Práce se zabývá třemi modelovými příklady zpracování signálů v prostředí MATLAB/Simulink-u. První příklad řeší analýzu ekonomické časové řady - identifikaci, odhadování parametrů a ověřování modelu. Na druhém příkladu je ukázáno použití Expectation-Maximization algoritmu pro shlukování v obraze a vztah ke K-means. Třetí příklad demonstruje shlukování mean-shift algoritmem v obraze.
Anotace v angličtině
The work deals with three model examples of signal processing using MATLAB/Simulink environment. The first example solves an analysis of economic time series - identification, parameter estimate and model verification. The second instance shows the application of the Expectation-Maximization algorithm for the cluster analysis in the image processing and its relation to K-means. The third example demonstrates the clustering in the image with mean-shift algorithm.
Klíčová slova
časové řady, stochastický proces, Box-Jenkinsova metodologie, AR, MA, ARMA, ARIMA, EM algoritmus, směs Gaussových rozdělení, shluková analýza, K-means, mean-shift algoritmus, zpracování obrazu
Práce se zabývá třemi modelovými příklady zpracování signálů v prostředí MATLAB/Simulink-u. První příklad řeší analýzu ekonomické časové řady - identifikaci, odhadování parametrů a ověřování modelu. Na druhém příkladu je ukázáno použití Expectation-Maximization algoritmu pro shlukování v obraze a vztah ke K-means. Třetí příklad demonstruje shlukování mean-shift algoritmem v obraze.
Anotace v angličtině
The work deals with three model examples of signal processing using MATLAB/Simulink environment. The first example solves an analysis of economic time series - identification, parameter estimate and model verification. The second instance shows the application of the Expectation-Maximization algorithm for the cluster analysis in the image processing and its relation to K-means. The third example demonstrates the clustering in the image with mean-shift algorithm.
Klíčová slova
časové řady, stochastický proces, Box-Jenkinsova metodologie, AR, MA, ARMA, ARIMA, EM algoritmus, směs Gaussových rozdělení, shluková analýza, K-means, mean-shift algoritmus, zpracování obrazu
Předpokládá se, že bakalářská práce bude zaměřena na:
- možnost zpracování signálů,
- analýza možnosti využití daného zpracování minimálně ve dvou oblastech,
- návrh algoritmů dvou příkladů z předmětné oblasti MATLAB-u.
Zásady pro vypracování
Předpokládá se, že bakalářská práce bude zaměřena na:
- možnost zpracování signálů,
- analýza možnosti využití daného zpracování minimálně ve dvou oblastech,
- návrh algoritmů dvou příkladů z předmětné oblasti MATLAB-u.
Seznam doporučené literatury
HLAVÁČ, M., SEDLÁČEK, M. Zpracování signálů a obrazů, 2. vydání, Praha, Vydavatelství ČVUT, 2005, 255 s., ISBN 80-01-03110-1.
UHLÍŘ, J., SOVKA, P. Číslicové zpracování signálů, 2. vydání, Praha, Vydavatelství ČVUT, 2002, 328 s., ISBN 80-01-02613-2.
ZAPLATÍLEK, K., DOŇAR, B. Matlab - pro začátečníky, Praha, BEN - technická literatura, 2005, 2. vyd., 152 s., ISBN 80-7300-175-6.
ZAPLATÍLEK, K., DOŇAR, B. Matlab - tvorba uživatelských aplikací, Praha, BEN - technická literatura, 2004, 1. vyd., 216 s., ISBN 80-7300-133-0.
Seznam doporučené literatury
HLAVÁČ, M., SEDLÁČEK, M. Zpracování signálů a obrazů, 2. vydání, Praha, Vydavatelství ČVUT, 2005, 255 s., ISBN 80-01-03110-1.
UHLÍŘ, J., SOVKA, P. Číslicové zpracování signálů, 2. vydání, Praha, Vydavatelství ČVUT, 2002, 328 s., ISBN 80-01-02613-2.
ZAPLATÍLEK, K., DOŇAR, B. Matlab - pro začátečníky, Praha, BEN - technická literatura, 2005, 2. vyd., 152 s., ISBN 80-7300-175-6.
ZAPLATÍLEK, K., DOŇAR, B. Matlab - tvorba uživatelských aplikací, Praha, BEN - technická literatura, 2004, 1. vyd., 216 s., ISBN 80-7300-133-0.
Přílohy volně vložené
1 CD-ROM
Přílohy vázané v práci
ilustrace, grafy, schémata, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
doc. Ing. Jitka Komárková, Ph.D. :
co to je heteroskedasticita?
Ing. Pavel Jirava, Ph.D. :
jaký by mohl být přínos Vaší práce?
Student reagoval a položené otázky zodpověděl.