizuální kontrola rozměrů součástí
Kadaňka, Jan ; Holoubek, Tomáš (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o porovnání průmyslového systému pro rozpoznávání objektů a měření s cenově dostupnou kamerou na platformě Raspberry Pie. V teoretické části je stručně popsáno několik metod pro měření rozměrů, které se v průmyslu běžně využívají spolu s obecným popisem technického vybavení pro záznam obrazu. V další části jsou popsány 3 průmyslové systémy pro obrazovou analýzu. Praktická část práce se zabývá návrhem měřícího standu, popisem technického vybavení, realizací měření pomocí obou platforem a následným zhodnocením.
|
|
|
Předpověď počasí na základě různých zdrojů
Hořák, Martin ; Kořenek, Jan (oponent) ; Novotný, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá předpovědí počasí prostřednictvím umělé neuronové sítě s algoritmem učení zpětného šíření chyby. Předpověď je založená na datech získaných z volně dostupných služeb nabízejících informace o počasí. Vytvořená aplikace stahuje a ukládá předpovědi ze serverů a vytváří novou předpověď. Výsledky predikce jsou srovnávány s realitou a původními službami.
|
|
|
Detekce stresu
Jindra, Jakub ; Vítek, Martin (oponent) ; Němcová, Andrea (vedoucí práce)
Detekce stresu založená na non-EEG fyziologických datech může být užitečná pro monitoraci řidičů, pilotů, ale také sledování psychického stavu v běžném každodenním životě – tedy všude tam, kde je monitorace standardním EEG nevhodná. Tato práce využívá Non-EEG databázi volně dostupnou z Physionetu. Databáze obsahuje záznamy tepové frekvence, saturace krve kyslíkem, pohybu, vodivosti pokožky a teploty snímané pro 3 typy stresu prokládáné relaxační fází. V práci byly vytvořeny dva modely. Jeden pro binární klasifikaci stresu/klidu, druhý pro klasifikaci 4 psychických stavů. Nejlepších výsledků bylo dosaženo využitím modelu rozhodovacího stromu s 8 příznaky pro binární klasifikaci a 8 příznaky pro klasifikaci 4 stavů. Přesnost finálních modelů je přibližně 95 % pro binární klasifikaci a 99 % pro klasifikaci 4 psychických stavů. Veškeré algoritmy byly implementovány v jazyce Python.
|
|
|
3D rekonstrukce z více pohledů kamer
Sládeček, Martin ; Klečka, Jan (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rekonstrukcí trojrozměrného modelu statické scény z několika snímků. Předpokládá se při tom znalost intrinsických parametrů použitých kamer. V teoretické části jsou popsány základní principy jednotlivých kroků rekonstrukce. Dále jsou popsány různé možnosti implementace datového modelu vhodného pro tuto úlohu a jejich výhody i nevýhody. Praktická část se dále zabývá srovnáním různých metod filtrování nesprávně určených dvojic korespondujících klíčových bodů, implementací algoritmu polární stereo rektifikace a porovnáním různých způsobů výpočtu mapy disparity pomocí knihovny OpenCV. Na závěr jsou uvedeny a diskutovány ukázky zrekonstruovaných 3D modelů.
|
|
|
Získávání znalosti z dat v jazyce Python
Krestianková, Tamara ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá procesom dolovania dát, prostriedkami pre podporu dolovania dát v programovacom jazyku Python a demonštráciou využitia tohto jazyka pre účely dátovej analýzy, so zameraním na klasifikáciu a tvorbu klasifikačných modelov. Tieto modely sú schopné na základe dát z biomedicínskych hlasových meraní s určitou presnosťou klasifikovať testované subjekty do dvoch katégórií - ľudí trpiacich Parkinsonovou chorobou a zdravých ľudí.
|
host ::
RSS.