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

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

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

Transkript

1 BIOLOGICKÉ A LÉKAŘSKÉ SIGNÁLY VI. VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU

2 VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU, tj. fluktuace jak dob trvání po sobě jdoucích srdečních cyklů, tak hodnot okamžité srdeční frekvence (HRV Heart Rate Variability) je jev, který reprezentuje stav autonomního nervového systému řídicího srdeční činnost.

3 VARIABILITA SRDEČNÍHO RYTMU Heart Rate Variability: Standards of Measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology. European Heart Journal, vol. 17 (1996), p North American Society of Pacing and Electrophysiology. Standards of Professional Practice for the Allied Professional in Pacing and Electrophysiology (Policy Statement). PACE, vol. 26 (2003), p Didier C. Combatalade, D. C.: Basics of Heart Rate Variabilty. Applied to Psychophysiology. Thought Technology Ltd., Feb. 2010,

4 SOUVISLOSTI v závislosti na stavu a zatížení nervového a kardiovaskulárního systému se srdeční rytmus mění v rozsahu 5 15 % vnější faktory (svalové a psychické zatížení, trávení, poloha, hluk, podnebí, počasí); vnitřní faktory (dány autonomní fyziologickou aktivitou dýchání, oscilace tlaku krve, termoregulace);

5 VNITŘNÍ FAKTORY dýchání (respirační arytmie x sinová arytmie) frekvence vdechů/min, tj. 0,15 0,5 Hz krevní tlak spontánní oscilace o frekvenci ~0,1 Hz termoregulace oscilace do 0,08 Hz

6 MĚŘENÍ VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU odvození od signálu EKG referenční bod počátek vlny P (?) začátek QRS změny PR intervalů < 5 ms (při záteži i bez ní) x přesnost měření

7 HRV ZÁKLADNÍ METODY POPISU popis naměřených intervalů RR pomocí statistických parametrů popis průběhu posloupnosti intervalů RR v časové nebo frekvenční oblasti

8 STACIONARITA časová stálost vybraných sledovaných parametrů (závisí na charakteru podmínek vyšetření) minimálně intervalů RR (prokazatelně stanovuje složky o periodě 10 až 60 s ( s) maximálně -? praxe 200 s, 256 intervalů, 2 5 minut

9 POPIS POMOCÍ STATISTICKÝCH PARAMETRŮ RR i střední hodnota standardní odchylka frekvence lokálních extrémů F[(RR i+1 <RR i >RR i-1 ) V (RR i+1 >RR i <RR i-1 )] střední hodnota absolutních hodnot rozdílů mezi dvěma sousedními intervaly 1 n 1 RR i RR i + n i= 1 1

10 POPIS POMOCÍ STATISTICKÝCH PARAMETRŮ RR i střední hodnota kladných, resp. záporných hodnot rozdílů mezi dvěma sousedními intervaly : 1 n 1 ( RR ) i RR i + 1 n : ( ) : : i= 1 histogramy RR i < RR počet relativních maxim přesahujících stanovené prahy + 1 i

11 POPIS POMOCÍ STATISTICKÝCH PARAMETRŮ parametry vyšších řádů parametry lineárních autoregresivních systémů 1. a 2. řádu modelujících změřenou posloupnost (komplementární spektrálním metodám)

12 POPIS V ČASOVÉ OBLASTI stavový popis

13 POPIS V ČASOVÉ OBLASTI

14 POPIS V ČASOVÉ OBLASTI

15 MODEL VARIABILITY RYTMU

16 MODEL VARIABILITY RYTMU

17 MODEL VARIABILITY RYTMU

18 VZORKOVÁNÍ INTERVALOVÉ FUNKCE

19 VZORKOVÁNÍ INTERVALOVÉ FUNKCE

20 VÝPOČET SPEKTRA náhodný charakter konečná délka zkoumaného úseku výkonnová spektrální hustota odhad FFT spektrum vypočtené FT není statisticky konzistentní odhad skutečného spektra (variabilita spektra neklesá s rostoucím počtem vzorků), ve spektru se mohou objevit vzorky s vysokou variabilitou a malou statistickou významností váhování okny

21 VÝPOČET SPEKTRA řídká diskrétní Fourierova transformace hodnoty jednotkové intervalové funkce jsou většinou rovny nule; není třeba počítat hodnoty všech spektrálních čar, nýbrž pouze v rozsahu zajímavém z hlediska analyzované úlohy; protože hodnoty jednotkové intervalové funkce nabývají pouze hodnot 1, nepoužívá se při výpočtu spektra operace násobení; hodnoty goniometrických funkcí potřebných pro výpočet lze tabelizovat (?)

22 VÝPOČET SPEKTRA řídká diskrétní Fourierova transformace pracnost 200 s, 1 khz ŘDFT: 6, a 6, hledání v tabulkách DFT: komplexních a FFT (pro nízký počet vzorků): 1, komplexních a FFT (tachogram):

23 HRV - experimenty

24 HRV - experimenty

25 HRV - experimenty

26 HRV - experimenty

27 HRV - experimenty

28 HRV - experimenty

29 HRV - experimenty

30 HRV - experimenty

31 HRV - experimenty

32 Za týden nashledanou

Hodnocení variability srdečního rytmu pomocí rekurentní analýzy. Evaluation of Heart Rate Variability by Using Reccurence Analysis

Hodnocení variability srdečního rytmu pomocí rekurentní analýzy. Evaluation of Heart Rate Variability by Using Reccurence Analysis ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta biomedicínského inženýrství Katedra přírodovědných oborů Hodnocení variability srdečního rytmu pomocí rekurentní analýzy Evaluation of Heart Rate Variability

Více

Katedra biomedicínské techniky

Katedra biomedicínské techniky ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ Katedra biomedicínské techniky BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2008 Jakub Schlenker Obsah Úvod 1 1 Teoretický úvod 2 1.1 Elektrokardiografie............................

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

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

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky Pulsní kódová modulace, amplitudové, frekvenční a fázové kĺıčování Josef Dobeš 24. října 2006 Strana 1 z 16 Základy radiotechniky 1. Pulsní modulace Strana 2 z 16 Pulsní šířková modulace (PWM) PAM, PPM,

Více

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice 7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,

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

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza. Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza www.kme.zcu.cz/kmet/exm 1 Obsah prezentace 1. Úvod a motivace 2. Data v časové a frekvenční oblasti 3. Fourierova analýza teoreticky 4. Fourierova analýza

Více

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha Transformace obrazu 99725 Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha email: Josef.Pelikan@mff.cuni.cz WWW: http://cgg.ms.mff.cuni.cz/~pepca/ Transformace 2D obrazu dekorelace dat potlačení závislosti jednotlivých

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

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace Pavel Karban Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni 10.11.011 Outline 1 Motivace FT Fourierova transformace

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

HRV Biofeedback Léčby Deprese

HRV Biofeedback Léčby Deprese HRV Biofeedback Léčby Deprese Maria Karavidas, PsyD Abstrakt: Léčba deprese pomocí variability srdeční frekvence (HRV) je novým, alternativním přístupem, který může redukovat depresivní symptomatiku, při

Více

ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU

ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU Pomůcky mikrofon MCA-BTA, LabQuest, program LoggerPro (nebo LoggerLite), tabulkový editor Excel, program Mathematica Postup Z každodenní zkušenosti víme, že každý lidský hlas je

Více

VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ

VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSOVÝCH SIGNÁLŮ Jiří TŮA, VŠB Technická univerzita Ostrava Petr Czyž, Halla Visteon Autopal Services, sro Nový Jičín 2 Anotace: Referát se zabývá

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

VYUŽITÍ MATLABU VE VÝUCE SIGNÁLŮ A SOUSTAV A V BIOMEDICÍNCKÉM INŽENÝRSTVÍ NA KATEDŘE MĚŘICÍ A ŘÍDICÍ TECHNIKY NA VŠB - TU OSTRAVA

VYUŽITÍ MATLABU VE VÝUCE SIGNÁLŮ A SOUSTAV A V BIOMEDICÍNCKÉM INŽENÝRSTVÍ NA KATEDŘE MĚŘICÍ A ŘÍDICÍ TECHNIKY NA VŠB - TU OSTRAVA VYUŽITÍ MATLABU VE VÝUCE SIGNÁLŮ A SOUSTAV A V BIOMEDICÍNCKÉM INŽENÝRSTVÍ NA KATEDŘE MĚŘICÍ A ŘÍDICÍ TECHNIKY NA VŠB - TU OSTRAVA Abstrakt Štěpán Ožana, Radim Bernatík, Tomáš Štula, Marek Penhaker Katedra

Více

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014 3ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 24 SPEKTRÁLNÍ ANALÝZA Fourierovy řady Diskrétní Fourierovy řady Fourierova transformace Diskrétní Fourierova transformace Spektrální analýza Zobrazení signálu ve frekvenční

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

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

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Semestrální projekt Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace Vedoucí práce: Ing. Tomáš Jílek Vypracovali: Michaela Homzová,

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

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů České vysoké učení technické v Praze ADA Semestrální práce Harmonické modelování signálů Jiří Kořínek 31.12.2005 1. Zadání Proveďte rozklad signálu do harmonických komponent (řeč, hudba). Syntetizujte

Více

Kepstrální analýza řečového signálu

Kepstrální analýza řečového signálu Semestrální práce Václav Brunnhofer Kepstrální analýza řečového signálu 1. Charakter řečového signálu Lidská řeč je souvislý, časově proměnný proces. Je nositelem určité informace od řečníka k posluchači

Více

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),

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

Číslicové zpracování a analýza signálů (BCZA) Spektrální analýza signálů

Číslicové zpracování a analýza signálů (BCZA) Spektrální analýza signálů Číslcové zpracování a analýza sgnálů (BCZA) Spektrální analýza sgnálů 5. Spektrální analýza sgnálů 5. Spektrální analýza determnstckých sgnálů 5.. Dskrétní spektrální analýza perodckých sgnálů 5..2 Dskrétní

Více

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291 Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených

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

Klasifikace hudebních stylů

Klasifikace hudebních stylů Klasifikace hudebních stylů Martin Šimonovský (mys7@seznam.cz) Rozpoznávání hudby úloha z oblasti DSP klasifikace dle hudebních stylů

Více

Porovnání tří metod měření QT intervalu

Porovnání tří metod měření QT intervalu Porovnání tří metod měření QT intervalu Ing. Dina Kičmerová Prof. Ing. Ivo Provazník Ph.D. Ústav biomedicínského inženýrství Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Vysoké učení technické v

Více

4. MĚŘENÍ HARMONICKÝCH Úvod

4. MĚŘENÍ HARMONICKÝCH Úvod 4. MĚŘENÍ HARMONICKÝCH 4.1. Úvod ČSN EN 61000-4-7 ed. 2: Elektromagnetická kompatibilita (EMC) - Část 4-7: Zkušební a měřicí tecnika - Všeobecné směrnice o měření a měřicíc přístrojíc armonickýc a meziarmonickýc

Více

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel:

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel: NÁHODNÁ ČÍSLA TYPY GENERÁTORŮ, LINEÁRNÍ KONGRUENČNÍ GENERÁTORY, TESTY NÁHODNOSTI, VYUŽITÍ HODNOT NÁHODNÝCH VELIČIN V SIMULACI CO JE TO NÁHODNÉ ČÍSLO? Náhodné číslo definujeme jako nezávislé hodnoty z rovnoměrného

Více

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace Honza Černocký, ÚPGM Povídání o cosinusovce 2 Argument cosinusovky 0 2p a pak každé 2p perioda 3 Cosinusovka s diskrétním časem Úkol č. 1: vyrobit

Více

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

Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška Metody zpracování biosignálů 6. přednáška 1 Biosignály Živé objekty produkují signály biologického původu. Tyto signály mohou být elektrické (např. elektrické potenciály vznikající při svalové činnosti),

Více

" Furierova transformace"

 Furierova transformace UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ " Furierova transformace" Seminární práce z předmětu Dálkový průzkum Země Marcela Bartošová, Veronika Bláhová OŽP, 3.ročník

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

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

UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU

UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU ANALÝZU VÍCEKANÁLOVÝCH SIGNÁLŮ Robert Háva, Aleš Procházka Vysoká škola chemicko-technologická, Abstrakt Ústav počítačové a řídicí techniky Analýza vícekanálových

Více

Fouriérova transformace, konvoluce, dekonvoluce, Fouriérovské integrály

Fouriérova transformace, konvoluce, dekonvoluce, Fouriérovské integrály co byste měli umět po dnešní lekci: používat funkce pro výpočet FFT (Fast Fourier Transformation) spočítat konvoluci/dekonvoluci pomocí FFT použít FFT při výpočtu určitých integrálů vědět co je nízko\vysoko

Více

Spectral Analysis System Sport Assessment System

Spectral Analysis System Sport Assessment System www.mysasy.com Spectral Analysis System Sport Assessment System Představení mysasy v 5 bodech Co? Proč? Jak? Kdy? Nenechte se zaskočit 1. CO? mysasy měří? Systém mysasy monitoruje klidovou srdeční frekvenci

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

ZDATNOST AUTONOMNÍ REGULACE URČUJE VŠE

ZDATNOST AUTONOMNÍ REGULACE URČUJE VŠE ZDATNOST AUTONOMNÍ REGULACE URČUJE VŠE - I ZVLÁDNUTÍ KRITICKÉHO STAVU Petr Reimer, KARIM, FNO Sepse 2017, Ostrava AUTONOMNÍ NERVOVÝ SYSTÉM regulátor HOMEOSTÁZY Homeostáza dynamická rovnováha vnitřního

Více

Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II.

Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Přednáška č. 8 Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. Radek Sedláček, katedra měření, ČVUT FEL, 2015 Obsah přednášky Převzorkování decimace,

Více

QRS DETEKTOR V PROSTŘEDÍ SIMULINK

QRS DETEKTOR V PROSTŘEDÍ SIMULINK QRS DETEKTOR V PROSTŘEDÍ SIMULINK FUNDA T. a HÁNA K. ČVUT v Praze, Fakulta biomedicínského inženýrství, Společné pracoviště ČVUT a UK Abstrakt Problém detekce QRS v EKG signálu byla pro přehlednost a snadnou

Více

SPIROERGOMETRIE. probíhá na bicyklovém ergometru, v průběhu zátěže měřena spotřeba kyslíku a množství vydechovaného oxidu uhličitého

SPIROERGOMETRIE. probíhá na bicyklovém ergometru, v průběhu zátěže měřena spotřeba kyslíku a množství vydechovaného oxidu uhličitého SPIROERGOMETRIE = zátěžové vyšetření (velmi podobné ergometrii) posouzení funkční rezervy kardiovaskulárního systému objektivizace závažnosti onemocnění (přesně změří tělesnou výkonnost), efekt intervenčních

Více

Polykardiografie. Cíle. Pulsní pletysmografie měří optickou transparentnost/odrazivost, která se mění se změnou pulzního tlaku v cévkách měkkých tkání

Polykardiografie. Cíle. Pulsní pletysmografie měří optickou transparentnost/odrazivost, která se mění se změnou pulzního tlaku v cévkách měkkých tkání Polykardiografie Úvod Polykardiografie je současný záznam několika metod sledujících různé projevy srdečního cyklu. Základem jsou elektrokardiografie (EKG), pulsní pletysmografie (PPG), fonokardiografie

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

Elektronický systém a programové vybavení pro detekci a optimalizaci pulzů kardiostimulátoru

Elektronický systém a programové vybavení pro detekci a optimalizaci pulzů kardiostimulátoru Elektronický systém a programové vybavení pro detekci a optimalizaci pulzů kardiostimulátoru Milan Štork Katedra aplikované elektroniky a telekomunikací & Regionálním inovační centrum pro elektrotechniku

Více

Multimediální systémy

Multimediální systémy Multimediální systémy Jan Outrata KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI přednášky Získání obsahu Jan Outrata (Univerzita Palackého v Olomouci) Multimediální systémy Olomouc, září prosinec

Více

0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000. Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí

0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000. Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí Program Sorpce1.m psaný v prostředí Matlabu slouží k vyhlazování naměřených sorpčních křivek a výpočtu difuzních koeficientů. Kromě standardního Matlabu vyžaduje ještě Matlab Signal Processing Toolbox

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

Struktura a typy lékařských přístrojů. X31LET Lékařskátechnika Jan Havlík Katedra teorie obvodů

Struktura a typy lékařských přístrojů. X31LET Lékařskátechnika Jan Havlík Katedra teorie obvodů Struktura a typy lékařských přístrojů X31LET Lékařskátechnika Jan Havlík Katedra teorie obvodů xhavlikj@fel.cvut.cz Elektronické lékařské přístroje využití přístrojové techniky v medicíně diagnostické

Více

Jiří Brus. (Verze 1.0.1-2005) (neupravená a neúplná)

Jiří Brus. (Verze 1.0.1-2005) (neupravená a neúplná) Jiří Brus (Verze 1.0.1-2005) (neupravená a neúplná) Ústav makromolekulární chemie AV ČR, Heyrovského nám. 2, Praha 6 - Petřiny 162 06 e-mail: brus@imc.cas.cz Transverzální magnetizace, která vykonává precesi

Více

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů. Měřicí aparatura 1 / 34 Fyzikální veličiny Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů. Můžeme je dělit: Podle rozměrů: Bezrozměrné (index lomu, poměry) S rozměrem fyzikální veličiny velikost

Více

Chyby měření 210DPSM

Chyby měření 210DPSM Chyby měření 210DPSM Jan Zatloukal Stručný přehled Zdroje a druhy chyb Systematické chyby měření Náhodné chyby měření Spojité a diskrétní náhodné veličiny Normální rozdělení a jeho vlastnosti Odhad parametrů

Více

ANALÝZA VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU KRÁTKODOBOU FOURIEROVOU TRANSFORMACÍ

ANALÝZA VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU KRÁTKODOBOU FOURIEROVOU TRANSFORMACÍ 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. 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

ANALÝZA VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU POMOCÍ FRAKTÁLNÍ DIMENZE

ANALÝZA VARIABILITY SRDEČNÍHO RYTMU POMOCÍ FRAKTÁLNÍ DIMENZE 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

Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta

Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ MODELOVÁNÍ RR INTERVALŮ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ MODELOVÁNÍ RR INTERVALŮ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 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

Kombinatorická minimalizace

Kombinatorická minimalizace Kombinatorická minimalizace Cílem je nalézt globální minimum ve velké diskrétní množině, kde může být mnoho lokálních minim. Úloha obchodního cestujícího Cílem je najít nejkratší cestu, která spojuje všechny

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

Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM

Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM Zpracování obrazů Honza Černocký, ÚPGM 1D signál 2 Obrázky 2D šedotónový obrázek (grayscale) Několikrát 2D barevné foto 3D lékařské zobrazování, vektorová grafika, point-clouds (hloubková mapa, Kinect)

Více

Komplexní obálka pásmového signálu

Komplexní obálka pásmového signálu České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická X37SGS Signály a systémy Komplexní obálka pásmového signálu Daniel Tureček 8.11.8 1 Úkol měření Nalezněte vzorky komplexní obálky pásmového

Více

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt Nejistota měření Thomas Hesse HBM Darmstadt Prof. Werner Richter: Výsledek měření bez určení nejistoty měření je nejistý, takový výsledek je lépe ignorovat" V podstatě je výsledek měření aproximací nebo

Více

2 Teoretický úvod Základní princip harmonické analýzy Podmínky harmonické analýzy signálů Obdelník Trojúhelník...

2 Teoretický úvod Základní princip harmonické analýzy Podmínky harmonické analýzy signálů Obdelník Trojúhelník... Obsah 1 Zadání 1 2 Teoretický úvod 1 2.1 Základní princip harmonické analýzy.................. 1 2.2 Podmínky harmonické analýzy signálů................. 1 3 Obecné matematické vyjádření 2 4 Konkrétní

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

Biostatistika Cvičení 7

Biostatistika Cvičení 7 TEST Z TEORIE 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový průměr je a) náhodná veličina, b) konstanta,

Více

Zápočtová práce STATISTIKA I

Zápočtová práce STATISTIKA I Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru

Více

Detekce korové aktivity vyvolané míšním neurostimulátorem u pacientů trpících nezvladatelnou neuropatickou bolestí

Detekce korové aktivity vyvolané míšním neurostimulátorem u pacientů trpících nezvladatelnou neuropatickou bolestí Detekce korové aktivity vyvolané míšním neurostimulátorem u pacientů trpících nezvladatelnou neuropatickou bolestí Lukáš Svoboda 1, Pavel Sovka 1, Andrej Stančák 1 České vysoké učení technické v Praze,

Více

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat 2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi,

Více

VARIABILITA SRDEČNÍ FREKVENCE U DĚTÍ VLEŽE A VSTOJE HEART RATE VARIABILITY IN CHILDREN AT SUPINE AND STANDING POSITION

VARIABILITA SRDEČNÍ FREKVENCE U DĚTÍ VLEŽE A VSTOJE HEART RATE VARIABILITY IN CHILDREN AT SUPINE AND STANDING POSITION VARIABILITA SRDEČNÍ FREKVENCE U DĚTÍ VLEŽE A VSTOJE HEART RATE VARIABILITY IN CHILDREN AT SUPINE AND STANDING POSITION Jan Novotný, Martina Novotná Masarykova univerzita Fakulta sportovních studií Brno

Více

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,

Více

Náhodné chyby přímých měření

Náhodné chyby přímých měření Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.

Více

MĚŘENÍ AKUSTICKÝCH VELIČIN. Ing. Barbora Hrubá, Ing. Jiří Winkler Kat. 225 Pozemní stavitelství 2014

MĚŘENÍ AKUSTICKÝCH VELIČIN. Ing. Barbora Hrubá, Ing. Jiří Winkler Kat. 225 Pozemní stavitelství 2014 MĚŘENÍ AKUSTICKÝCH VELIČIN Ing. Barbora Hrubá, Ing. Jiří Winkler Kat. 225 Pozemní stavitelství 2014 TERMÍNY A DEFINICE MÍSTO PŘÍJMU Místo ve kterém je hluk posuzován ČASOVÝ INTERVAL MĚŘENÍ Časový interval

Více

Nejvyšší přípustné hodnoty a referenční hodnoty

Nejvyšší přípustné hodnoty a referenční hodnoty Příloha č. 1 k nařízení vlády č. 1/2008 Sb. Nejvyšší přípustné hodnoty a referenční hodnoty 1. Nejvyšší přípustné hodnoty pro modifikovanou proudovou hustotu indukovanou v centrálním nervovém systému elektrickým

Více

PSK1-5. Frekvenční modulace. Úvod. Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka. Název školy: Vzdělávací oblast:

PSK1-5. Frekvenční modulace. Úvod. Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka. Název školy: Vzdělávací oblast: PSK1-5 Název školy: Autor: Anotace: Vzdělávací oblast: Předmět: Tematická oblast: Výsledky vzdělávání: Klíčová slova: Druh učebního materiálu: Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova

Více

ANALÝZA AKUSTICKÝCH PARAMETRŮ ZVONU Z KOSTELA SV. TOMÁŠE V BRNĚ. Smutný Jaroslav, Pazdera Luboš Vysoké učení technické v Brně, fakulta stavební

ANALÝZA AKUSTICKÝCH PARAMETRŮ ZVONU Z KOSTELA SV. TOMÁŠE V BRNĚ. Smutný Jaroslav, Pazdera Luboš Vysoké učení technické v Brně, fakulta stavební ANALÝZA AKUSTICKÝCH PARAMETRŮ ZVONU Z KOSTELA SV. TOMÁŠE V BRNĚ Smutný Jaroslav, Pazdera Luboš Vysoké učení technické v Brně, fakulta stavební Abstrakt Příspěvek popisuje měření a analýzu akustických parametrů

Více

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

MATEMATICKÁ STATISTIKA.   Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci MATEMATICKÁ STATISTIKA Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Matematická statistika Matematická statistika se zabývá matematickým

Více

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011 pro obor Ošetřovatelská péče v gerontologii Biofyzikální ústav LF MU Brno jarní semestr 2011 Obsah letmý dotyk teorie systémů klasifikace a analýza biosignálů Co je signál? Co je biosignál? Co si počít

Více

Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky

Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 7 2 Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky (momenty) Matematická definice korelační

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

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1 Náhodná proměnná Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1, x 2,,x n ) spojité () Poznámky: 1. Fyzikální veličiny jsou zpravidla spojité, ale změřené hodnoty jsou diskrétní. 2. Pokud

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

Normální (Gaussovo) rozdělení

Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení popisuje vlastnosti náhodné spojité veličiny, která vzniká složením různých náhodných vlivů, které jsou navzájem nezávislé, kterých je velký

Více

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, KMA/SZZS1 Matematika 1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, operace s limitami. 2. Limita funkce

Více

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ # Nejistoty měření Přesnost měření Klasický způsob vyjádření přesnosti měření chyba měření: Absolutní chyba X = X M X(S) Relativní chyba δ X = X(M) X(S) - X(M) je naměřená hodnota

Více

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková Praktická statistika Petr Ponížil Eva Kutálková Zápis výsledků měření Předpokládejme, že známe hodnotu napětí U = 238,9 V i její chybu 3,3 V. Hodnotu veličiny zapíšeme na tolik míst, aby až poslední bylo

Více

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Náhodné (statistické) chyby přímých měření Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně

Více

Spektrální analyzátory

Spektrální analyzátory Radioelektronická měření (MREM, LREM) Spektrální analyzátory 6. přednáška Jiří Dřínovský Ústav radioelektroniky FEKT VUT v Brně Úvod Spektrální analyzátory se používají pro zobrazení nejrůznějších signálů

Více

Teoretický úvod: [%] (1)

Teoretický úvod: [%] (1) Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola elektrotechnická Božetěchova 3, Olomouc Laboratoře elektrotechnických měření Název úlohy Číslo úlohy ZESILOVAČ OSCILÁTOR 101-4R Zadání 1. Podle přípravku

Více

Protokol č. 5. Vytyčovací údaje zkusných ploch

Protokol č. 5. Vytyčovací údaje zkusných ploch Protokol č. 5 Vytyčovací údaje zkusných ploch Zadání: Ve vybraném porostu bylo prováděno zjišťování zásob za použití reprezentativní metody kruhových zkusných ploch. Na těchto zkusných plochách byl zjišťován

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

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

magnetizace M(t) potom, co těsně po rychlé změně získal vzorek magnetizaci M 0. T 1, (2)

magnetizace M(t) potom, co těsně po rychlé změně získal vzorek magnetizaci M 0. T 1, (2) 1 Pracovní úkoly Pulsní metoda MR (část základní) 1. astavení optimálních excitačních podmínek signálu FID 1 H ve vzorku pryže 2. Měření závislosti amplitudy signálu FID 1 H ve vzorku pryže na délce excitačního

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