|
|
Detekce a rozměřování v signálu EKG
Toušek, Vojtěch ; Vítek, Martin (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Automatická detekce charakteristických vln v EKG signálu a jejich rozměření je základní procedurou jakékoliv počítačové analýzy EKG. Zároveň je nezbytným krokem k usnadnění práce lékařům při vyhodnocování dlouhých záznamů. V této práci byla navržena a vyhodnocena metoda detekce a rozměřování jednosvodového záznamu EKG využívající dyadickou vlnkovou transformaci s následnou korekcí v pseudoortogonálním svodovém systému vybraného ze standardního 12-ti svodového systému. Metoda využívá informace o pozici páru pozitivní maximum – negativní minimum k detekci charakteristických vln. Nejprve je detekován QRS komplex a jeho morfologie, tedy přítomnost vlny Q a S, následně jsou stanoveny začátek a konec QRS komplexu. Poté je v definovaném vyhledávacím okně detekována a rozměřena vlna T a nakonec je detekována a rozměřena vlna P. Při použití této metody byly porovnány výsledky pro dva typy vlnek, haarovu a quadratic spline. Navržená metoda byla otestována na databázi CSE. Při použití haarovy vlnky byla senzitivita QRS komplexu 99,14%. V práci byla následně otestována i přesnost rozměřování P-vlny, komplexu QRS a T-vlny. Při rozměřování P-vlny a komplexu QRS bylo dosaženo poměrně dobrých výsledků. Při detekci konce T-vlny byly výsledky horší. Odchylky jsou v práci přehledně zobrazeny v histogramech.
|
|
|
Muscle Noise Filtering in ECG Signal
Novotný, J.
This work deals with muscle noise filtering in ECG signals using wiener filtration and optimization of Wiener filter numerical parameters. The optimization was performed by using the exhaustive search method, which belongs to the brute force methods and seeks the global solution. The Criterial function in the optimization process was the average SNR of filtered signals. The testing was performed on 20 random signals from the CSE database. The testing has shown that the greatest difference between the input SNR and the average output SNR was at the minimum input SNR.
|
|
|
Delineation of Experimental ECG Records
Bucsuházy, K.
This work deals with QRS complex detection and ECG delineation. The proposed method is based on redundant dyadic discrete wavelet transform. It is designed for experimental electrocardiograms of isolated rabbit hearts and it is evaluated through manually determined references. The obtained results showed good accuracy and detection sensitivity and are comparable with another methods.
|
|
|
Wavelet Based Feature Extraction for Clustering of Be Stars
Bromová, P. ; Škoda, Petr ; Zendulka, J.
The goal of our work is to create a feature extraction method for classification of Be stars. Be stars are characterized by prominent emission lines in their spectrum. We focus on the automated classification of Be stars based on typical shapes of their emission lines. We aim to design a reduced, specific set of features characterizing and discriminating the shapes of Be lines. In this paper, we present a feature extraction method based on the wavelet transform and its power spectrum. Both the discrete and continuous wavelet transform are used. Different feature vectors are created and compared on clustering of Be stars spectra from the archive of the Astronomical Institute of the Academy of Sciences of the Czech Republic. The clustering is performed using the kmeans algorithm. The results of our method are promising and encouraging to more detailed analysis.
|
|
|
Waveletová transformace a její aplikace při analýze ekonomických a finančních časových řad
Bašta, Milan ; Arlt, Josef (vedoucí práce) ; Málek, Jiří (oponent) ; Mareš, Milan (oponent)
Dizertační práce se zabývá stručným úvodem do Fourierovy transformace, lineární filtrace a trojice transformací waveletových - diskrétní waveletové transformace s maximálním přesahem (MODWT), diskrétní waveletové transformace (DWT) a spojité waveletové transformace (CWT). Waveletové transformace jsou posléze mimo jiné využity k analýze časově proměnné variability časových řad, k detekci časových okamžiků význačných změn charakteru variability, k odstranění šumu v časové řadě a k analýze vztahu dvou časových řad na různých časových škálách. Studované časové řady jsou finanční časové řady odhadu logaritmické volatility, časové řady akciových výnosů a ekonomická časová řada meziměsíční míry inflace. Analýzy jsou na některých místech doplněny i na modelových časových řadách. Postupy a metody uvedené v práci jsou převoditelné i na další ekonomické a finanční časové řady. Přínosem dizertační práce je tedy stručná a srozumitelná kompilace teorie waveletové transformace a posléze aplikace vybudované teorie na analýzu ekonomických a finančních časových řad, na nichž tento nástroj nebyl dosud použit. Výsledky analýz proto poskytují nový náhled do vlastností časových řad, který by byl jen stěží hledán klasickými metodami.
|
|
|
Analýza turbulentního proudění nad zalesněným terénem
Potužníková, Kateřina ; Sedlák, Pavel ; Šauli, Petra
V příspěvku jsou popsány nízkofrekvenční oscilace a koherentní struktury detekované v časových řadách teploty a rychlosti větru naměřených ve třech hladinách uvnitř lesního porostu (z/h = 0.3, 0.5 a 1, kde h označuje výšku vegetace). Analýza časových řad je založena na metodě waveletové transformace. Velikosti period detekovaných struktur závisí na teplotním zvrstvení uvnitř vegetace a dále se mění v závislosti na dvou převládajících směrech zprůměrovaného horizontálního proudění nad porostem.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
host ::
RSS.