|
|
Localization Of Gamma Radiation Sources
Lazna, Tomas
The paper describes a method for acquiring and processing data concerned with a radiation situation in a pre-defined region of interest with a goal of localizing point sources present in the region. The acquisition underlies the robotic platform Orpheus-X4 equipped with a precise navigation module and gamma radiation detectors, a path planning involves Boustrophedon decomposition. The processing is based on the Gauss-Newton method, a contribution of the paper consists in a way to provide the method correct input data. Introduced algorithms were verified experimentally. Although not all sources can be found using the chosen equipment, in case of successful localization the accuracy is not worse than 0.1 m.
|
|
|
Light Airplane Flight Parameters Estimation
Dittrich, Petr ; Pačes, Pavel (oponent) ; Fiľakovský, Karol (oponent) ; Chudý, Peter (vedoucí práce)
This thesis is focused on a light airplane flight parameter estimation, specially aimed at the Evektor SportStar RTC. For the purposes of flight parameter estimation the Equation Error Method, Output Error Method and Recursive Least-Squares methods were used. This thesis is focused on the investigation of the characteristics of the flight parameters of longitudinal motion and the verification, that this estimated parameters corresponds to the measured data and thus create a prerecquisite for a sufficiently accurate airplane model. The estimated flight parameters are compared to the a-priori values obtained using the Tornado, AVL and Datcom softwares. The differences between the a-priori values and estimated flight parameters are also compared to the correction factors published for the subsonic flight regime of an F-18 Hornet model.
|
|
|
Segway driver parameter estimation and its use for optimizing the control algorithm
Dobossy, Barnabás ; Zouhar, František (oponent) ; Brablc, Martin (vedoucí práce)
This thesis deals with development, verification and implementation of an adaptive control system on a two-wheeled self-balancing vehicle that based on the driver's parameters alters its behaviour. The parameters are not obtained by direct measurement but estimated based on the evolution of state variables and the system's response. The estimated parameters include driver's mass and height of his or her centre of gravity. The goal of this thesis is to verify the idea of an adaptation of the system's dynamical properties to different users while ensuring better stability. This thesis is the continuation of earlier projects finished in 2011 and 2015.
|
|
|
Stochastic Differential Equations with Gaussian Noise
Janák, Josef ; Maslowski, Bohdan (vedoucí práce)
Název práce: Stochastické diferenciální rovnice s Gaussovským šumem Autor: Josef Janák Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Bohdan Maslowski, DrSc., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: V práci studujeme stochastické parciální diferenciální rovnice druhého řádu se dvěma neznámými parametry. Nalezneme tvar silně spojité semigrupy (S(t), t ≥ 0) pro hyperbolický systém řízený Brownovým pohybem a také tvar kovarian- čního operátoru invariantní míry Q (a,b) ∞ . Na základě ergodických vět odvodíme dvě vhodné skupiny odhadů ve smyslu minimálního kontrastu a dokážeme jejich silnou konzistenci i asymptotickou normalitu. Dále se zabýváme odhady založenými na "po- zorovacím okně", což vede k dalším skupinám silně konzistentních odhadů. Popisu- jeme jejich vlastnosti a speciální případy i jejich asymptotickou normalitu. Výsledky aplikujeme na stochastickou vlnovou rovnici s Brownovým šumem a ilustrujeme je v mnoha počítačových simulacích. Klíčová slova: Stochastická hyperbolická rovnice, Ornstein-Uhlenbeckův proces, invariantní míra, odhady parametrů, silná konzistence, asymptotická normalita.
|
|
|
Stochastic Differential Equations with Gaussian Noise
Janák, Josef ; Maslowski, Bohdan (vedoucí práce) ; Duncan, Tyrone E. (oponent) ; Pawlas, Zbyněk (oponent)
Název práce: Stochastické diferenciální rovnice s Gaussovským šumem Autor: Josef Janák Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Bohdan Maslowski, DrSc., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: V práci studujeme stochastické parciální diferenciální rovnice druhého řádu se dvěma neznámými parametry. Nalezneme tvar silně spojité semigrupy (S(t), t ≥ 0) pro hyperbolický systém řízený Brownovým pohybem a také tvar kovarian- čního operátoru invariantní míry Q (a,b) ∞ . Na základě ergodických vět odvodíme dvě vhodné skupiny odhadů ve smyslu minimálního kontrastu a dokážeme jejich silnou konzistenci i asymptotickou normalitu. Dále se zabýváme odhady založenými na "po- zorovacím okně", což vede k dalším skupinám silně konzistentních odhadů. Popisu- jeme jejich vlastnosti a speciální případy i jejich asymptotickou normalitu. Výsledky aplikujeme na stochastickou vlnovou rovnici s Brownovým šumem a ilustrujeme je v mnoha počítačových simulacích. Klíčová slova: Stochastická hyperbolická rovnice, Ornstein-Uhlenbeckův proces, invariantní míra, odhady parametrů, silná konzistence, asymptotická normalita.
|
|
| |
|
|
Odhadování parametrů gama rozdělení
Zahrádková, Petra ; Kulich, Michal (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Je známo, že maximálně věrohodné odhady obou parametrů gamma rozdělení nemají explicitní vyjádření. Gamma rozdělení je speciálním případem zobecně- ného gamma rozdělení, které obsahuje tři parametry. Dvě ze tří věrohodnostních rovnic zobecněného gamma rozdělení lze použít jako odhadovací rovnice pro pa- rametry gamma rozdělení, z nichž lze explicitně vyjádřit odhady neznámých pa- rametrů. Intuitivně by se nové odhady vyjádřené z věrohodnostních rovnic měly nacházet velmi blízko maximálně věrohodným odhadům. Práce tuto domněnku upevňuje na základě asymptotického chování nových odhadů. Kromě toho lze explicitní vyjádření upravit tak, aby byly nové odhady nestranné. 1
|
|
|
Neural Model of Transmission Channel in 60 Ghz ISM Band
Kotol, Martin
In this paper, methodology of estimating parameters of a wireless transmission channel inside a car is presented. The work is focused on the utilization of artificial neural networks for channel modelling in the frequency range from 55 GHz to 65 GHz. Promising results have been reached by a feed-forward neural network and a radial basis function neural network. In order to train the networks, a wireless transmission was carefully measured in a testing car. Measured data were properly processed to be used both for training neural networks and validating neural models.
|
|
|
On the Optimization of Initial Conditions for a Model Parameter Estimation
Matonoha, Ctirad ; Papáček, Š. ; Kindermann, S.
The design of an experiment, e.g., the setting of initial conditions, strongly influences the accuracy of the process of determining model parameters from data. The key concept relies on the analysis of the sensitivity of the measured output with respect to the model parameters. Based on this approach we optimize an experimental design factor, the initial condition for an inverse problem of a model parameter estimation. Our approach, although case independent, is illustrated at the FRAP (Fluorescence Recovery After Photobleaching) experimental technique. The core idea resides in the maximization of a sensitivity measure, which depends on the initial condition. Numerical experiments show that the discretized optimal initial condition attains only two values. The number of jumps between these values is inversely proportional to the value of a diffusion coefficient D (characterizing the biophysical and numerical process). The smaller value of D is, the larger number of jumps occurs.
|
|
|
Ověřování gama rozdělení
Klička, Petr ; Hlávka, Zdeněk (vedoucí práce) ; Kulich, Michal (oponent)
Bakalářská práce se zabývá testem dobré shody pro gama rozdělení. Nejprve je ukázáno několik způsobů, jak lze odhadnout parametry gama rozdělení - nejdříve je předveden maximálně věrohodný odhad parametrů, následuje odhad momentovou metodou a na závěr je představen nový odhad parametrů, založený na výběrové kovarianci. Na základě tohoto odhadu je předveden test dobré shody pro gama rozdělení. K tomuto testu je definována testová statistika V ∗ n a je odvozena její asymptotická normalita za platnosti nulové hypotézy. Na závěr práce jsou provedeny simulace na určení empirické hladiny testu pro různé hodnoty parametru a a pro parametr b rovný jedné. 1
|
host ::
RSS.