|
|
Physiocrate: A SignalPlant Toolbox for Respiratory, Blood Pressure and EMG Signal Analysis
Nejedlý, Petr ; Virgala, Jan
The paper presented here describes the SignalPlant library for analysis of physiological signals. This library contains plugins for analysis of continuous blood pressure (BP), respiratory signals (RESP) and electromyographic signals (EMG). Its principal advantages are real-time previews of results, ease of use and a multi-thread approach. The library is available free and open- source under an MIT license as part of the SignalPlant project at https://signalplant.codeplex.com.
|
|
|
Možnosti analýzy signálu na platformě Arduino
Havlíček, Michal ; Zuth, Daniel (oponent) ; Huzlík, Rostislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá možností analýzy signálu na platformě Arduino, vytvořením programu, pomocí kterého je možné v rámci signálu provést výpočet střední hodnoty, efektivní hodnoty a Fourierovy transformace a tyto výsledky přenese do počítače. Rovněž se zabývá testováním vytvořeného programu a zhodnocením možných omezení při využití platformy Arduino.
|
|
|
Analysis of Thick Film Amperometrical Sensors Signal and Its Usage for Measurement and Characterization of Enzymes
Ondruch, Vít ; Kizek, René (oponent) ; Masojídek,, Jiří (oponent) ; Vrba, Radimír (vedoucí práce)
The principle of synchronous detection (SD) has been applied to biosensor measurement. SD principle achieves significant increases in the signal-to-noise ratio, limit of detection and overall measurement robustness. Application of SD in biosensor measurements improves the analysis of the response and avoids the influence of interference/noise produced by stirring, electromagnetic effects and influence of parasitic currents. SD also enables to decompose the signal to stimulation response and phenomena with long time of response and last but not least, to identify second-order phenomena in the signal. Linear statistical model was used to develop software for identification of the stimulation signal in the output current. SD was applied to the response signal of a Photosystem II complex (PSII) biosensor. PSII response to light stimulation follows first order kinetics. The inhibition kinetics of PSII has been studied. Kinetic constants of herbicide binding to PSII depend linearly on herbicide concentration and enable measurement of its concentration at low concentrations.
|
|
|
Měření a analýza dynamických vlastností rotujících částí strojů
Gofroň, Vojtěch ; Hadaš, Zdeněk (oponent) ; Houška, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá měřením a analýzou pohybu hřídele, krouticího momentu, úhlové rychlosti a vibrací. První část práce je věnována obecné problematice snímání signálů v číslicové podobě. Dále se práce věnuje snímačům použitelným pro jednotlivé druhy měření a hardwaru pro sběr dat. Poslední teoretickou částí je výběr metod použitelných v oblasti analýzy měřených signálů a vibrační diagnostiky. Praktická část práce zahrnuje měření pohybu hřídele a krouticího momentu provedená na laboratorních přípravcích a měření vibrací provedené na reálné strojní soustavě. Každé měření je doplněno analýzou naměřených dat a vyhodnocením.
|
|
|
Measurement and signal processing with myRio kit
Heteš, Marek ; Spáčil, Tomáš (oponent) ; Kšica, Filip (vedoucí práce)
This thesis deals with research of options for data acquisition and signal analysis, of the myRIO kit and LabVIEW platform. Next it describes the design of application for data acquisition and signal analysis, and the last chapter of this thesis is about testing and a practical demonstration of our application.
|
|
|
Analýza signálu
Vávra, Pavel ; Keprt, Jiří (oponent) ; Beneš, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou analýzy signálu, získaného měřením rovnoměrnosti chodu harmonických a planetových převodovek. V úvodní části jsou vysvětleny některé vlastnosti FFT a pojem kepstrum. Dále je uveden přehled nejčastěji měřených parametrů uvedených převodovek a potřebné vztahy, které vyjadřují souvislosti mezi jednotlivými mechanickými částmi převodovek. Další část se zabývá popisem SW modulu vytvořeného v prostředí LabView, který je výstupním produktem práce a provádí analýzu na změřených průbězích.
|
|
|
Systém identifikace vlaků ve výhybkách pomocí pokročilých metod strojového učení
Krč, Rostislav ; Vorel,, Jan (oponent) ; Plášek, Otto (oponent) ; Podroužek, Jan (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o možnostech automatického rozpoznání vlaků ve výhybkách na základě akcelerometrických dat. Byl zohledněn současný stav poznání včetně požadavků výzkumných projektů jako S-Code, In2Track a Výhybka 4.0. V provedených experimentech byly uvažovány různé architektury umělých neuronových sítí (ANN) a statisticky vyhodnoceny různé scénáře použití. Výsledná přesnost dosáhla 89.2 % pro konvoluční neuronovou síť (CNN), která byla vybrána jako vhodná základní architektura pro další experimenty. Projevila se vysoká schopnost zobecnění problému, jelikož modely natrénované na datech z jedné lokality byly schopné určit typ lokomotivy na jiné lokalitě. Další experimenty posuzovaly vliv filtrů a redukce šumu. Ukázalo se, že natrénované modely jsou vhodné pro aplikaci in-situ s ohledem na hardwarová omezení, neboť mají malé nároky na paměť a výpočetní výkon. Kvůli omezenému množství naměřených dat byla využita data z elektrické přenosové soustavy, což umožnilo další upřesnění navržené CNN architektury. Nejvyšší přesnosti pro klasifikaci časových řad je dosaženo pomocí hluboké vícevrstvé architektury s využitím regularizačních metod jako dropout nebo normalizace batche. Využití aktivační mapy tříd (CAM) napomohlo vysvětlení rozhodovacího procesu neuronové sítě. Prezentované výsledky prokázaly proveditelnost identifikace typů vlaků přímo ve výhybce. CNN byla zvolena jako optimální architektura pro tento úkol, vzhledem k vysoké přesnosti, schopnosti automatické filtrace a rozpoznání vzorů, což umožňuje využití end-to-end strategie. Vzhledem k nízkým výpočetním nárokům je navíc možné použití natrénovaných modelů přímo na výhybce. Byly rovněž formulovány požadavky na minimální množství dat a parametry senzorů. Tato disertační práce přispívá k porozumění problematiky identifikace typů vlaků a poskytuje pevné teoretické základy pro další výzkum.
|
|
|
Zpracování signálů z optovláknových senzorů
Sikora, Vojtěch ; Urban, František (oponent) ; Čučka, Milan (vedoucí práce)
První kapitoly práce se zabývají rozdělením optických vláknových senzorů, digitálním zpracováním signálu a je v nich zakomponováno cenové srovnání experimentálních senzorů. Třetí kapitola se zabývá rozborem, popisem a hodnocením měření vibrací pomocí Machova - Zehnderova interferometru. V kapitole poslední je popsáná aplikace pro analýzu signálu z vibračních senzorů. Popis obsahuje vysvětlené úryvky ze zdrojového kódu a grafické uživatelské rozhraní. Tato práce díky spojení oborů vláknové optiky, digitálního zpracování signálů a tvorby aplikace vytváří pevný základ pro studium optických vláknových senzorů.
|
|
|
Měření respiračních zvuků
Gottvald, Martin ; Rychtárik, Milan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Gottvald Martin, Měření respiračních zvuků. Bakalářská práce. Brno 2008 Předmětem této bakalářské práce je analýza a měření respiračních zvuků, s využitím digitalizační měřící karty a prostředí LabView. V práci je popsán dýchací systém jako celek a poté i jeho jednotlivé části a poruchy související s dýchacím ústrojím. Dále je popsána konstrukce zesilovače respiračních zvuků, který vzhledem k rušení měřeného signálu síťovým kmitočtem (50 Hz) a tím pádem i značného zkreslení signálu, nebyl pro tuto práci použitý. Pro zpracování v prostředí Matlab tedy byly využity již dříve naměřené zvuky. V prostředí LabView, byl navržen měřící program, v kterém je možno signál načíst z výstupu měřící karty a dále zpracovávat.
|
|
|
Rozpoznávání hudebních záznamů
Masár, Igor ; Horka, Michal (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou specifických zvukových signálů- hudbou. Jsou zde popsány základní metody analýzy hudebních signálů. Dále jsou zmíněny nejpoužívanější formáty hudebních souborů a možnost jejich vzájemného převodu. Jsou vysvětleny termíny z hudební teorie, které se v práci dále vyskytují. Jsou popsány a vytvořeny 3 způsoby detekce melodie. Na základě úspěšnosti detekce melodie z referenčních nahrávek je vybrán optimální algoritmus. Je vytvořeno uživatelské rozhraní v MATLAB GUI umožňující rozpoznávání nahrávek. Toto rozhraní je otestováno na několika melodiích.
|
host ::
RSS.