Zpracování akustických signálů z optických senzorů

Jakub Šedý

Signal Processing from Optical Senzor Array

Type of document

diplomová práce
master thesis

Author

Jakub Šedý

Supervisor

Mařík Radek

Opponent

Maršálek Jakub

Field of study

Webové a softwarové inženýrství

Study program

Informatika

Institutions assigning rank

katedra softwarového inženýrství

Rights

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Show full item record

Abstract

Diplomová práce se zabývá klasifikací zvukových signálů získaných z optických vláken. Cíle dosahuje pomocí analýzy problému, návrhu architektury, implementace klientské a serverové aplikace. Dále se práce zabývá testováním klientské aplikace. Výsledná aplikace je schopná zpracovávat různé typy signálů v předem stanoveném formátu a klasifikovat je. Poslední část se věnuje hledání té nejvhodnější klasifikace pro experimentální data. Z výsledků experimentální části je patrné, že úspěšnost klasifikace u experimentálních dat ovlivňuje více předzpracování než samotná klasifikace.

The aim of the master thesis is to classify acoustic signals acquired from optical fibres. Main goal is achieved by analyzing the problem, designing the architecture of client and server applications and their implementation followed by a test of the client application. The final version of the application is able to process different types of signals in predetermined format and classify them. Last part of this thesis focuses on finding the ideal classification for experimental data. Based on the results, it is apparent that success rate of classification for the experimental data is affected way more by preprocessing than the classification itself.