Kvůli limitu příloh na 15 Mb jsou v přílohách odevzdaných do VUT ISu pouze vytvořené 
funkce a skripty v Matlabu a Pythonu, ve kterých jsou vytvořené funkce použity. Dále 
je přiloženo 7 signálů z MIT-BIH Arrhythmia Database a 3 natrénované modely (sítě).

Všechny použité signály jsou volně dostupné zde: 
https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/		(MIT-BIH Arrhythmia Database)

Obsahem příloh odevzdaných do ISu je:
 - CtiMe.txt			(textový soubor)
 - pripravaDat.m		(Matlab skript k vytvoření datových množin ke klasifikaci do dvou tříd)
 - pripravaDatTriTridy.m	(Matlab skript k vytvoření datových množin ke klasifikaci do tří tříd)
 - nactiSignal.m		(Matlab funkce)
 - tvorbaUseku.m		(Matlab funkce)
 - tvorbaUsekuTriTridy.m	(Matlab funkce)
 - zmenaRozsahu.m		(Matlab funkce)
 - doplnDelku.m			(Matlab funkce)
 - skriptKvyzkouseni.m		(Matlab skript k vyzkoušení vytvořených funkcí a vytvoření malých
				datových množin ze 4 přiložených signálů k využití ke klasifikaci
				do dvou a tří tříd v Pythonu pomocí naučených sítí)
 - signaly.zip			(7 použitých signálů, před spuštěním skriptu 'skriptKvyzkouseni' 
				je třeba signály rozbalit do stejné složky, jako je skript a 
				všechny použité funkce)
 - funkce.py			(Python skript obsahující funkce potřebné ke správnému fungování 
				dalších vytvořených skriptů)
 - trenovaniDveTridy.py		(Python skript využívaný v rámci tvorby práce ke trénování sítí 
				pro klasifikaci do dvou tříd)
 - trenovaniTriTridy.py		(Python skript využívaný v rámci tvorby práce ke trénování sítí
				pro klasifikaci do tří tříd)
 - skriptKvyzkouseni.py		(Python skript k vyzkoušení vytvořených funkcí a natrénovaných modelů)
 - modelDT1.h5			(Python model natrénovaný ke klasifikaci do dvou tříd pro 
				data doplněná prvním způsobem)
 - modelDT2.h5			(Python model natrénovaný ke klasifikaci do dvou tříd pro
				data doplněná druhým způsobem)
 - modelTT.h5			(Python model natrénovaný ke klasifikaci do tří tříd)

Doporučený postup při zkoušení funkčnosti skriptů a funkcí (všechny skripty a funkce musí být 
ve stejné složce):

 1. rozbalení signálů do stejné složky, jako jsou všechny Matlab kódy
 Matlab:
 2. spuštění skriptu 'skriptKvyzkouseni.m'
 3. uložení načtených datových množin dataDT, dataTT, labelDT a labelTT (do složky, ve které 
    jsou všechny Python skripty) pod stejným názvem, jako mají ve workspace; tím by měly vzniknout
    4 soubory: dataDT.mat, labelDT.mat, dataTT.mat, labelTT.mat
 Python:
 4. spuštění skriptu 'skriptKvyzkouseni.py'

poznámka:
při spouštění skriptu v Pythonu je nutné mít nainstalovány tyto knihovny:
 - keras
 - numpy
 - matplotlib.pyplot
 - scipy.io
 - sklearn.utils
 - sklearn.metrics