Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Analýza elektroencefalografických signálů
Gajdoš, Martin ; Rozman, Jiří (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Elektroencefalografie je citlivá diagnostická metoda pro zjišťování elektrických potenciálů produkovaných mozkem. V této práci jsou popsány vlastnosti EEG signálu, proces, kterým signál projde od jeho změření, přes zpracování až po metody jeho vyhodnocení a také vyskytující se zdroje šumu a způsoby, jak je co nejlépe potlačit. Další část práce se pak zabývá možností využití elektroencefalografie při detekci únavy a mikrospánku z EEG záznamu u řidičů. Na ní navazuje popis praktického měření EEG dat u dobrovolníků a následného zpracování a vizualizace s dat. Při měření byla snaha navodit u dobrovolníků stav únavy a mikrospánku.
Analýza elektroencefalografických signálů
Gajdoš, Martin ; Rozman, Jiří (oponent) ; Kolářová, Jana (vedoucí práce)
Elektroencefalografie je citlivá diagnostická metoda pro zjišťování elektrických potenciálů produkovaných mozkem. V této práci jsou popsány vlastnosti EEG signálu, proces, kterým signál projde od jeho změření, přes zpracování až po metody jeho vyhodnocení a také vyskytující se zdroje šumu a způsoby, jak je co nejlépe potlačit. Další část práce se pak zabývá možností využití elektroencefalografie při detekci únavy a mikrospánku z EEG záznamu u řidičů. Na ní navazuje popis praktického měření EEG dat u dobrovolníků a následného zpracování a vizualizace s dat. Při měření byla snaha navodit u dobrovolníků stav únavy a mikrospánku.
Identification of Driver's Drowsiness Using Driving Information and EEG
Jiřina, Marcel ; Novotný, S. ; Bouchner, P.
This report summarizes the first results with identification of sleepy state in drivers. The driving information as the deviation from the centerline of road and the steering wheel position as well as two-point eeg was used. The process consists of preprocessing data, in fact a transformation into form proper for classification, and a classification into one of two classes, wakefulness and drowsiness. Results show that it is possible to distinguish these two states with relatively large error, which possibly can be tackled by the use of proper methodology.

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