Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Maximalizace diagnostické výtěžnosti signálů EKG
Beháňová, Andrea ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá maximalizáciou diagnostické vyťaženosti signálu EKG. V~teoretickej sekcií sa zaoberáme fyziológiou srdca, elektrokardiografiou, typmi rušenia EKG a popisom niektorých známych metód odhadu kvality signálu. Praktická sekcia obsahuje dve časti. Prvá obsahuje spojitý odhad Signal-to-Noise Ratio (SNR), teda pomer signál/šum. To spočíva v generovaní umelého EKG signálu, umelých myopotenciálov a implementácií Adaptívneho Vlnkového Wienerovského Filtra (AWWF). Po overení správnosti filtra na umelých dátach sme pristúpili k~použitiu reálnych dát z~databázy MIT-BIH. Druhá časť zahŕňa proces segmentácie, ktorý rozdeľuje EKG signál do troch kategórií: signál vhodný na celkovú analýzu, vhodný pre detekciu QRS komplexov a signál nevhodný na ďalšiu analýzu.
Odhad kvality signálů EKG
Vršková, Markéta ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce řeší problém odhadu kvality signálů EKG. Hlavním cílem práce je na základě prostudovaných metod pro odhad kvality signálu EKG realizovat vlastní návrh metody pro odhad kvality. Teoretická část práce obsahuje především popis snímání elektrické aktivity srdce, anatomii a fyziologii srdce, elektrokardiografii, různé typy rušení EKG signálů a metody popisující odhad kvality signálů EKG. Praktická část se zabývá aplikací jednotlivých metod pro odhad kvality signálů EKG. Pro spojitý odhad kvality EKG je využit výpočet SNR (poměr signálu k šumu). Kvalitu signálu lze posuzovat také na základě statistických funkcí, adaptivní filtrací nebo pomocí analýzy nezávislých komponent. Vlastní navržená metoda je založena na výpočtu korelačního koeficientu mezi adaptivní šablonou a rušeným signálem. Robustnost metody byla ověřena na uměle vytvořených signálech EKG s různými úrovněmi šumu a následně na reálných signálech z databáze MIT-BIH.
Odhad kvality signálů EKG
Vršková, Markéta ; Smíšek, Radovan (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce řeší problém odhadu kvality signálů EKG. Hlavním cílem práce je na základě prostudovaných metod pro odhad kvality signálu EKG realizovat vlastní návrh metody pro odhad kvality. Teoretická část práce obsahuje především popis snímání elektrické aktivity srdce, anatomii a fyziologii srdce, elektrokardiografii, různé typy rušení EKG signálů a metody popisující odhad kvality signálů EKG. Praktická část se zabývá aplikací jednotlivých metod pro odhad kvality signálů EKG. Pro spojitý odhad kvality EKG je využit výpočet SNR (poměr signálu k šumu). Kvalitu signálu lze posuzovat také na základě statistických funkcí, adaptivní filtrací nebo pomocí analýzy nezávislých komponent. Vlastní navržená metoda je založena na výpočtu korelačního koeficientu mezi adaptivní šablonou a rušeným signálem. Robustnost metody byla ověřena na uměle vytvořených signálech EKG s různými úrovněmi šumu a následně na reálných signálech z databáze MIT-BIH.
Maximalizace diagnostické výtěžnosti signálů EKG
Beháňová, Andrea ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá maximalizáciou diagnostické vyťaženosti signálu EKG. V~teoretickej sekcií sa zaoberáme fyziológiou srdca, elektrokardiografiou, typmi rušenia EKG a popisom niektorých známych metód odhadu kvality signálu. Praktická sekcia obsahuje dve časti. Prvá obsahuje spojitý odhad Signal-to-Noise Ratio (SNR), teda pomer signál/šum. To spočíva v generovaní umelého EKG signálu, umelých myopotenciálov a implementácií Adaptívneho Vlnkového Wienerovského Filtra (AWWF). Po overení správnosti filtra na umelých dátach sme pristúpili k~použitiu reálnych dát z~databázy MIT-BIH. Druhá časť zahŕňa proces segmentácie, ktorý rozdeľuje EKG signál do troch kategórií: signál vhodný na celkovú analýzu, vhodný pre detekciu QRS komplexov a signál nevhodný na ďalšiu analýzu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.