Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 28 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Laboratorní přípravek pro demonstraci linkových kódů
Navrátil, Marek ; Šilhavý, Pavel (oponent) ; Číž, Radim (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce má za cíl návrh a realizaci laboratorního zařízení pro generování linkových kódů. V teoretické práci je popsán digitální přenos informaci a jednotlivé linkové kódy. Praktická část práce se zabývá návrhem a následnou realizací celého zařízení. Výsledkem práce jsou schémata zařízení, desky plošných spojů, software pro mikrokontrolér a výsledky měření.
Využití digitálních akcelerometrů v ovladačích lůžek Linet
Dvořák, Ferdinand ; Sekora, Jiří (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce je návrh metod využití akcelerometru v ovladačích nemocničních lůžek pro eliminaci aktivačních tlačítek GO. V úvodu je představena firma Linet a stručně rozebrána legislativa a bezpečnost ovládání lůžek. Následuje teoretická kapitola popisující MEMS technologie a akcelerometry. Je navržena metodika akvizice referenčních i simulačních signálů. Tyto jsou následně analyzovány. V navazujících kapitolách jsou představeny jednotlivé metody řešení. Jejich porovnání a shrnutí celé práce je obsaženo v závěru.
Tvorba laboratorních úloh do anglické verze předmětu Analýza signálů a soustav
Doleček, Josef ; Mucha, Ján (oponent) ; Zvončák, Vojtěch (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje základní operace se signály a pomocí názorných ukázek v programu Matlab má tyto operace přiblížit studentům předmětu CASS (Signals and Systems Analysis). V teorii jsou popsány poznatky o spojitých signálech (jejich rozdělení, periodické signály, Fourierova řada), komplexních číslech, vzorkování a diskrétních signálech (operace konvoluce a korelace). Praktické aplikace pak objasňují: syntézu harmonických složek obdélníkového signálu, konvoluci a korelaci dvou diskrétních signálů, využití korelace k detekci vzdálenosti objektu od radaru, komplexní model harmonického signálu a vzorkování signálů.
Automatická kalibrace snímačů vibrací
Macháčková, Petra ; Vdoleček, František (oponent) ; Zuth, Daniel (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámení s pokročilejšími funkcemi technické diagnostiky, jako jsou autodiagnostika a autokalibrace. V práci jsou uvedeny možnosti diagnostikování diagnostiky rotačních strojů, rozdělení snímačů, které se používají ve vibrační diagnostice a možnosti jejich kalibrace. Dále je uvedena automatická kalibrace okolních vlivů, které ovlivňují vlastnosti snímačů.
Editor jazyka VHDL
Balaš, Filip ; Korček, Pavol (oponent) ; Kajan, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje návrh a vývoj editoru pro jazyk VHDL, který umožňuje práci s grafickou reprezentaci obvodu, pomocí které je možno provádět změny propojení komponent a jejich hierarchii. Tyto změny se následně promítnout zpět do textové podoby. Práce také popisuje základy členění VHDL kódu a některé konstrukce tohoto jazyka.
Mobilní aplikace pro odstraňování šumu v reálném čase
Siladi, František ; Skácel, Miroslav (oponent) ; Novotný, Ondřej (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvoriť mobilnú aplikáciu, ktorá bude v reálnom čase odšumovať reč. V prvej kapitole je popísaná teória súvisiaca so spracovaním signálov a popísané filtry na odšumenie. V nasledujúcej kapitole sú zhrnuté existujúce riešenia. Tretia kapitola obsahuje vlastný návrh a implementáciu. Na záver je zhodnotenie výslednej aplikácie a vyhodnotenie od užívateľov.
Soubor počítačových úloh pro předmět Signály a systémy
Šimčík, Patrik ; Jirgl, Miroslav (oponent) ; Jura, Pavel (vedoucí práce)
Obsahom tejto práce je správny návrh a realizácia úloh pomocou programového prostredia Matlab. Tieto navrhnuté úlohy majú dokázať popísať a pomôcť pochopiť študentovi niektoré témy z oblasti spojitých a diskrétnych signálov a systémov, ktoré sú prednášané v predmete Signály a systémy na Fakulte elektrotechniky, elektroniky a komunikačných technológií. Z tematiky spojitých signálov sú v práci vytýčené tieto problémové oblasti : analýza periodickej a aperiodickej funkcie, spojité systémy a z tematiky diskrétnych signálov sú vybrané oblasti : analýza diskrétnych signálov a diskrétnych systémov prvého a druhého rádu. V praktickej časti je popísaná samotná realizácia pomocou grafického užívateľského rozhrania (GUI).
Text-to-Speech Personalization
Luner, Michal ; Černocký, Jan (oponent) ; Brukner, Jan (vedoucí práce)
This thesis aims to develop a model that can convert input text written in Czech into speech that closely resembles a target speaker. This work is based on the VITS text-to-speech neural network model. The workflow is as follows: a Czech dataset is acquired, the neural network is trained, the trained model is then used to generate audio samples, which are evaluated using several objective metrics. A personalized dataset is developed and used to fine-tune the model, and the evaluation process is repeated. As a result, two fine-tuned models were developed. The male model achieved a~MOS of 4.12, and the female model achieved a~score of 3.02. The scores prove that a base model fine-tuned using a personalized dataset can achieve results close to the original audio. The contribution of this thesis is, apart from the personalized models, the pipeline for audio evaluation and dataset development, which can be easily adjusted for tasks on different data. In addition, a detailed analysis of best practices applied during the development of new datasets is provided.
Demonstrační programy pro zpracování hudebních záznamů
Jonáš, Petr ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Číž, Radim (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá úpravou hudebních záznamů v programu Matlab. Jedná se o demonstrační programy pro tvorbu ekvalizace, transpozice a úpravu záznamů pomocí zvukových efektů. Dále byl vytvořen algoritmus pro porovnání a rozeznání hudebních nástrojů, které generovaly zvukový záznam.
Feature Extraction and Selection for Emotions Detection from EEG Signals Using Python
Češková, Simona ; Hussain, Yasir (oponent) ; Jawed, Soyiba (vedoucí práce)
This work deals with the extraction and selection of features of EEG signals for emotion detection. Processing these signals included steps such as signal pre–processing, extraction of its features and subsequent selection of features. For verification of the correct implementation, the extraction and selection results were evaluated by a machine learning algorithm. This work works with the already measured DREAMER dataset.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 28 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.