NEČADOVÁ, A. Segmentace EEG signálů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Študentka sa v práci venuje problematike segmentovania EEG signálu na stacionárne úseky dvoma vybranými metódami. Prínosom práce je riešenie stanovenia medze pomocou bieleho šumu, pri prvej metóde je stanovenie medznej hodnoty, ktorá je hranicou segmentu, zrozumiteľné, pri druhej metóde však autorka nevysvetlila, prečo zvýšila hodnotu medze o niekoľko rádov oproti hodnote, ktorá vyšla pomocou analýzy bieleho šumu. Práca je prehľadná, niektoré literárne pramene sú však nedôveryhodné. Počas riešenia bakalárskej práce bola študentka aktívna.
Náplní předložené práce je adaptivní segmentace signálu EEG, která slouží k automatickému kvalifikovanému odhadu stacionárních úseků signálu. Autorka popsala 4 metody z nichž první „Adaptivní segmentace na základě predikce“ je poněkud nesrozumitelná: rovnice (2.1) nepředstavuje AR model signálu, postup segmentace je nejasný. Metoda „Segmentace na základě míry diference střední amplitudy a frekvence“ budí pochybnosti, že vypovídá o stacionaritě signálu z hlediska autokorelace, která je důležitá pro spektrální analýzu signálu. Hodnota Aw podle vztahu (2.4) určitě není odhadem střední amplitudy a rovněž o Fw pochybuji jako o odhadu střední frekvence. Musím ovšem dodat, že tyto kritické připomínky bych měl směřovat ke zdroji, ze kterého autorka čerpala a popis metod převzala i s nedostatky. V praktické části se autorka pokusila porovnat výsledky segmentace podle posledně uvedené metody a podle metody založené na porovnávání spekter úseků signálů. Zde bych poznamenal, že to měla být spíše výkonová spektra s použitím váhovacího okna a ne spektra amplitudová bez okna, ale i zde postupovala v souladu s citovaným zdrojem. Rozdílům ve výsledcích se nedivím, obě metody jsou obtížně porovnatelné. Za pozitivní považuji odvození prahové diference z analýzy generovaného bílého šumu, jen nevím, co měla autorka na mysli pod bílým šumem podobných vlastností jako analyzovaný signál EEG. Jaké měl bílý šum vlasnosti? Pochybnosti vyvolává volba prahové diference 200 (mikrovoltů?) nakonec upravená na hodnotu o 10 řádů vyšší - vzorky spektra měly být děleny délkou posloupnosti, v opačném případě jejich hodnoty s délkou narůstaly. Přiložené CD obsahuje jen programy, neobsahuje žádná vstupní data, proto nebylo možné vyzkoušet funkčnost programových jednotek. Přes uvedené nedostatky, které však autorka díky své nezkušenosti nekriticky převzala z citovaného zdroje, konstatuji, že splnila požadavky kladené v zadání a práci doporučuji k obhajobě.
eVSKP id 67337