Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška"

Transkript

1 Metody zpracování biosignálů 6. přednáška 1

2 Biosignály Živé objekty produkují signály biologického původu. Tyto signály mohou být elektrické (např. elektrické potenciály vznikající při svalové činnosti), mechanické (např. zvuk doprovázející činnost srdečních chlopní) nebo chemické (např. změny koncentrace krevních plynů O 2 nebo CO 2 ). Tyto biosignály mohou být zajímavé z hlediska diagnostiky, monitorování pacientů nebo biomedicínského výzkumu. 2

3 Zpracování biosignálů Živý organismus generuje značné množství signálů, které jsou skryté v jiných signálech nebo v šumu. Hlavním cílem zpracování biosignálů je zvýraznění užitečného signálu (tj. potlačení neužitečných složek) a následné získání relevantních parametrů pro interpretaci nebo klasifikaci (diagnostika). 3

4 Zpracování biosignálů Zpracování biosignálů lze obvykle členit na několik etap: snímání signálu, předzpracování signálu sloužící k získání co nejčistší užitečné složky signálu, rozměření signálu ke zjištění hodnot relevantních parametrů, interpretace (tj. popis signálu) nebo klasifikace (začlenění do určité třídy signálů). 4

5 Snímání signálu Jsou používány snímače, které snímají přímo elektrický signál (např. elektrokardiogram, elektroencefalogram), nebo převádějí neelektrický (např. mechanický) signál na elektrický (např. při měření krevního tlaku). Při snímání je nutné vytvořit vhodné podmínky k dosažení maximálního poměru signál/šum. Pro další zpracování biosignálu počítačem je nutné signál digitalizovat. 5

6 Předzpracování signálu Předzpracování signálu je především filtrace k potlačení všech složek obsažených v sejmutém signálu, které považujeme za rušivé. Cílem filtrace je v maximální míře potlačit rušení, ale současně minimální poškození užitečné složky signálu. Tyto požadavky jdou často proti sobě např. spektrum užitečného signálu se často prolíná se spektrem aditivního rušení. 6

7 Rozměř ěření signálu Rozměření signálu poskytuje hodnoty parametrů pro následnou interpretaci či klasifikaci signálu. Přesné automatické rozměření může být velmi obtížné. Nesprávné hodnoty parametrů mohou vést k chybné interpretaci či klasifikaci. 7

8 Rozměř ěření signálu 8

9 Rozměř ěření signálu EKG Základními vlnami a kmity signálu EKG jsou: vlna P, kmity Q,R,a S tvořící tzv. komplex QRS a vlna T. Úspěšnost rozměření je závislá na správné lokalizaci 5 klíčových bodů: začátku a konce vlny P, začátku a konce komplexu QRS a konce vlny T. Žádná z existujících metod není v tomto případě jednoznačně spolehlivá. Možná korekce těchto lokalit lékařem. Není bez zajímavosti, že dokonce ani dva různí lékaři se nemusí jednoznačně shodnout na poloze těchto bodů. 9

10 Rozměř ěření signálu EKG P QRS T isolinie P onset P offset T offset QRS onset QRS offset 10

11 Interpretace nebo klasifikace signálu Interpretace či klasifikace biosignálu může být realizována na počítači, ale poslední slovo musí mít vždy lékař. Často se jedná o velmi nesnadný problém a počítačové modelování rozhodování zkušeného lékaře může být problematické. 11

12 Typy biosignálů Biosignály jsou chápány jako veličiny proměnné v čase. Biosignály můžeme rozdělit do dvou velkých skupin: deterministické signály, stochastické signály. Žádný z těchto typů biosignálů se nevyskytuje v čisté podobě, vždy jde o směs deterministické a náhodné složky. 12

13 Deterministické signály Biologické procesy, které mají charakter opakování (např. činnost srdečního svalu, dýchání) generují signály repetiční. Takové signály jsou považovány za deterministické. 13

14 Deterministické signály Deterministické signály dělíme na: periodické periodické signály se mezi biosignály nevyskytují; kvaziperiodické do této skupiny se zařazují signály repetičního charakteru, jednotlivé repetice nejsou ekvidistantní a obvykle také kolísá jejich tvar (např. EKG); jednorázové jedná se o signály přechodné či pomíjející, např. odezva buňky na elektrický podnět nebo evokované potenciály (odezvy mozku na světelný či akustický stimul). 14

15 Stochastické signály Stochastické signály jsou signály náhodného charakteru. Příkladem jsou signály generované skupinami buněk depolarizovaných více či méně nahodile: mohou to být svalové buňky generující elektromyogram (EMG) nebo nervové buňky kortexu (šedé kůry mozkové) generující signál EEG. 15

16 Stochastické signály V závislosti na biologickém procesu dělíme tyto signály na: stacionární střední hodnota signálu, rozptyl (případně autokorelační funkce) stacionárního signálu se nemění v čase; nestacionární -nemajítakovéčasově neměnné charakteristiky. 16

17 Stacionarita Stacionarita v širším smyslu je charakterizována časově neměnnou střední hodnotou signálu (a také rozptylem) V užším smyslu je neměnná autokorelační funkce signálu. Posuzování stacionarity je složité, protože uvedené charakteristiky jsme schopni pouze odhadovat z konečných úseků signálu. Příkladem stacionárního signálu jsou tzv. α- vlny obsažené v signálu EEG Příkladem nestacionárního signálu jsou signály EEG nebo EMG. 17

18 Digitalizace biosignálů Všechny biosignály jsou spojité v čase a před jejich zpracováním počítačem je nezbytné jejich vzorkování, tj. diskretizace v čase a kvantování hodnot vzorků. Vzorkovací kmitočet musí vyhovovat vzorkovacímu Shannonovu teorému musí být vyšší než dvojnásobek kmitočtu nejvyšší harmonické složky obsažené v signálu. 18

19 Diskretizace v čase V signálu je často obsaženo rušení - před vzorkováním je nutné použít antialiasingový filtr. Obvykle se požaduje splnění vzorkovacího teorému s určitou rezervou, protože analogově-číslicový převod není ideální. Např. doporučený vzorkovací kmitočet pro signál EKG je 500 Hz, přestože kmitočtové pásmo užitečného signálu sahá přibližně do 150 Hz. 19

20 Kvantování Vzorkovaný signál (diskrétní signál) je ekvidistantní posloupností přesných hodnot vzorků signálu. Diskrétní signál je nutné převést na signál číslicový - reprezentovat vzorky čísly o zvolené délce N bitů. Rozsah hodnot signálu je A a kvantovací krok je q, pak potřebný počet kvantovacích kroků je m A/q. V praxi se volí počet kvantovacích kroků m=2n, tj. nejblíže vyšší binární číslo k A/q o N bitech. Kvantováním hodnot vzorků signálu vzniká kvantizační šum - stochastický signál s rovnoměrným rozložením. 20

21 Digitalizace biosignálů 21

22 Parametry biosignálů signál šířka pásma [Hz] rozsah hodnot délka slova [bit] elektrokardiogram (EKG) 0, mv elektroencefalogram (EEG) 0, µv 4 6 elektromyogram (EMG) mv 4 8 elektrookulogram (EOG) 0, mv 4 6 krevní tlak mm Hg 8-10 spirogram litrů 8 10 fonokardiogram (fonokg) db

23 Aplikace analýzy biosignálů Některé aplikace analýzy biosignálů: funkční analýza prováděná (obvykle v režimu off-line) v diagnostických jednotkách pro analýzu signálů, jako jsou EKG, EEG, EMG, fonokg, spirogramy, atd., screening obyvatel, analýza v reálném čase při monitorování pacientů nebo při řízení protéz, základní fyziologický výzkum. 23

24 Aplikace analýzy biosignálů Analýzu biosignálů můžeme členit do následujících kategorií: zkoumání signálů generovaných biologickým procesem, u kterého máme málo poznatků týkajících se příčin vzniku signálu, např. u signálů EEG; zkoumání evokovaných signálů, jako je odezva mozku na světelné či akustické podněty (tzv. evokované potenciály mozku) nebo odezva na mechanickou či elektrickou stimulaci buněk, svalů či nervů; 24

25 Aplikace analýzy biosignálů Analýzu biosignálů můžeme členit do následujících kategorií: zkoumání změn stavu při zátěži pacienta, např. zátěžové EKG (sledování změn v segmentu ST-T v signálu EKG při fyzické zátěži pacienta, které může odhalit přítomnost ischemické srdeční choroby) nebo analýza signálu EEG při anestezii. modelování v případech, kdy máme dostatečné znalosti o zkoumaném objektu, jsme schopni vytvořit jeho model s možností využití ve výzkumu nebo výuce. 25

26 Metody zpracování biosignálů Metod je celá řada, např.: lineární filtrace, kumulační metody a zvýrazňování signálu v šumu, adaptivní filtrace, časově-frekvenční filtrace, nelineární filtrace, umělé neuronové sítě. 26

27 Lineárn rní filtrace Lineární filtrace základními filtry: dolní propust potlačení kolísání nulové linie (isolinie) signálu ( plavání ), horní propust potlačení vf rušení (šum), pásmová propust kombinace výše uvedených filtrů, pásmová zádrž potlačení síťového rušení. 27

28 Lineárn rní filtrace Lineární filtry realizované rekurzivně a nerekurzivně. Vlastnosti filtrů jednoznačně vyjádřené přenosovou funkcí, frekvenčními charakteristikami, popř. impusní charakteristikou. U nerekurzivních filtrů jsme schopni zajistit (po částech) lineární fázovou frekvenční charakteristiku konstantní zpoždění. 28

29 Filtrace isolinie impulsní odezva h impulsní odezva h 2 =h h

30 Filtrace isolinie amplitudová frekvenční charakteristika H amplitudová frekvenční charakteristika H

31 Kumulační metody Kumulace je vhodná pro repetitivní signály. Sečítání jednotlivých repetic lze modifikovat s rovnoměrnými vahami, s exponenciálními vahami, s filtrací rezidua. 31

32 Kumulační metody FP detektor průměrování + Σ dolní propust Σ 32

33 Kumulační metody 1 1, nezprůměrovaný a 26 zprůměrovaných akčních potenciálů čas [sec] 26 zprůměrovaných potenciálů čas [sec] 33

34 Adaptivní filtrace Adaptivní filtraci lze s výhodou využít pro zpracování biologických signálů s proměnnými vlastnostmi nebo v proměnném prostředí. Adaptivní systémy nabízí možnost samo-navrhování. Typickými aplikacemi je potlačení širokopásmového rušení, potlačení síťového rušení, oddělení dvou biologických signálů. 34

35 Adaptivní filtrace 35

36 Adaptivní filtrace 36

37 Časově-frekvenční filtrace Rozšiřuje možnosti lineární filtrace. Umožňuje selektivní filtraci ve frekvenční oblasti ale i v časové oblasti. S výhodou se využívá pro nestacionární signály. Často se využívá vlnková transformace. 1 = a t b a ( ) () *, b x t g C a 37

38 Spojitá vlnková transformace tvarové rozdíly 38

39 Komplexní vlnková transformace Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium P-vlna 39

40 Dyadická vlnková transformace tvarové rozdíly 40

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady, vlastnosti Vzorkovací

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady,

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady,

Více

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 Úvodní poznámky... 11 1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 1.1 Základní pojmy... 15 1.2 Aplikační oblasti a etapy zpracování signálů... 17 1.3 Klasifikace diskretních

Více

Úvod do zpracování signálů

Úvod do zpracování signálů 1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování

Více

ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. Institut biostatistiky a analýz

ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. ELEKTROENCEFALOGRAM ELEKTROENCEFALOGRAM ELEKTROENCEFALOGRAM (EEG) je (grafická) reprezentace časové závislosti rozdílu elektrických potenciálů, snímaných z elektrod umístěných

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cziba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické či jiné

Více

Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů

Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů Snímání biologických signálů A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů horcik@fel.cvut.cz Snímání biologických signálů problém: převést co nejvěrněji spojitý signál do číslicové podoby

Více

10. PŘEDNÁŠKA 27. dubna 2017 Artefakty v EEG Abnormální EEG abnormality základní aktivity paroxysmální abnormality epileptiformní interiktální

10. PŘEDNÁŠKA 27. dubna 2017 Artefakty v EEG Abnormální EEG abnormality základní aktivity paroxysmální abnormality epileptiformní interiktální 10. PŘEDNÁŠKA 27. dubna 2017 Artefakty v EEG Abnormální EEG abnormality základní aktivity paroxysmální abnormality epileptiformní interiktální iktální periodické Evokované potenciály sluchové (AEP) zrakové

Více

3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU

3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU 3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU V současné době se pro potlačení šumu u řečového signálu používá mnoho různých metod. Jedná se například o metody spektrálního odečítání, Wienerovy filtrace,

Více

A/D převodníky - parametry

A/D převodníky - parametry A/D převodníky - parametry lineární kvantování -(kritériem je jednoduchost kvantovacího obvodu), parametry ADC : statické odstup signálu od kvantizačního šumu SQNR, efektivní počet bitů n ef, dynamický

Více

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST 9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST Modulace tvoří základ bezdrátového přenosu informací na velkou vzdálenost. V minulosti se ji využívalo v telekomunikacích při vícenásobném využití přenosových

Více

Biologické signály. X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů

Biologické signály. X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů Biologické signály X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů xhavlikj@fel.cvut.cz Biologické signály mají původ v živém organismu jsou vyvolány buď samotnými životními projevy

Více

1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace

1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace 1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace 1 Obecné informace Změna rozvrhů Docházka na cvičení 2 Literatura a podklady Základní učební texty : Prchal J., Šimák B.: Digitální zpracování

Více

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita Lineární a adpativní zpracování dat 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály, systémy, jejich vlastnosti a popis v časové

Více

DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti DSY-4 Analogové a číslicové modulace Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti DSY-4 analogové modulace základní číslicové modulace vícestavové modulace modulace s rozprostřeným

Více

VY_32_INOVACE_E 15 03

VY_32_INOVACE_E 15 03 Název a adresa školy: Střední škola průmyslová a umělecká, Opava, příspěvková organizace, Praskova 399/8, Opava, 746 01 Název operačního programu: OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost, oblast podpory

Více

Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram

Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram Cíle úlohy: Rozložení elektrod při snímání EEG signálu Filtrace EEG v časové oblasti o Potlačení nf a vf rušení o Alfa aktivita o Artefakty Spektrální a korelační

Více

Analýza a zpracování ultrazvukových signálů

Analýza a zpracování ultrazvukových signálů KAPITOLA 6 Analýza a zpracování ultrazvukových signálů Tato kapitola se zaměřuje zejména na metody číslicového zpracování a analýzy ultrazvukových signálů. V dnešních ultrazvukových přístrojích převažuje

Více

Elektroencefalografie. X31LET Lékařská technika Jan Havlík Katedra teorie obvodů

Elektroencefalografie. X31LET Lékařská technika Jan Havlík Katedra teorie obvodů Elektroencefalografie X31LET Lékařská technika Jan Havlík Katedra teorie obvodů xhavlikj@fel.cvut.cz Elektroencefalografie diagnostická metoda, umožňující snímání a záznam elektrické aktivity mozku invazivní

Více

Elektroencefalografie. X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů

Elektroencefalografie. X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů Elektroencefalografie X31ZLE Základy lékařské elektroniky Jan Havlík Katedra teorie obvodů xhavlikj@fel.cvut.cz Elektroencefalografie diagnostická metoda, umožňující snímání a záznam elektrické aktivity

Více

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE 2006/2007 31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing Vypracoval: Ivo Vágner Email: Vagnei1@seznam.cz 1/7 Převod analogového signálu na digitální Složité operace,

Více

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014 A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 214 A-D převod Vzorkování aliasing vzorkovací teorém Kvantování Analýza reálných signálů v časové oblasti řečové signály biologické signály ---> x[n] Analogově-číslicový

Více

1. Základy teorie přenosu informací

1. Základy teorie přenosu informací 1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.

Více

Signál v čase a jeho spektrum

Signál v čase a jeho spektrum Signál v čase a jeho spektrum Signály v časovém průběhu (tak jak je vidíme na osciloskopu) můžeme dělit na periodické a neperiodické. V obou případech je lze popsat spektrálně určit jaké kmitočty v sobě

Více

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) Digitalizace signálu v čase Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) v amplitudě Obvykle převod spojité předlohy (reality) f 1 (t/x,...), f 2 ()... připomenutí Digitalizace: 1. vzorkování

Více

Analýza a zpracování signálů

Analýza a zpracování signálů Analýza a zpracování ů Digital Signal Processing disciplína, která nám umožňuje nahradit (v případě že nezpracováváme vf y) obvody, dříve složené z rezistorů a kapacitorů, dvěma antialiasingovými filtry,

Více

P7: Základy zpracování signálu

P7: Základy zpracování signálu P7: Základy zpracování signálu Úvodem - Signál (lat. signum) bychom mohli definovat jako záměrný fyzikální jev, nesoucí informaci o nějaké události. - Signálem je rovněž funkce, která převádí nezávislou

Více

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální Základní y přeměny analogového signálu na digitální Pro přenos analogového signálu digitálním systémem, je potřeba analogový signál digitalizovat. Digitalizace je uskutečňována pomocí A/D převodníků. V

Více

íta ové sít baseband narrowband broadband

íta ové sít baseband narrowband broadband Každý signál (diskrétní i analogový) vyžaduje pro přenos určitou šířku pásma: základní pásmo baseband pro přenos signálu s jednou frekvencí (není transponován do jiné frekvence) typicky LAN úzké pásmo

Více

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH   Elias Tomeh / Snímek 1 doc. Dr. Ing. Elias TOMEH e-mail: elias.tomeh@tul.cz Elias Tomeh / Snímek 1 Frekvenční spektrum Dělení frekvenčního pásma (počet čar) Průměrování Časovou váhovou funkci Elias Tomeh / Snímek 2 Vzorkovací

Více

- DAC - Úvod A/D převodník převádějí analogové (spojité) veličiny na digitální (nespojitou) informaci. Základní zapojení převodníku ukazuje obr.

- DAC - Úvod A/D převodník převádějí analogové (spojité) veličiny na digitální (nespojitou) informaci. Základní zapojení převodníku ukazuje obr. - DAC - Úvod A/D převodník převádějí analogové (spojité) veličiny na digitální (nespojitou) informaci. Základní zapojení převodníku ukazuje obr. Řada zdrojů informace vytváří signál v analogové formě,

Více

filtry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák

filtry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák filtry FIR 1) Maximální překývnutí amplitudové frekvenční charakteristiky dolní propusti FIR řádu 100 je podle obr. 1 na frekvenci f=50hz o velikosti 0,15 tedy 1,1dB; přechodové pásmo je v rozsahu frekvencí

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti Lineární a adaptivní zpracování dat 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti Daniel Schwarz Osnova Opakování: systémy a jejich popis v časové oblasti Fourierovy řady Frekvenční charakteristika systémů

Více

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY TEMATICKÉ OKRUHY Signály se spojitým časem Základní signály se spojitým časem (základní spojité signály) Jednotkový skok σ (t), jednotkový impuls (Diracův impuls)

Více

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky Při návrhu elektroakustických soustav, ale i jiných systémů, je vhodné nejprve

Více

Biosignál snímání, zpracování, hodnocení

Biosignál snímání, zpracování, hodnocení Biosignál snímání, zpracování, hodnocení MICHAL HUPTYCH Katedra kybernetiky, FEL, ČVUT Přehled přednášky Přehled biologických signálů Snímání biologických signálů Základy zpracování Předzpracování signálu

Více

Měření neelektrických veličin. Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně Ústav konstruování

Měření neelektrických veličin. Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně Ústav konstruování Měření neelektrických veličin Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně Ústav konstruování Obsah Struktura měřicího řetězce Senzory Technické parametry senzorů Obrazová příloha Měření neelektrických veličin

Více

Analýza a zpracování signálů. 1. Úvod

Analýza a zpracování signálů. 1. Úvod Analýza a zpracování signálů 1. Úvod DSP matematická a algoritmická manipulace s číslicovými signály jejímž cílem je extrahovat důležité informace, které jsou přenášeny signálem Vstupní signál Zpracovaný

Více

ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ

ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ (1.1, 1.2 a 1.3) Ing. Pavel VYLEGALA 2014 Rozdělení snímačů Snímače se dají rozdělit podle mnoha hledisek. Základním rozdělení: Snímače

Více

Laboratorní úloha č. 8: Polykardiografie

Laboratorní úloha č. 8: Polykardiografie pletys. dech FKG EKG-II. [mv] Laboratorní úloha č. 8: Polykardiografie Úvod: Polykardiografie je současný záznam několika metod sledujících různé projevy srdečního cyklu. Základem jsou elektrokardiografie,

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály a systémy Vlastnosti systémů Systémy

Více

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací Počítačové sítě Lekce 5: Základy datových komunikací Přenos dat V základním pásmu Nemodulovaný Baseband V přeloženém pásmu Modulovaný Broadband Lekce 5: Základy datových komunikací 2 Přenos v základním

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF

Více

Bioelektromagnetismus. Zdeněk Tošner

Bioelektromagnetismus. Zdeněk Tošner Bioelektromagnetismus Zdeněk Tošner Bioelektromagnetismus Elektrické, elektromagnetické a magnetické jevy odehrávající se v biologických tkáních elektromagnetické vlastnosti tkání chování vzrušivých tkání

Více

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ 1. týden doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Ostrava 2013 doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Vysoká škola báňská

Více

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH SYSTÉMŮ UŽITÍM FFT Jiří Tůma Štramberk 1997 ii Anotace Cílem této knihy je systematicky popsat metody analýzy signálů z mechanických systémů a strojních zařízení. Obsahem

Více

Analogově číslicové převodníky

Analogově číslicové převodníky Verze 1 Analogově číslicové převodníky Doplněná inovovaná přednáška Zpracoval: Vladimír Michna Pracoviště: Katedra textilních a jednoúčelových strojů TUL Tento materiál vznikl jako součást projektu In-TECH

Více

fluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot Heart Rate Variability) je jev, který

fluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot Heart Rate Variability) je jev, který BIOLOGICKÉ A LÉKAŘSKÉ SIGNÁLY VI. VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU, tj. fluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot okamžité

Více

Elektrické biosignály lidského těla měřené ISESem

Elektrické biosignály lidského těla měřené ISESem Elektrické biosignály lidského těla měřené ISESem BRONISLAV BALEK BALMED, Ivančice Úvod Elektrické signály lidského těla (elektrické biosignály) jsou generovány nervovými a svalovými buňkami a jsou výsledkem

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály a systémy Vlastnosti systémů Systémy

Více

Elektronická podpora výuky na ÚBMI

Elektronická podpora výuky na ÚBMI Závěrečná zpráva rozvojového projektu Elektronická podpora výuky na ÚBMI MŠMT č. 645 Odpovědný řešitel: Prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. ČVUT v Praze - FBMI Kladno, leden 2006 Vyhodnocení splněných cílů a

Více

ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ

ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz 5. LETNÍ ŠKOLA MATEMATICKÉ BIOLOGIE ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2010/2011 SPEC. 2.p 2010 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace

Více

4. PŘEDNÁŠKA 15. března 2018

4. PŘEDNÁŠKA 15. března 2018 EMG 4. PŘEDNÁŠKA 15. března 2018 nativní EMG (jehlová EMG) stimulační (konduktivní studie) EMG při funkčním zatěžování svalů Motorická jednotka model generování EMG Záznam EMG signálu Zpracování EMG signálu

Více

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda 2.předn ednáška Telefonní kanál a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda Telekomunikační signály a kanály - Při přenosu všech druhů telekomunikačních signálů je nutné řešit vztah

Více

Hlavní parametry rádiových přijímačů

Hlavní parametry rádiových přijímačů Hlavní parametry rádiových přijímačů Zpracoval: Ing. Jiří Sehnal Pro posouzení základních vlastností rádiových přijímačů jsou zavedena normalizovaná kritéria parametry, podle kterých se rádiové přijímače

Více

Návrh frekvenčního filtru

Návrh frekvenčního filtru Návrh frekvenčního filtru Vypracoval: Martin Dlouhý, Petr Salajka 25. 9 2010 1 1 Zadání 1. Navrhněte co nejjednodušší přenosovou funkci frekvenčního pásmového filtru Dolní propusti typu Bessel, která bude

Více

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle

Více

8. PŘEDNÁŠKA 20. dubna 2017

8. PŘEDNÁŠKA 20. dubna 2017 8. PŘEDNÁŠKA 20. dubna 2017 EEG systém rozložení elektrod 10/20 základní typy zapojení požadavky na EEG přístroj analýza EEG a způsoby zobrazení ontogeneze normální EEG úvod ke cvičení montáž, filtrace,

Více

PŘEDZPRACOVÁNÍ EKG SIGNÁLU PRO DETEKCI VÝZNAMNÝCH BODŮ

PŘEDZPRACOVÁNÍ EKG SIGNÁLU PRO DETEKCI VÝZNAMNÝCH BODŮ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT

Více

Vlastnosti a modelování aditivního

Vlastnosti a modelování aditivního Vlastnosti a modelování aditivního bílého šumu s normálním rozdělením kacmarp@fel.cvut.cz verze: 0090913 1 Bílý šum s normálním rozdělením V této kapitole se budeme zabývat reálným gaussovským šumem n(t),

Více

25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE

25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE 25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE Digitalizace obrazu a komprese dat. Uveďte bitovou rychlost nekomprimovaného číslicového TV signálu a jakou šířku vysílacího pásma by s dolním částečně

Více

A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014

A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014 A7B3ZZS. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů. prosince 24 Návrhy jednoduchých filtrů Návrhy složitějších filtrů Porovnání FIR a IIR Nástroje pro návrh FIR filtrů v MATLABu Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Kvantování

Více

BIOLOGICKÉ SIGNÁLY. léto Biologické signály (2+2) A6M31BSG, B2M31BSG

BIOLOGICKÉ SIGNÁLY. léto Biologické signály (2+2) A6M31BSG, B2M31BSG BIOLOGICKÉ SIGNÁLY R.Čmejla místnost 525, blok B2 cmejla@fel.cvut.cz léto 2018 Biologické signály (2+2) A6M31BSG, B2M31BSG hodina 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 čas 7:30-9:00 9:15-10:45 11:00-12:30 12:45-14:15

Více

Vzorkování. Je-li posloupnost diracových impulzů s periodou T S : Pak časová posloupnost diskrétních vzorků bude:

Vzorkování. Je-li posloupnost diracových impulzů s periodou T S : Pak časová posloupnost diskrétních vzorků bude: Vzorkování Vzorkování je převodem spojitého signálu na diskrétní. Lze si ho představit jako násobení sledu diracových impulzů (impulzů jednotkové plochy a nulové délky) časovým průběhem vzorkovaného signálu.

Více

8. Sběr a zpracování technologických proměnných

8. Sběr a zpracování technologických proměnných 8. Sběr a zpracování technologických proměnných Účel: dodat v částečně předzpracovaném a pro další použití vhodném tvaru ucelenou informaci o procesu pro následnou analyzu průběhu procesu a pro rozhodování

Více

BIOLOGICKÉ SIGNÁLY. léto Biologické signály (2+2)

BIOLOGICKÉ SIGNÁLY. léto Biologické signály (2+2) BIOLOGICKÉ SIGNÁLY léto 2017 Biologické signály (2+2) hodina 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 čas 7:30-9:00 9:15-10:45 11:00-12:30 12:45-14:15 14:30-16:00 16:15-17:45 18:00-19:30 čt Přednáška R.Čmejla

Více

Processing of EEG Data Marek Penhaker Konference IT4Innovations, Ostrava 21. 10. 2013

Processing of EEG Data Marek Penhaker Konference IT4Innovations, Ostrava 21. 10. 2013 Processing of EEG Data Marek Penhaker Konference IT4Innovations, Ostrava 21. 10. 2013 Podstata biologických signálů Signál nosič informace Biosignál signál, který je generovaný živým organismem Rozdělení

Více

Státní závěrečné zkoušky 2011

Státní závěrečné zkoušky 2011 Státní závěrečné zkoušky 2011 studijní obor BIOMEDICÍNSKÉ A EKOLOGICKÉ INŽENÝRSTVÍ M-BEI studijní program ELEKTROTECHNIKA, ELEKTRONIKA, KOMUNIKAČNÍ A ŘÍDICÍ TECHNIKA I. tematická oblast: Aplikovaná přístrojová

Více

Nové požadavky na zvukoměrnou techniku a jejich dopad na hygienickou praxi při měření hluku. Ing. Zdeněk Jandák, CSc.

Nové požadavky na zvukoměrnou techniku a jejich dopad na hygienickou praxi při měření hluku. Ing. Zdeněk Jandák, CSc. Nové požadavky na zvukoměrnou techniku a jejich dopad na hygienickou praxi při měření hluku Ing. Zdeněk Jandák, CSc. Předpisy Nařízení vlády č. 272/2011 Sb. o ochraně zdraví před nepříznivými účinky hluku

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2014/2015 tm-ch-spec. 1.p 2014 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a

Více

Modulace analogových a číslicových signálů

Modulace analogových a číslicových signálů Modulace analogových a číslicových signálů - rozdělení, vlastnosti, způsob použití. Kódování na fyzické vrstvě komunikačního kanálu. Metody zabezpečení přenosu. Modulace analogových a číslicových signálů

Více

4.2. Modulátory a směšovače

4.2. Modulátory a směšovače Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 4.2. Modulátory a směšovače 4.2.1 Modulace V přenosové technice potřebujeme přenést signály na velké vzdálenosti

Více

Rozprostřené spektrum. Multiplex a mnohonásobný přístup

Rozprostřené spektrum. Multiplex a mnohonásobný přístup Rozprostřené spektrum Multiplex a mnohonásobný přístup Multiplex Přenos více nezávislých informačních signálů jedním přenosovým prostředím (mezi dvěma body) Multiplexování MPX Vratný proces sdružování

Více

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky: 1 / 23 Jasové transformace Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Histogram obrazu. 3. Globální jasová transformace. 4. Lokální jasová transformace. 5. Bodová jasová transformace. 2 / 23 Jasové transformace

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály Systémy: definice, několik příkladů Vlastnosti systémů

Více

Modulační parametry. Obr.1

Modulační parametry. Obr.1 Modulační parametry Specifickou skupinou měřicích problémů je měření modulačních parametrů digitálních komunikačních systémů. Většinu modulačních metod používaných v digitálních komunikacích lze realizovat

Více

Moderní multimediální elektronika (U3V)

Moderní multimediální elektronika (U3V) Moderní multimediální elektronika (U3V) Prezentace č. 13 Moderní kompresní formáty pro přenosné digitální audio Ing. Tomáš Kratochvíl, Ph.D. Ústav radioelektroniky, FEKT VUT v Brně Program prezentace Princip

Více

P9 Provozní tvary kmitů

P9 Provozní tvary kmitů P9 Provozní tvary kmitů (měření a vyhodnocení) Pozn. Matematické základy pro tuto přednášku byly uvedeny v přednáškách Metody spektrální analýzy mechanických systémů Co jsou provozní tvary kmitů? Provozní

Více

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně Aplikace UNS v biomedicíně aplikace v medicíně postup při zpracování úloh Aplikace UNS v medicíně Důvod: nalezení exaktnějších, levnějších a snadnějších metod určování diagnóz pro lékaře nalezení šetrnějších

Více

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

1 Zpracování a analýza tlakové vlny 1 Zpracování a analýza tlakové vlny 1.1 Cíl úlohy Prostřednictvím této úlohy se naučíte a zopakujete: analýzu biologických signálů v časové oblasti, analýzu biologických signálů ve frekvenční oblasti,

Více

Dodatky k FT: 1. (2D digitalizace) 2. Více o FT 3. Více k užití filtrů. 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů

Dodatky k FT: 1. (2D digitalizace) 2. Více o FT 3. Více k užití filtrů. 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů Dodatky k FT:. (D digitalizace. Více o FT 3. Více k užití filtrů 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 4 Pořízení digitálního obrazu Obvykle: Proces transformace spojité předlohy (reality

Více

JEDNODUCHÝ VLNKOVÝ FILTR EKG SIGNÁLŮ

JEDNODUCHÝ VLNKOVÝ FILTR EKG SIGNÁLŮ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT

Více

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0649. Základ pro poskytování ošetřovatelské péče. Vyšetřovací metody - elektrografické metody

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0649. Základ pro poskytování ošetřovatelské péče. Vyšetřovací metody - elektrografické metody Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Název školy: Střední zdravotnická škola a Obchodní akademie, Rumburk, příspěvková organizace Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0649

Více

SIMULTÁNNÍ EEG-fMRI. EEG-fMRI. Radek Mareček MULTIMODÁLNÍ FUNKČNÍ ZOBRAZOVÁNÍ. EEG-fMRI. pozorování jevu z různých úhlú lepší pochopení

SIMULTÁNNÍ EEG-fMRI. EEG-fMRI. Radek Mareček MULTIMODÁLNÍ FUNKČNÍ ZOBRAZOVÁNÍ. EEG-fMRI. pozorování jevu z různých úhlú lepší pochopení SIMULTÁNNÍ Radek Mareček MULTIMODÁLNÍ FUNKČNÍ ZOBRAZOVÁNÍ pozorování jevu z různých úhlú lepší pochopení některé jevy jsou lépe pozorovány pomocí jedné modality, pozorovatele však zajímá informace obsažená

Více

Základy a aplikace digitálních. Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722

Základy a aplikace digitálních. Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722 Základy a aplikace digitálních modulací Josef Dobeš Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722 dobes@fel.cvut.cz 6. října 2014 České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická

Více

MĚŘENÍ BIOPOTENCIÁLŮ

MĚŘENÍ BIOPOTENCIÁLŮ Středoškolská technika 2009 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT MĚŘENÍ BIOPOTENCIÁLŮ Čeněk Ráliš SPŠ elektrotechnická a VOŠ Karla IV. 13, 531 69 Pardubice Tento projekt seznamuje

Více

Náhodné signály. Honza Černocký, ÚPGM

Náhodné signály. Honza Černocký, ÚPGM Náhodné signály Honza Černocký, ÚPGM Signály ve škole a v reálném světě Deterministické Rovnice Obrázek Algoritmus Kus kódu } Můžeme vypočítat Málo informace! Náhodné Nevíme přesně Pokaždé jiné Především

Více

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM Číslicové filtry Honza Černocký, ÚPGM Aliasy Digitální filtry Diskrétní systémy Systémy s diskrétním časem atd. 2 Na co? Úprava signálů Zdůraznění Potlačení Detekce 3 Zdůraznění basy 4 Zdůraznění výšky

Více

RÁMCOVÝ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM PRO ZÍSKÁNÍ SPECIALIZOVANÉ ZPŮSOBILOSTI. v oboru KLINICKÉ INŽENÝRSTVÍ SE ZAMĚŘENÍM NA DIAGNOSTICKÉ ZDRAVOTNICKÉ PŘÍSTROJE

RÁMCOVÝ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM PRO ZÍSKÁNÍ SPECIALIZOVANÉ ZPŮSOBILOSTI. v oboru KLINICKÉ INŽENÝRSTVÍ SE ZAMĚŘENÍM NA DIAGNOSTICKÉ ZDRAVOTNICKÉ PŘÍSTROJE RÁMCOVÝ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM PRO ZÍSKÁNÍ SPECIALIZOVANÉ ZPŮSOBILOSTI v oboru KLINICKÉ INŽENÝRSTVÍ SE ZAMĚŘENÍM NA DIAGNOSTICKÉ ZDRAVOTNICKÉ PŘÍSTROJE pro BIOMEDICÍNSKÉ INŽENÝRY 1. Cíl specializačního vzdělávání

Více

Zvuk. 1. základní kmitání. 2. šíření zvuku

Zvuk. 1. základní kmitání. 2. šíření zvuku Zvuk 1. základní kmitání - vzduchem se šíří tlakové vzruchy (vzruchová vlna), zvuk je systémem zhuštěnin a zředěnin - podstatou zvuku je kmitání zdroje zvuku a tím způsobené podélné vlnění elastického

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY KUMULACE BIOLOGICKÝCH SIGNÁLŮ DIPLOMOVÁ PRÁCE MASTER S THESIS

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY KUMULACE BIOLOGICKÝCH SIGNÁLŮ DIPLOMOVÁ PRÁCE MASTER S THESIS VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT

Více

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH   Elias Tomeh / Snímek 1 doc. Dr. Ing. Elias TOMEH e-mail: elias.tomeh@tul.cz Elias Tomeh / Snímek 1 Elias Tomeh / Snímek 2 Elias Tomeh / Snímek 3 Elias Tomeh / Snímek 4 ZÁKLADNÍ VIBRODIAGNOSTICKÉ MĚŘICÍ METODY Měření celkových

Více

Měřená veličina. Rušení vyzařováním: magnetická složka (9kHz 150kHz), magnetická a elektrická složka (150kHz 30MHz) Rušivé elektromagnetické pole

Měřená veličina. Rušení vyzařováním: magnetická složka (9kHz 150kHz), magnetická a elektrická složka (150kHz 30MHz) Rušivé elektromagnetické pole 13. VYSOKOFREKVENČNÍ RUŠENÍ 13.1. Klasifikace vysokofrekvenčního rušení Definice vysokofrekvenčního rušení: od 10 khz do 400 GHz Zdroje: prakticky všechny zdroje rušení Rozdělení: rušení šířené vedením

Více

Tel-30 Nabíjení kapacitoru konstantním proudem [V(C1), I(C1)] Start: Transient Tranzientní analýza ukazuje, jaké napětí vytvoří proud 5mA za 4ms na ka

Tel-30 Nabíjení kapacitoru konstantním proudem [V(C1), I(C1)] Start: Transient Tranzientní analýza ukazuje, jaké napětí vytvoří proud 5mA za 4ms na ka Tel-10 Suma proudů v uzlu (1. Kirchhofův zákon) Posuvným ovladačem ohmické hodnoty rezistoru se mění proud v uzlu, suma platí pro každou hodnotu rezistoru. Tel-20 Suma napětí podél smyčky (2. Kirchhofův

Více