Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorProkop Tomáš, Ing.
dc.contributor.authorVeverka, Michal
dc.contributor.refereeVařeka Lukáš, Ing.
dc.date.accepted2016-6-9
dc.date.accessioned2017-02-21T08:31:03Z-
dc.date.available2015-10-12
dc.date.available2017-02-21T08:31:03Z-
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-5-5
dc.identifier67777
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23839
dc.description.abstractVyhodnocování EEG signálu je častým a nesnadným úkolem. Mezi používanými metodami je např. Waveletová a Fourierova transformace. Tyto metody jsou vhodné pro stacionární a lineární data. Signál získaný z EEG měření však není ani stacionární, ani lineární. Hilbert-Huangova transformace je adaptivní metoda navržená pro zpracování takových dat. Skládá se ze dvou částí: Empirické modální dekompozice (EMD) a Hilbertovy transformace. Při použití EMD však dochází k tzv. "Mode mixing" problému. K vyřešení tohoto problému byla vytvořena metoda EEMD. Knihovna HHT vznikla na Západočeské univerzitě pro účely testování HHT při zpracování EEG signálu. Implementoval jsem do knihovny metodu EEMD a otestoval ji na reálných EEG datech. Také jsem optimalizoval metody EEMD a EMD pro dosažení lepší výkonnosti.cs
dc.format41 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectelektroencefalografiecs
dc.subjectevokované potenciálycs
dc.subjecthilbert-huangova transformacecs
dc.subjectimplementace ensemble empirical mode decompositioncs
dc.subjectbílý šumcs
dc.subjectparalelizace knihovnycs
dc.titleÚprava knihovny Hilbert-Huangovy transformacecs
dc.title.alternativeModification of the Hilbert-Huang transform libraryen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThe EEG signal evaluation is a frequent and difficult task. The used methods include the Wavelet and Fourier transform. These methods are mainly suitable for stationary and linear data. However, the signal obtained during EEG measurement is neither stationary nor linear. The Hilbert-Huang transform is an adaptive method developed for processing such data. It consists of two parts: Empirical Mode Decomposition (EMD) and the Hilbert transform. But there is a serious mode mixing phenomenon in EMD. To solve this problem, EEMD was developed. The HHT library was developed at the University of West Bohemia to examine its usage in the EEG processing. I have added the EEMD to the library, tested it using real EEG data. I have also optimized our implementation of the EEMD and EMD method to achieve better performance.en
dc.subject.translatedelectroencephalographyen
dc.subject.translatedevent-related potentialsen
dc.subject.translatedhilbert-huang transformen
dc.subject.translatedensemble empirical mode decomposition implementationen
dc.subject.translatedwhite noiseen
dc.subject.translatedlibrary parallelizationen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
mveverka_bakalarska_prace.pdfPlný text práce852,81 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13B0465P-posudek.pdfPosudek oponenta práce308,59 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13B0465P-hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce189,66 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13B0465P-obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce139,27 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/23839

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)