Detekce EEG artefaktů s využitím hlubokého učení – Aneta MEDUNOVÁ
Aneta MEDUNOVÁ
Bachelor's thesis
Detekce EEG artefaktů s využitím hlubokého učení
EEG artifact detection using deep learning
Abstract:
Cílem této bakalářské práce je návrh jednoduchého asistenčního systému založeného na detekci mrkání v EEG záznamu, dále implementace a otestování jeho částí. Práce obsahuje přehled o elektroencefalografii, způsobech měření EEG dat, nežádoucích artefaktech a důležité předzpracování dat. Součástí je i základní přehled a informace o BCI systémech. Je zde provedena implementace LDA klasikátoru a neuronových …moreAbstract:
The aim of this bachelor thesis is design of a simple assistive system based on the detection of eye blink in the EEG data. Moreover, implementation and testing of the proposed system is described. The thesis contains an overview of electroencephalography and related signal processing. It also includes a basic overview and information about BCI systems. LDA classier and neural networks were implemented …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 28. 6. 2018
Accessible from:: 31. 12. 2999
Thesis defence
- Supervisor: Ing. Lukáš Vařeka
Citation record
The right form of listing the thesis as a source quoted
MEDUNOVÁ, Aneta. Detekce EEG artefaktů s využitím hlubokého učení. Plzeň, 2018. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Full text of thesis
Accessibility: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
University of West Bohemia
Faculty of Applied SciencesBachelor programme / field:
Computer Science and Engineering / Information Technologies
Theses on a related topic
-
Metody analýzy EEG záznamů obsahujících vizuální ustálené evokované potenciály (SSVEP)
Eva KLEČKOVÁ -
Ustálené vizuální evokované potenciály (SSVEP) a jejich aplikace v systému BCI
Martin FORNBAUM -
Design of the Vision Control System for the Mechatronic System
Melvin Alexis Lara de León -
A System for Estimating Real Estate Prices
Jakub Sekula -
Graph neural networks for improvement recommender system
Trung Tin Tran -
Neuronové sítě v inerciálních navigačních systémech
Lenka Tejmlová -
Design and Implementation of Predictive Maintenence in Mechatonic System
Prabhu Doss Arul Doss -
Hluboké učení v kryptografii
Radovan Lapár