| Název: | Úprava knihovny Hilbert-Huangovy transformace |
| Další názvy: | Modification of the Hilbert-Huang transform library |
| Autoři: | Veverka, Michal |
| Vedoucí práce/školitel: | Prokop Tomáš, Ing. |
| Oponent: | Vařeka Lukáš, Ing. |
| Datum vydání: | 2016 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | bakalářská práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/23839 |
| Klíčová slova: | elektroencefalografie;evokované potenciály;hilbert-huangova transformace;implementace ensemble empirical mode decomposition;bílý šum;paralelizace knihovny |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | electroencephalography;event-related potentials;hilbert-huang transform;ensemble empirical mode decomposition implementation;white noise;library parallelization |
| Abstrakt: | Vyhodnocování 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. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | The 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. |
| Práva: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV) |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| mveverka_bakalarska_prace.pdf | Plný text práce | 852,81 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| A13B0465P-posudek.pdf | Posudek oponenta práce | 308,59 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| A13B0465P-hodnoceni.pdf | Posudek vedoucího práce | 189,66 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| A13B0465P-obhajoba.pdf | Průběh obhajoby práce | 139,27 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/23839Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.