|
|
Analýza obrazu pro korekci elektronových mikroskopů
Smital, Petr ; Schwarz, Daniel (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá fyzikální podstatou korekcí elektronového mikroskopu a matematickými metodami zpracování obrazu potřebnými pro jejich kompletní automatizaci. Jedná se o různé typy ostření, korekci astigmatismu, centrování elektronového svazku či stabilizaci obrazu. Mezi popsané matematické metody patří různé metody zjištění ostrosti a astigmatismu, jak s použitím Fourierovy transformace, tak bez ní, dále metody detekce hran, operace s histogramem a lícování snímků, tedy zjišťování prostorových transformací v obraze, včetně zmínky o optimalizačních metodách. Tato práce obsahuje podrobný popis matematických metod, jejich zhodnocení na základě testovací „offline“ aplikace, popis algoritmů jejich implementace do reálného elektronového mikroskopu a výsledek testu na reálném mikroskopu v podobě videozáznamu z obrazovky ovládacího počítače.
|
|
|
Bandlimited signals, their properties and extrapolation capabilities
Mihálik, Ondrej ; Havránek, Zdeněk (oponent) ; Jura, Pavel (vedoucí práce)
The work is concerned with the band-limited signal extrapolation using truncated series of prolate spheroidal wave function. Our aim is to investigate the extent to which it is possible to extrapolate signal from its samples taken in a finite interval. It is often believed that this extrapolation method depends on computing definite integrals. We show an alternative approach by using the least squares method and we compare it with the methods of numerical integration. We also consider their performance in the presence of noise and the possibility of using these algorithms for real-time data processing. Finally all proposed algorithms are tested using real data from a microphone array, so that their performance can be compared.
|
|
|
Vectorized Point Clouds for Mobile Robotics
Jelínek, Aleš ; Mazal, Jan (oponent) ; Duchoň,, František (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
This doctoral thesis deals with processing of point clouds produced by laser scanners and subsequent searching for correspondences between the approximations obtained in this way for the purpose of simultaneous localization and mapping in mobile robotics. The first method performs filtration and segmentation of the data and is able to do both operations at the same time in one algorithm. For vectorization, an optimized total least squares algorithm is introduced. It is probably the fastest algorithm in its category, comparable even to the eliminating methods, which, however, provide significantly worse approximations. For similarity evaluation, optimal registration and correspondence search between two sets of vectorized scans, new analytical methods are presented as well. All of the algorithms introduced were thoroughly tested and their features investigated in many experiments.
|
|
|
Identifikace počítače na základě časových značek paketů
Krba, Martin ; Košař, Vlastimil (oponent) ; Kaštil, Jan (vedoucí práce)
Primárním způsobem identifikace zařízení v počítačové síti je využití jejich MAC adresy a IP adresy.Cílem této práce je vytvoření aplikace, která dokáže jednoznačně identifikovat počítač v síti Internet, a to i v případě, kdy dojde ke změně jeho IP adresy nebo MAC adresy. Základem je využití drobných časových odchylek v hardvérovém zažízení, tzv. clock skew. Ty se vyskytují v každých hodinách, které jsou založeny na krystalovém oscilátoru. Jejich využití je zvláště výhodné, protože není potřebná žádná úprava sledovaných zařízení a při určité implementaci ani jejich vědomá spolupráce. Zjištění těchto hodnot spočívá v zachycení dostatečného množství paketů nesoucích časové známky, tzv. timestamps. Uplatnění jednoznačné identifikace zařízení je velice široké, příkladem může být vyšetřování počítačové kriminality, sledování zařízení využívající různé přistupové body, zjištění počtu zařízení za routerem s překladem síťových adres ( NAT ).
|
|
|
Compression of Device Location Data
Morong, Lukáš ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
The goal of this work is to analyze the properties of the data used to locate IoT devices using AoA/AoD based on BLE (Bluetooth low energy) technology. The work aims to identify suitable algorithms for lossless compression, while taking into account the computing and memory resources of the target microcontroller architecture. This involves methods such as VLQ, Rice-Golomb coding or predictive coding. Then implement the selected algorithms in the C language for a platform with an ARM processor and evaluate their parameters in terms of both computational and memory complexity as well as the level of compression.
|
|
|
Statistical models for prediction of project duration
Oberta, Dušan ; Žák, Libor (oponent) ; Hübnerová, Zuzana (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to introduce statistical models suitable for data analysis and apply them on real data related to time duration of projects based on characteristics of given projects. In the first chapter, linear regression models based on the least squares method are studied, including their properties and prediction intervals. The next chapter deals with the problematics of generalized linear models, which are based on the maximum likelihood estimation principle. Also basic properties of generalized linear models and asymptotic confidence intervals for expected values are described. In the next chapter, regression trees are introduced, with two methods of growing the trees, namely least squares and maximum likelihood estimation. Also basic principles of pruning the trees and confidence intervals for expected values were described. Derivation of maximum likelihood estimation for regression trees and confidence intervals are to a great extent own work of the author. The last described models are random forests, including their basic properties and confidence intervals for expected values. Throughout these chapters, methods for assessing model's quality, selection of optimal submodel and finding optimal values for tuning parameters were also described. At the end, the studied models and algorithms are implemented in Python and applied on real data.
|
|
|
Robustní identifikace modelu se Studentovým šumem
Rázek, Stanislav ; Friml, Dominik (oponent) ; Dokoupil, Jakub (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá formulací algoritmu odhadování parametrů lineárního ARX modelu se Studentovým šumem s využitím aproximativní Bayesovské inference. Jsou probírána témata Studentova šumu, Aproximační Bayesovské inference a Studentův algoritmus. Formulovaný algoritmus odhadování parametrů je porovnán s jinými metodami odhadu parametrů modelu a zhodnocen. Zároveň je odvozen Studentův filtr a diskutována jeho provázanost s Kalmanovým filtrem.
|
|
|
Band-Limited Signal Extrapolation Using Least Squares Approximation By Prolate Spheroidalwave Functions
Mihálik, Ondrej
This paper is concerned with the band-limited signal extrapolation using a truncated series of Prolate spheroidal wave functions. Our aim is to investigate the extent to which it is possible to extrapolate signal from its samples taken in a finite interval. It is often believed that this extrapolation method depends on computing definite integrals. We show an alternative approach by using the least squares method. We briefly discuss performance of these two methods in the presence of noise and the possibility of using this algorithm for real-time data processing. Finally the extrapolation algorithm is tested with real data from a microphone array.
|
|
|
Bandlimited signals, their properties and extrapolation capabilities
Mihálik, Ondrej ; Havránek, Zdeněk (oponent) ; Jura, Pavel (vedoucí práce)
The work is concerned with the band-limited signal extrapolation using truncated series of prolate spheroidal wave function. Our aim is to investigate the extent to which it is possible to extrapolate signal from its samples taken in a finite interval. It is often believed that this extrapolation method depends on computing definite integrals. We show an alternative approach by using the least squares method and we compare it with the methods of numerical integration. We also consider their performance in the presence of noise and the possibility of using these algorithms for real-time data processing. Finally all proposed algorithms are tested using real data from a microphone array, so that their performance can be compared.
|
|
| |
host ::
RSS.