|
|
Analýza spektrálních charakteristik signálů
Sedláček, Matyáš ; Klejmová, Eva (oponent) ; Poměnková, Jitka (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá vlastnostmi odhadů spektrální výkonové hustoty, v závislosti na použité metodě a parametrech signálu. V práci jsou stanoveny z pohledu spektrální analýzy důležité vlastnosti signálu a kritéria pro posouzení kvality výsledného spektrálního odhadu. Následně jsou na jejich základě popsány vlastnosti vybraných neparametrických a parametrických metod. Jsou provedeny analýzy na simulovaných signálech, na jejichž základě jsou stanovena doporučení pro nalezení odhadu vhodnou metodou. Doporučení jsou následně ověřována a diskutována při odhadech PSD reálných signálů. Součástí práce je také aplikace v MATLAB App Designeru pro generování odhadů PSD a sbírka použitých signálů.
|
|
|
Analýza spektrálních charakteristik signálů
Sedláček, Matyáš ; Klejmová, Eva (oponent) ; Poměnková, Jitka (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá vlastnostmi odhadů spektrální výkonové hustoty, v závislosti na použité metodě a parametrech signálu. V práci jsou stanoveny z pohledu spektrální analýzy důležité vlastnosti signálu a kritéria pro posouzení kvality výsledného spektrálního odhadu. Následně jsou na jejich základě popsány vlastnosti vybraných neparametrických a parametrických metod. Jsou provedeny analýzy na simulovaných signálech, na jejichž základě jsou stanovena doporučení pro nalezení odhadu vhodnou metodou. Doporučení jsou následně ověřována a diskutována při odhadech PSD reálných signálů. Součástí práce je také aplikace v MATLAB App Designeru pro generování odhadů PSD a sbírka použitých signálů.
|
|
|
Weighted Data Depth and Depth Based Discrimination
Vencálek, Ondřej ; Hlubinka, Daniel (vedoucí práce) ; Anděl, Jiří (oponent) ; Malý, Marek (oponent)
Hloubka dat je jedním z neparametrických nástrojů pro analýzu mnohorozměrných dat. Práce nově zavádí zobecnění poloprostorové hloubky, tzv. váženou hloubku dat. Vážená hloubka není obecně afinně invariantní, má však některé dobré vlastnosti, například že její centrální oblasti (oblasti s největší hloubkou) mohou být nekonvexní. Práce se dále zabývá možností aplikace metodologie hloubky dat v diskriminační analýze. Přehled klasifikátorů založených na hloubce dat je doplněn o návrh nového klasifikátoru, který je modifikací metody k nejbližších sousedů. Kvalita klasifikátorů je vyšetřována jak teoreticky (asymptotické vlastnosti), tak i v krátké simulační studii. V závěru je poukázáno na výhody, které lze získat použitím nově navržené vážené hloubky dat.
|
|
|
Weighted Halfspace Depths and Their Properties
Kotík, Lukáš
Statistické hloubkové funkce se staly populárním nástrojem při statistickém neparametrickém zpracování mnohorozměrných dat. Nejznámější hloubkovou funkcí je tzv. poloprostorová hloubka, která má mnoho žádoucích vlastností. Některé její vlastnosti však často vedou k zavádějícím výsledkům, obzvláště v případě jiných než elipticky souměrných rozdělení. Práce zavádí 2 nové třídy hloubkových funkcí. Obě zobecňují poloprostorovou hloubku, zachovávají si některé její vlastnosti a v případě jiných než elipticky souměrných, multimodálních a směsových rozdělení mohou vést k lepším výsledkům a více respektují geometrickou strukturu dat. Definice je založena na použití váženého (polo)prostoru namísto indikátoru samotného poloprostoru. Speciální volbou vah, především v práci zavedených kuželosečkových vah, dostaneme link mezi lokálním pohledem na data, tzv. jádrovými odhady hustoty a mezi globálním pohledem na data v podobě poloprostorové hloubky. Míru lokalizace určuje tvar váhové funkce. V práci jsou odvozeny vlastnosti zavedených hloubkových funkcí, včetně stejnoměrné silné konzistence. Limitní rozdělení je rovněž diskutováno a také jsou zmíněna další témata (regresní hloubka, funkcionální hloubka), která mají spojitost s hloubkou dat a navrhované hloubkové funkce zde mohou přinést určitá vylepšení. Powered by TCPDF...
|
|
|
Weighted Halfspace Depths and Their Properties
Kotík, Lukáš
Statistické hloubkové funkce se staly populárním nástrojem při statistickém neparametrickém zpracování mnohorozměrných dat. Nejznámější hloubkovou funkcí je tzv. poloprostorová hloubka, která má mnoho žádoucích vlastností. Některé její vlastnosti však často vedou k zavádějícím výsledkům, obzvláště v případě jiných než elipticky souměrných rozdělení. Práce zavádí 2 nové třídy hloubkových funkcí. Obě zobecňují poloprostorovou hloubku, zachovávají si některé její vlastnosti a v případě jiných než elipticky souměrných, multimodálních a směsových rozdělení mohou vést k lepším výsledkům a více respektují geometrickou strukturu dat. Definice je založena na použití váženého (polo)prostoru namísto indikátoru samotného poloprostoru. Speciální volbou vah, především v práci zavedených kuželosečkových vah, dostaneme link mezi lokálním pohledem na data, tzv. jádrovými odhady hustoty a mezi globálním pohledem na data v podobě poloprostorové hloubky. Míru lokalizace určuje tvar váhové funkce. V práci jsou odvozeny vlastnosti zavedených hloubkových funkcí, včetně stejnoměrné silné konzistence. Limitní rozdělení je rovněž diskutováno a také jsou zmíněna další témata (regresní hloubka, funkcionální hloubka), která mají spojitost s hloubkou dat a navrhované hloubkové funkce zde mohou přinést určitá vylepšení. Powered by TCPDF...
|
|
|
Weighted Halfspace Depths and Their Properties
Kotík, Lukáš ; Hlubinka, Daniel (vedoucí práce) ; Omelka, Marek (oponent) ; Mosler, Karl (oponent)
Statistické hloubkové funkce se staly populárním nástrojem při statistickém neparametrickém zpracování mnohorozměrných dat. Nejznámější hloubkovou funkcí je tzv. poloprostorová hloubka, která má mnoho žádoucích vlastností. Některé její vlastnosti však často vedou k zavádějícím výsledkům, obzvláště v případě jiných než elipticky souměrných rozdělení. Práce zavádí 2 nové třídy hloubkových funkcí. Obě zobecňují poloprostorovou hloubku, zachovávají si některé její vlastnosti a v případě jiných než elipticky souměrných, multimodálních a směsových rozdělení mohou vést k lepším výsledkům a více respektují geometrickou strukturu dat. Definice je založena na použití váženého (polo)prostoru namísto indikátoru samotného poloprostoru. Speciální volbou vah, především v práci zavedených kuželosečkových vah, dostaneme link mezi lokálním pohledem na data, tzv. jádrovými odhady hustoty a mezi globálním pohledem na data v podobě poloprostorové hloubky. Míru lokalizace určuje tvar váhové funkce. V práci jsou odvozeny vlastnosti zavedených hloubkových funkcí, včetně stejnoměrné silné konzistence. Limitní rozdělení je rovněž diskutováno a také jsou zmíněna další témata (regresní hloubka, funkcionální hloubka), která mají spojitost s hloubkou dat a navrhované hloubkové funkce zde mohou přinést určitá vylepšení. Powered by TCPDF...
|
|
|
Weighted Data Depth and Depth Based Discrimination
Vencálek, Ondřej ; Hlubinka, Daniel (vedoucí práce) ; Anděl, Jiří (oponent) ; Malý, Marek (oponent)
Hloubka dat je jedním z neparametrických nástrojů pro analýzu mnohorozměrných dat. Práce nově zavádí zobecnění poloprostorové hloubky, tzv. váženou hloubku dat. Vážená hloubka není obecně afinně invariantní, má však některé dobré vlastnosti, například že její centrální oblasti (oblasti s největší hloubkou) mohou být nekonvexní. Práce se dále zabývá možností aplikace metodologie hloubky dat v diskriminační analýze. Přehled klasifikátorů založených na hloubce dat je doplněn o návrh nového klasifikátoru, který je modifikací metody k nejbližších sousedů. Kvalita klasifikátorů je vyšetřována jak teoreticky (asymptotické vlastnosti), tak i v krátké simulační studii. V závěru je poukázáno na výhody, které lze získat použitím nově navržené vážené hloubky dat.
|
|
|
Statistické vyhodnocení paralelního měření atmosférické rtuti dvěma identickými přístroji
Veselík, P. ; Dvorská, Alice ; Michálek, J.
Na Atmosférické stanici Křešín u Pacova, Vysočina, byly měřeny pozaďové hodnoty celkové plynné rtuti ve venkovním ovzduší dvěma automatickými rtuťovými analyzátory TEKRAN 2537B umístěnými vedle sebe v jednom kontejneru. Měření byla prováděna v 10minutových časových intervalech za období od prosince 2012 do srpna 2013. Cílem této studie bylo potvrdit, nebo vyloučit hypotézu o stejných výsledcích měření, poskytovaných těmito přístroji. Naměřené údaje byly seskupeny do týdenních intervalů. Byla provedena statistická analýza získaných dat. Data byla graficky znázorněna a vyhodnocena pomocí explorativní datové analýzy. Pro srovnání funkce obou přístrojů byla použita neparametrická statistická analýza (Wilcoxonův párový test). Provedená analýza ukazuje statisticky významné rozdíly mezi měřením obou přístrojů.
|
host ::
RSS.