|
|
Application of kriging in engineering problems with uncertainties
Tvrzník, Jakub ; Lehký, David (referee) ; Vořechovský, Miroslav (advisor)
The presented bachelor thesis aims at interpolation method called kriging, which is based on regression of values measured in the surroundings. Kriging is based on the idea that interpolated function is one realization of a random field. Using this method we can quantify the estimates of functional values at the surrounding points, including estimation errors at each point. At the same tame, kriging respects the exact measured values and the interpolation passes through them. The practical part demonstrates the application of method to engineering tasks, where the measured values are distributed randomly. In other examples, the measured values are distributed by using a grid.
|
|
|
Localization of interesting points in power analysis
Vaněk, Stanislav ; Smékal, David (referee) ; Martinásek, Zdeněk (advisor)
Nowadays there are very high demands on security of cryptographic devices due to the increasing number of exploitation. Because of these reasons it is necesary to know the principles of security and their flaws. This thesis deals with the method of localization of interesting markers in current analysis. The aim of the thesis is to analyze this methods and their potential implementation in practise.
|
|
|
Classification of mental workload using brain connectivity measure
Doležalová, Radka ; Kolářová, Jana (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
Tato práce se zabývá využitím EEG dat pro výpočet mozkové konektivity a vytvořením klasifikátoru mentální zátěže. Nejdříve je popsán teoretický základ EEG, následně jsou rozebrány některé metody pro určení mozkové konektivity. Pro výpočet klasifikačních příznaků byla použita data nasnímaná během experimentu, který manipuloval s mentální zátěží ve dvou stupních. V práci je popsán průběh experimentu, zpracování a redukce nasnímaných dat, stejně jako extrakce příznaků z nasnímaných EEG dat pomocí několika metod měření konektivity (korelační funkce, kovariance, koherence a míra fázové soudržnosti) a následná automatická klasifikace třemi způsoby (na základě vzdálenosti od vzoru tvořeného průměrem, metoda nejbližšího souseda a diskriminační alanýza). Dosažené výsledky jsou detailně popsány a diskutovány. Nejlepšího výsledku (úspěšnost 60,64%) bylo dosaženo při použití kovarianční matice určené z dat získaných ze 4 elektrod z různých mozkových oblastí (beta pásmo EEG) při klasifikaci založené na lineární diskriminační funkci.
|
|
|
Statistical analysis of interval data
Troshkov, Kirill ; Antoch, Jaromír (advisor) ; Branda, Martin (referee)
Traditional statistical analysis starts with computing the basic statisti- cal characteristics such as the population mean E, population variance V , cova- riance and correlation. In computing these characteristics, it is usually assumed that the corresponding data values are known exactly. In real life there are many situations in which a more complete information can be achieved by describing a set of statistical units in terms of interval data. For example, daily tempera- tures registered as minimum and maximum values offer a more realistic view on the weather conditions variations with respect to the simple average values. In environmental analysis, we observe a pollution level x(t) in a lake at different mo- ments of time t, and we would like to estimate standard statistical characteristics such as mean, variance and correlation with other measurements. Another exam- ple can be given by financial series. The minimum and the maximum transaction prices recorded daily for a set of stocks represent a more relevant information for experts in order to evaluate the stocks tendency and volatility in the same day. We must therefore modify the existing statistical algorithms to process such interval data. In this work we will analyze algorithms and their modifications for computing various statistics under...
|
|
|
Application of kriging in engineering problems with uncertainties
Tvrzník, Jakub ; Lehký, David (referee) ; Vořechovský, Miroslav (advisor)
The presented bachelor thesis aims at interpolation method called kriging, which is based on regression of values measured in the surroundings. Kriging is based on the idea that interpolated function is one realization of a random field. Using this method we can quantify the estimates of functional values at the surrounding points, including estimation errors at each point. At the same tame, kriging respects the exact measured values and the interpolation passes through them. The practical part demonstrates the application of method to engineering tasks, where the measured values are distributed randomly. In other examples, the measured values are distributed by using a grid.
|
|
|
Statistical analysis of interval data
Troshkov, Kirill ; Antoch, Jaromír (advisor) ; Branda, Martin (referee)
Traditional statistical analysis starts with computing the basic statisti- cal characteristics such as the population mean E, population variance V , cova- riance and correlation. In computing these characteristics, it is usually assumed that the corresponding data values are known exactly. In real life there are many situations in which a more complete information can be achieved by describing a set of statistical units in terms of interval data. For example, daily tempera- tures registered as minimum and maximum values offer a more realistic view on the weather conditions variations with respect to the simple average values. In environmental analysis, we observe a pollution level x(t) in a lake at different mo- ments of time t, and we would like to estimate standard statistical characteristics such as mean, variance and correlation with other measurements. Another exam- ple can be given by financial series. The minimum and the maximum transaction prices recorded daily for a set of stocks represent a more relevant information for experts in order to evaluate the stocks tendency and volatility in the same day. We must therefore modify the existing statistical algorithms to process such interval data. In this work we will analyze algorithms and their modifications for computing various statistics under...
|
|
|
Localization of interesting points in power analysis
Vaněk, Stanislav ; Smékal, David (referee) ; Martinásek, Zdeněk (advisor)
Nowadays there are very high demands on security of cryptographic devices due to the increasing number of exploitation. Because of these reasons it is necesary to know the principles of security and their flaws. This thesis deals with the method of localization of interesting markers in current analysis. The aim of the thesis is to analyze this methods and their potential implementation in practise.
|
|
|
Classification of mental workload using brain connectivity measure
Doležalová, Radka ; Kolářová, Jana (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
Tato práce se zabývá využitím EEG dat pro výpočet mozkové konektivity a vytvořením klasifikátoru mentální zátěže. Nejdříve je popsán teoretický základ EEG, následně jsou rozebrány některé metody pro určení mozkové konektivity. Pro výpočet klasifikačních příznaků byla použita data nasnímaná během experimentu, který manipuloval s mentální zátěží ve dvou stupních. V práci je popsán průběh experimentu, zpracování a redukce nasnímaných dat, stejně jako extrakce příznaků z nasnímaných EEG dat pomocí několika metod měření konektivity (korelační funkce, kovariance, koherence a míra fázové soudržnosti) a následná automatická klasifikace třemi způsoby (na základě vzdálenosti od vzoru tvořeného průměrem, metoda nejbližšího souseda a diskriminační alanýza). Dosažené výsledky jsou detailně popsány a diskutovány. Nejlepšího výsledku (úspěšnost 60,64%) bylo dosaženo při použití kovarianční matice určené z dat získaných ze 4 elektrod z různých mozkových oblastí (beta pásmo EEG) při klasifikaci založené na lineární diskriminační funkci.
|
guest ::
