Zpracování akustických signálů z optických senzorů
Signal Processing from Optical Senzor Array
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Jakub Šedý
Vedoucí práce
Mařík Radek
Oponent práce
Maršálek Jakub
Studijní obor
Webové a softwarové inženýrstvíStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra softwarového inženýrstvíPráva
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.htmlVysokoškolská 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
Zobrazit celý záznamAbstrakt
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.
Kolekce
- Diplomové práce - 18102 [1006]
Související záznamy
Zobrazují se záznamy příbuzné na základě názvu, autora a předmětu.
-
Umělá inteligence ve zdravotnictví
Autor: Dalibor Čápek; Vedoucí práce: Štědroň Bohumír; Oponent práce: Zdvořák Pavel
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-02)Diplomová práce se věnuje využití umělé inteligence ve zdravotnictví. Pojem umělá inteligence se objevuje stále více v souvislosti s dopady na různá odvětví. Cílem práce je zaměřit se na vývoj umělé inteligence ve zdravotnictví ... -
Hluboké učení pro autonomní off-road řízení v simulaci
Autor: Valentin Jacques; Vedoucí práce: Zimmermann Karel; Oponent práce: Ecorchard Gaël Pierre Marie
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-18)This thesis presents different ways to make a car autonomous. We will use the power of machine learning and neural network to ?teach? a car how to drive autonomously in an off-road environment by using only a minimum set ... -
Hledání leptoquarků pomocí strojového učení v datech z CERN ATLAS experiment
Autor: Lukáš Viceník; Vedoucí práce: Sopczak André; Oponent práce: Petousis Vlasios
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)V této práci vylepšíme hodnotu cross-section limitu pro párovou produkci ska-lárních Leptokvarků třetí generace při roz-padu na top quark a τ -lepton. Událost je vybrána pokud obsahuje dva lehké leptony (elektron nebo muon) ...