|
|
Analýza EEG signálů při Stroopově testu
Tolaszová, Eva ; Roman,, Robert (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou měření biologických signálů během psychické zátěže. Ke sledování tohoto vlivu byl zvolen Stroopův test, který se v psychologii využívá ke zjišťování poruch pozornosti a schopnosti soustředění. Záznamy EEG a EKG signálů v průběhu Stroopova testu byly získány pomocí EEG stanice v rámci výzkumu evokovaných potenciálů. Součástí práce je navržená uživatelská aplikace pro analýzu a interpretaci dat a následnou statistickou analýzou dvou-výběrovým t-testem.
|
|
|
Analysis of sleep EEG signal
Ježek, Martin ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
The aim of this study was to develop an automatic detection program for scoring the sleep EEG arousals, based on one of time-frequency analysis methods. The subject of the study was 13 overnight polysomnographic recordings (four leads of EEG, EMG, ECG and EOG), i.e over 100 hours in total. It was a subset of data used in former studies by sleep expert Dr. Emilia Sforza, Geneva, Switzerland, who also provided baseline arousal scoring. Total number of 1551 arousal events were marked in the recordings. Next, several tools for recordings' visualization were developed to facilitate the decision on methods of analysis. Following the conclusions made after extensive visualization of input recordings in different time-frequency representations and regarding the character of EEG as neuroelectric waveforms and computing efficiency, discrete wavelet decomposition with Daubechies order 6 mother wavelet was chosen. The EEG signals were decomposed into six frequency bands. The results together with EMG recordings were used to evaluate a set of indices describing EEG and EMG changes accompanying arousals. These indices were weighted to form linear classifier of microarousal suspicion in each EEG lead – a microarousal was marked as present when it remained suspect in period of 3 to 30 seconds. Outputs of four EEG channels were then integrated to report final outcome. Based on sensitivity and selectivity measures the algorithm was optimized by genetic algorithm. The subject of tuning were the linear classifier parameters and first four of 13 recordings were selected as training data. A microarousal detection program emerged on basis of the tuned algorithm and resulted in average sensitivity of 76,09 %, selectivity of 53,26 % and 97,66 % specificity over all 13 recordings compared to expert visual scorings.
|
|
|
Analýza signálu
Vávra, Pavel ; Keprt, Jiří (oponent) ; Beneš, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou analýzy signálu, získaného měřením rovnoměrnosti chodu harmonických a planetových převodovek. V úvodní části jsou vysvětleny některé vlastnosti FFT a pojem kepstrum. Dále je uveden přehled nejčastěji měřených parametrů uvedených převodovek a potřebné vztahy, které vyjadřují souvislosti mezi jednotlivými mechanickými částmi převodovek. Další část se zabývá popisem SW modulu vytvořeného v prostředí LabView, který je výstupním produktem práce a provádí analýzu na změřených průbězích.
|
|
|
Měření respiračních zvuků
Gottvald, Martin ; Rychtárik, Milan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Gottvald Martin, Měření respiračních zvuků. Bakalářská práce. Brno 2008 Předmětem této bakalářské práce je analýza a měření respiračních zvuků, s využitím digitalizační měřící karty a prostředí LabView. V práci je popsán dýchací systém jako celek a poté i jeho jednotlivé části a poruchy související s dýchacím ústrojím. Dále je popsána konstrukce zesilovače respiračních zvuků, který vzhledem k rušení měřeného signálu síťovým kmitočtem (50 Hz) a tím pádem i značného zkreslení signálu, nebyl pro tuto práci použitý. Pro zpracování v prostředí Matlab tedy byly využity již dříve naměřené zvuky. V prostředí LabView, byl navržen měřící program, v kterém je možno signál načíst z výstupu měřící karty a dále zpracovávat.
|
host ::
RSS.