|
|
Vizualizace biomedicinských dat v prostředí Matlab
Zvončák, Vojtěch ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vizualizací biomedicínských dat v prostředí MATLAB. Práce obsahuje popis programové realizace těchto funkcí: P-P plot, Q-Q plot, histogram, box plot, jádrové odhady hustoty pravděpodobnosti, korelační diagram a popisné statistiky. Jednotlivé funkce jsou buď řešeny od základních fcí prostředí MATLAB, nebo pomocí externích fcí, které jsou vhodně upraveny pro tuto práci. Teoretické základy a praktické realizace uvedených funkcí jsou popsány v konkrétních kapitolách. Předmětem práce je také návrh a realizace uživatelského grafického rozhraní - GUI. GUI zajišťje jednoduché a rychlé volání vizualizačních funkcí a zpracování dat. V práci jsou ukázány výsledné grafy vizualizačních fcí, které byly exportovány z GUI. Nakonec je zde uvedeno další možné rozšíření programu.
|
|
|
Components for visualization of correlations for IVIS framework
Töpfer, Michal ; Bureš, Tomáš (vedoucí práce) ; Kofroň, Jan (oponent)
S rostoucím počtem zařízení připojených k internetu věcí roste i množství dat, které je potřeba analyzovat a prohlížet. Jedním z frameworků pro tvorbu všestranných a kon- figurovatelných vizualizací je IVIS, který je vyvíjen na D3S, MFF UK. Cílem této práce je vyvinout a implementovat pro IVIS komponenty pro korelační diagram (XY bodový graf), bublinový graf, histogram a 2D histogram. Tyto komponenty se dají použít pro vizualizaci korelací v datech a znázornění distribuce dat. Všechny komponenty jsou interaktivní a snadno nastavitelné, přičemž možná nasta- vení jsou popsána v textu práce. Použití komponent je ukázáno na několika praktických příkladech, které mimo jiné demonstrují, jak lze komponenty provázat s už existujícími částmi IVISu. Nově použité koncepty jsou také doplněny do už existujících typů grafů. 1
|
|
|
Vizualizace biomedicinských dat v prostředí Matlab
Zvončák, Vojtěch ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vizualizací biomedicínských dat v prostředí MATLAB. Práce obsahuje popis programové realizace těchto funkcí: P-P plot, Q-Q plot, histogram, box plot, jádrové odhady hustoty pravděpodobnosti, korelační diagram a popisné statistiky. Jednotlivé funkce jsou buď řešeny od základních fcí prostředí MATLAB, nebo pomocí externích fcí, které jsou vhodně upraveny pro tuto práci. Teoretické základy a praktické realizace uvedených funkcí jsou popsány v konkrétních kapitolách. Předmětem práce je také návrh a realizace uživatelského grafického rozhraní - GUI. GUI zajišťje jednoduché a rychlé volání vizualizačních funkcí a zpracování dat. V práci jsou ukázány výsledné grafy vizualizačních fcí, které byly exportovány z GUI. Nakonec je zde uvedeno další možné rozšíření programu.
|
|
|
Detekce anomálií v datech výzkumu PROSO
Šormová, Hana
Diplomová práce se zabývá detekcí anomálií v datech výzkumu Problem Solving Tutor pomocí detekčních algoritmů. Práce v teoretické části čtenáře seznamuje s pojmem anomálie, myšlenkami výzkumu PROSO a podrobným přehledem existujících algoritmů pro detekci anomálií. V praktické části jsou implementovány algoritmy, které byly hlouběji popsány v předchozí části práce. Jsou zde uvedeny reálné výstupy, doporučení pro uživatele a kapitola je doplněna množstvím grafů. Jednotlivé implementované algoritmy jsou dále srovnány s existujícími softwarovými nástroji, které se zabývají dolováním informací z dat. Součástí práce je ukázka práce s jednotlivými dataminingovými nástroji a jejich výstupy pro data z PROSO. Práce je zakončena stanovením vhodné metodiky pro analýzu chování a detekce anomálií v datech.
|
|
|
Scatter plot and confidence interval
Halámek, Josef ; Holík, M. ; Jurák, Pavel
The exact definitions and standardisation are mostly missing in the area of biosignal measurement and processing. That in why the choice of the optimal method must be based on multidimensional statistical analysis. In this case the scatter plot with confidence ellipses can be used successfully.This graphical method is very simple and comprehensive. According to analysed parameters the method is two-dimensional, according to analysed groups multidimensional.
|
host ::
RSS.