|
|
Biofeedback a jeho použití
Dvořák, Jiří ; Hrozek, Jan (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat obecné typy biologické zpětné vazby užívané k terapeutické léčbě některých psychosomatických nemocí. Popis se následně zaměřuje zejména na nápravu lehkých mozkových dysfunkcí pomocí EEG biologické zpětné vazby. Konkretizují se vlastnosti a technické požadavky na tuto terapii, jejíž názorný princip v závěru práce prezentuje aplikace EEG biofeedback, navržená ve vývojovém prostředí LabView 7.1 s pomocí přístrojového vybavení MP35 a NI USB-6221.
|
|
|
Zpracování signálu srdečních ozev
Němcová, Simona ; Matějková, Magdaléna (oponent) ; Vondra, Vlastimil (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na zpracování signálu srdečních ozev. Popisuje princip vzniku srdečních ozev, způsoby jejich měření a především analýzu naměřeného fonokardiografického signálu. V praktické části práce je pomocí programového prostředí MATLAB navržen algoritmus pro detekci první a druhé srdeční ozvy, který je realizován hledáním maxima nebo těžiště u vyfiltrovaného fonokardiografického signálu.
|
|
|
Metoda potlačení interferencí Wigenrovy-Villeovy distribuce
Pikula, Stanislav ; Pazdera, Luboš (oponent) ; Hájek, Karel (oponent) ; Beneš, Petr (vedoucí práce)
Tato disertační práce se věnuje problematice zobrazení signálu v časo-frekvenční oblasti s konstantním rozlišením. V teoretickém úvodu jsou shrnuty možnosti zobrazení signálu v čase a frekvenci. Zejména je soustředěna pozornost na srovnání krátkodobé Fourierovy transformace (STFT) s Wignerovou-Villeovou distribucí (WVD). Druhá zmíněná dosahuje výrazně lepšího rozlišení, a to zejména pro lineárně frekvenčně modulovaný signál. Dále je podrobně popsána nevýhoda WVD, kterou je přítomnost interferencí plynoucích z výpočtu okamžité autokorelační funkce. Tyto interference jsou způsobeny přítomností více složek signálu nebo jeho nelineární modulací. Následně je rozebrána celá řada metod, kterými je možné zmíněné interference potlačit, ovšem za cenu ztráty rozlišení. Jednou z možností potlačení je využití vyhlazené pseudo Wignerovy-Villeovy distribuce. Ta je v práci dále využita pro analýzu potlačení interferencí při různé filtraci v časo-frekvečním prostoru. Jsou použity různé typy vícesložkových signálů a také různé typy nelineárních modulací. Na základě provedené analýzy je navržena metoda, využívající sadu různě vyhlazených pseudo Wignerových-Villeových distribucí, která odhaduje časo-frekvenční reprezentaci signálu s vysokým rozlišením a minimálními interferencemi. Pro porovnání dosažených výsledků s jinými metodami jsou srovnány v literatuře používané kvantitativní metriky. Pro výběr vhodné metriky je navržena vlastní metrika. Ta je aplikovatelná na simulované signály a využívá střední kvadratickou odchylku. Na základě srovnání je vybrána Stankovi\'{c}ova metrika jako nejvhodnější pro porovnání výsledků. Vybraná metrika je nejdříve použita pro určení vhodného minimálního počtu využitých různě vyhlazených pseudo Wignerový-Villeových distribucí. Pomocí vybrané metriky je navržená metoda porovnána s dalšími metodami. Těmi jsou STFT s optimalizovanou délkou okna, S-metoda s optimalizovaným parametrem a optimalizační metoda využívající radiálního Gaussova jádra (RGK). Zmíněné metody jsou porovnány na sadě signálů použité dříve pro analýzu potlačení interferencí. Navíc je k signálům přidán také šum. Nakonec jsou metody srovnány také na reálném signálu netopýřího echa. V závěru je shrnuto, že navrhovaná metoda předčí porovnávané metody co do potlačení interferencí a kvality rozlišení.
|
|
|
Časově-frekvenční analýza elektrogramů
Doležal, Petr ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá časově-frekvenční analýzou elektrogramů měřených na izolovaných srdcích morčat perfundovaných podle Langendorffa. Časově-frekvenční analýza je založena na algoritmech Matching Pursuit a Wigner-Villovy distribuce. V teoretické části práce jsou popsány základy elektrokardiografie, měření na izolovaných srdcích, teorie aproximační metody Matching Pursuit a její kombinace s Wigner-Villovou distribucí zobrazující spektrum hustoty energie signálu. Také jsou představeny další běžné přístupy časově-frekvenční analýzy včetně teorie spojité vlnkové transformace. Uvedené algoritmy byly otestovány na souboru elektrogramů, u kterých byla v rámci měření vyvolána ischemie a následně reperfuze. Navržená metoda umožňuje rychlou detekci ischemie bez jakékoli apriorní znalosti signálu, a taktéž slouží jako nástroj k rozměření významných bodů a intervalů elektrogramu. V závěru práce byla prezentována úspěšnost metody a diskutovány možnosti jejího využití.
|
|
|
Porovnání úspěšnosti vícekanálových metod separace řečových signálů
Přikryl, Petr ; Zezula, Radek (oponent) ; Míča, Ivan (vedoucí práce)
Separace nezávislých zdrojů signálů ze směsí zaznamenaných dat je základní problém v mnoha praktických situacích. Typický příklad je záznam řeči v prostředí za přítomnosti šumu či jiného mluvčího na pozadí. Touto problematikou se zabývá skupina metod nazvaných Separace zdrojů naslepo. Slepá separace je založena na odhadu N neznámých zdrojů z P měření, které jsou směsmi těchto neznámých zdrojů a neznámého prostředí. Představeny a v Matlabu implementovány jsou některé známé řešení okamžitých směsí, tj. Analýza nezávislých komponent a Časově kmitočtová analýza. V reálném prostředí však akustické signály nejsou okamžité směsi, ale směsi konvoluční. Pro tento případje představen a v Matlabu implementován algoritmus pro separaci konvolučních směsí v kmitočtové oblasti.Tato diplomová práce zkoumá porovnání a použitelnost těchto separačních algoritmů.
|
|
|
Stanovení vzájemných vazeb mezi mozkovými strukturami
Klimeš, Petr ; Hlinka,, Jaroslav (oponent) ; Krajča,, Vladimír (oponent) ; Halámek, Josef (vedoucí práce)
Lidský mozek je tvořen vzájemně propojenými populacemi nervových buněk, které formují anatomicky i funkčně oddělené struktury. Pro studium fyziologie a patologie lidského mozku je zcela zásadní znát, jak jsou tyto struktury propojeny a jak se mezi nimi šíří informace. Publikované metody na detekci vzájemných vazeb se velmi často omezují pouze na analýzu povrchového EEG, pracují s vymezeným počtem kontaktů a nezachycují dynamický vývoj konektivity při kognitivních procesech nebo při různých stavech vědomí. Současně nepopisují konektivitu patologických částí mozku, jejíž analýza by mohla zásadně přispět k výzkumu a léčbě dané patologie. Cílem této práce je návrh metodiky a následná analýza časového průběhu vzájemných vazeb mezi mozkovými strukturami z intrakraniálního EEG. Analyzovány jsou fyziologické procesy v průběhu kognitivní stimulace, a lokální konektivita patologických částí epileptického mozku při klidu a spánku. Výsledky přinášejí nové poznatky v oblasti základního výzkumu fyziologie lidského mozku, kterých bylo dosaženo pomocí inovativního postupu, jenž kombinuje metody konektivity a výpočty výkonů EEG signálů. V druhé části práce je analyzována lokální konektivita epileptického ložiska (SOZ). Výsledky popisují funkční oddělení SOZ od okolní tkáně a mohou přispět do klinické praxe léčby epilepsie.
|
|
|
Časově-frekvenční analýza
Tráge, David ; Hadinec, Michal (oponent) ; Kubásek, Radek (vedoucí práce)
Cílem tohoto bakalářské práce je zjistit možnosti získání analýzy časové, frekvenční a jejich vzájemné kombinace, časově-frekvenční, různými metodami například Fourierovou transformací a Vlnkovou transformací. Během práce se seznámíme s jednotlivými transformacemi a vysvětlíme postup jejich výpočtu a především jejich výhody a nevýhody z pohledu přesnosti určení velikosti frekvence signálu v čase.
|
|
|
Klasifikace mikrospánku analýzou EEG
Ronzhina, Marina ; Smital, Lukáš (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí mikrospánku na základě změn energetického spektra EEG signálu. Vstupními hodnotami pro klasifikaci jsou výsledky časově-frekvenční analýzy. Navržená metoda klasifikace využívá aparát fuzzy logiky. Jsou navřeny 4 klasifikátory, jejichž základem jsou fuzzy inferenční systémy lišící se bázi pravidel. Pro návrh funkce příslušnosti premis pravidel jsou použity výsledky fuzzy shlukování. První dva klasifikátory pro detekci mikrospánku využívají pouze alfa pásmo spektrogramu EEG signálu. Tedy umožňují detekci jen stavu relaxace. Třetí klasifikátor je na rozdíl od předcházejících doplněn pravidly pro delta pásmo, co dává možnost rozlišovat v spektru 3 stavy: mentace, relaxace a somnolence. Čtvrtý klasifikátor má rozhodovací mechanismus zahrnující celé pásmo signálu. Uvažovaný přístup ke klasifikaci mikrospánku je realizován a implementován prostřednictvím programového vybavení počítače. Je vytvořen uživatelský program s grafickým rozhraním.
|
|
|
Identification of the parameters of an electroencephalographic recording system
Svozilová, Veronika ; Sekora, Jiří (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Electroencephalographic recording system is used to examine a brain activity. Based on this examination we can establish the diagnosis of certain diseases, such as epilepsy. The purpose of this study has been the signal processing and a signal generation which were compared with the real signal. Artificially generated signal is based on Jansen‘s mathematical model which has been also implemented in MATLAB and then that model has been extended to more complex model including nonlinearities and model electrode – electrolyte. Also a signal measurements on EEG phantom and identification of the parameters of these signals were performed. Firstly a simply signals were tested and the identification of their parameters has served to validate the EEG phantom. Secondly the created signal designed by Jansen model were tested also. Besides an analysis of all signals includes the time frequency analysis or a superposition principle testing.
|
|
|
Frekvenční analýza stabilometrických signálů
Netopil, Ondřej ; Hejč, Jakub (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami frekvenční a časově frekvenční analýzy stabilometrického signálu. V úvodu je popsána teorie k posturografii a posturografickému měření. Dále práce obsahuje popis stabilometrických parametrů pro hodnocení v časové oblasti (1D a 2 D parametry) a ve frekvenční oblasti. Cílem práce je vytvořit přehled základních metod zpracování a předzpracování stabilometrického signálu a tyto metody porovnat. Součástí je praktická realizace analýzy pomocí frekvenčních metod, Fourierovy transformace a Burgovy metody a časově-frekvenčních metod, krátkodobé Fourierovy transformace a vlnkové transformace analýzy. Součástí jsou nástroje pro srovnání těchto metod.
|
host ::
RSS.