Models in signal processing using MATLAB/Simulink

Bakalářská 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.The bachelor 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.Ústav systémového inženýrství a informatikyDokončená práce s úspěšnou obhajobo

Hand Movement Analysis in Parkinsons Disease

Ve své práci se zabývám analýzou pohybu ruky z natočených videosekvencí. Na dvědigitální kamery jsou natáčeni pacienti s motorickou poruchou. Jedna kamera je umístěna nad pacienta a druhá z profilu tak, aby snímaly pohyb ruky s umístěnými modrými značkami. Jako značky jsou používané modré kuličky kontrastní vůči prostředí. Poloha kamer v průběhu měření je statická. Vytvořený algoritmus určuje pozici značek ve 2D obrazu jednotlivých kamer. Algoritmus je založen na použití morfologických a segmentačních metod (optimální prahování, segmentace RGB, histogramové modely, predikce značek, Houghova transformace atd.). Vytvořil jsem čtyři odlišné detekční systémy a dvě grafická uživatelské prostředí v MATLABu. Pro výpočet prostorových souřadnic musí být použity souřadnice z obou kamer. Cílem projektu je zaznamenat trajektorii pohybu ruky pacienta. K tomu slouží čtyři značky. Po určení pozic značek je zapotřebí zanalyzovat rychlost pohybu rukou. Pacient má za úkol uchopit předmět a co nejrychleji přemístit na označený cíl. Toto provede několikrát. Pohyb ruky je snímán kamerami a poté vyhodnocován v MATLABu. Analýza slouží lékařům k přesnému určení změny pohybu před a po podání léku zlepšujícího motoriku.The topic of my project was to analyze hand motion from video sequence provided. There were two camcorders. One placed above the patient and the other one was facing him, so that sample the motion of the hand marked with blue markers. Blue beads are used as the marker to ensure its good visibility on the recording. The camcorders are placed statically. The algorithm I used determines the position of the markers in the 2D video of the single camcorders. The algorithm uses morphological methods and segmentation (optimal thresholding, segmentation of RGB, histogram's models, prediction of markers, Hough transform and so on). I create four different detection systems and two GUIs. The goal of my project is to record the patient's movement. Four markers are being used to it. After the determining position of the marker it is also necessary to calculate hand velocity. The patient is instructed the grab the object and move it as quickly as possible to its destination. This is to be performed several times. The video taken by both camcorders is exported to MATLAB where it is analyzed. The results are used by doctors to determine if there is any change in patient's condition after a drug was administered

Dualita podobnostních a metrických prostorů

We introduce a new mathematical basis for similarity space. For the first time, we describe the relationship between distance and similarity from set theory. Then, we derive generally valid relations for the conversion between similarity and a metric and vice versa. We present a general solution for the normalization of a given similarity space or metric space. The derived solutions lead to many already used similarity and distance functions, and combine them into a unified theory. The Jaccard coefficient, Tanimoto coefficient, Steinhaus distance, Ruzicka similarity, Gaussian similarity, edit distance and edit similarity satisfy this relationship, which verifies our fundamental theory.Zavádíme nový matematický základ pro prostor podobnosti. Poprvé popisujeme vztah mezi vzdáleností a podobností z teorie množin. Poté odvozujeme obecně platné vztahy pro převod mezi podobností a metrikou a naopak. Uvádíme obecné řešení normalizace daného prostoru podobnosti nebo metrického prostoru. Odvozená řešení vedou k mnoha již používaným funkcím podobnosti a vzdálenosti a spojují je do jednotné teorie. Tento vztah splňují Jaccardův koeficient, Tanimotův koeficient, Steinhausova vzdálenost, Ruzickova podobnost, Gaussova podobnost, editační vzdálenost a editační podobnost, což ověřuje naši základní teorii