Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Automatická detekce stresu pomocí biologických signálů
Votýpka, Tomáš ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na detekci stresu. Tato práce definuje pojem stres, analyzuje vhodné biologické signály k detekci stresu, představuje databáze biologických signálů, které byly využity pro detekci stresu a zmiňuje metody automatické detekce stresu. Následně byl v programovém prostředí MATLAB implementovaný program detekující stres. Pro realizaci programu byla využita volně dostupná databáze non-EEG signálů. Modely klasifikující stres, byly vytvořeny pomocí 4 metod strojového učení pro binární klasifikaci a 3 metod strojového učení pro klasifikaci 4 psychických stavů. Úspěšnosti klasifikačních úloh jsou shrnuty v závěru práce.
Automatická detekce stresu pomocí non-EEG biologických signálů
Malina, Ondřej ; Kolářová, Jana (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice detekce stresu za využití non-EEG biosignálů. První část se zabývá vymezením stresu a pojmům s ním souvisejícím. Popisuje možné pohledy na fenomén stresu, zmiňuje možné příčiny stresu, stejně jako fyziologické a psychologické projevy krátkého i dlouhodobého působení stresu. Dále se tato práce zabývá několika různými metodami používaných k detekci stresu pomocí non-EEG signálů. Za tímto účelem jsou v této práci k nalezení krátké rešerše článků, věnující se této tématikou. V poslední kapitole je popsán návrh algoritmu používající fuzzy metodu c-means k detekci stresových hodnot v datech získaných z pěti různých non-EEG signálů.
Automatická detekce stresu pomocí biologických signálů
Votýpka, Tomáš ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na detekci stresu. Tato práce definuje pojem stres, analyzuje vhodné biologické signály k detekci stresu, představuje databáze biologických signálů, které byly využity pro detekci stresu a zmiňuje metody automatické detekce stresu. Následně byl v programovém prostředí MATLAB implementovaný program detekující stres. Pro realizaci programu byla využita volně dostupná databáze non-EEG signálů. Modely klasifikující stres, byly vytvořeny pomocí 4 metod strojového učení pro binární klasifikaci a 3 metod strojového učení pro klasifikaci 4 psychických stavů. Úspěšnosti klasifikačních úloh jsou shrnuty v závěru práce.
Automatická detekce stresu pomocí non-EEG biologických signálů
Malina, Ondřej ; Kolářová, Jana (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice detekce stresu za využití non-EEG biosignálů. První část se zabývá vymezením stresu a pojmům s ním souvisejícím. Popisuje možné pohledy na fenomén stresu, zmiňuje možné příčiny stresu, stejně jako fyziologické a psychologické projevy krátkého i dlouhodobého působení stresu. Dále se tato práce zabývá několika různými metodami používaných k detekci stresu pomocí non-EEG signálů. Za tímto účelem jsou v této práci k nalezení krátké rešerše článků, věnující se této tématikou. V poslední kapitole je popsán návrh algoritmu používající fuzzy metodu c-means k detekci stresových hodnot v datech získaných z pěti různých non-EEG signálů.

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