Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.
Abstract
V rámci této práce byl řešen návrh modulárního a konfigurovatelného frameworku pro předzpracování dat umožňující mimo jiné import, synchronizaci, analýzu a export. Na základě zadání práce byla vytvořena architektura, podle které byl program implementován v programovacím jazyce Python ve verzi 3.6. Funkčnost frameworku byla následně ověřena na anonymizovaných datech ze simulátoru dopravních prostředků a zařízení pro snímání fyziologických dat. Mezi klíčové charakteristiky vytvořeného nastroje patří rozšiřitelnost a modifikovatelnost, jednoduchá konfigurace pomocí souboru ve formátu json, možnost nastavení odstranění různých druhů artefaktů v datech a následná vizualizace.In this work we designed a modular and configurable framework for data preprocessing, that allows data import, synchronization, analysis and export. Software architecture was created based on work assignment. Python 3.6 language was then used for implementation. The framework was tested on anonymized data generated by car driving simulator and devices for measurement biological data. Key characteristics of the framework are modularity, easy configuration using json file, ability to set mistake correction methods for data and visualize data
