Localization acoustic near-field sources

Tato práce se zabývá lokalizací akustického zdroje v blízkém poli. Úvod této práce se zabývá základním zkoumáním problematiky lokalizace akustických zdrojů. Následně jsou přiblíženy některé známé metody lokalizace akustických zdrojů. Další část se věnuje implementaci, praktickému ověření funkčnosti metod, srovnání jejich úspěšnosti a výsledkům lokalizace. V závěru jsou shrnuty dosažené výsledky.This thesis is focused on acoustic source localization in near field situation. First part of this thesis is dedicated to examining the fundamental issues of acoustic source localization. After that are some of acoustic source localization methods described. Next part is focused on implementation, verification of functionality, comparing of the successfulness and results of the localization. In conclusion are summarized the outcomes of the thesis.

Determining the optimal patch size for sparse image representation

Úvod této diplomové práce je věnován přiblížení základních pojmů a algoritmů z oblasti zpracování obrazu pomocí řídkých reprezentací. Dále je zmíněn model neuronové sítě zvaný Omezený Boltzmannův stroj, který je v praktické části podroben studiu chování při určování optimální velikosti bloku pro extrapolaci pomocí algoritmu K-SVD.Introduction of this thesis is dedicated to the description of basic concepts and algorithms for image processing using sparse representation. Furthermore there is mentioned neural network model called Restricted Boltzmann machine, which is in the practical part of the thesis subject of behaving observation in the task of determining the optimal block size for extrapolation using K-SVD algorithm