GARDÁŠ, V. Analýza signálů ze senzorických systémů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Cílem práce studenta byl teoretický rozbor problematiky detekce signálů ze senzorických signálů a následně v rámci praktické práce zpracování a vyhodnocení reálných náměrů. Na základě získaných poznatků pak měl student realizovat GUI s implementovanými filtry. Cíle práce byly splněny pouze částečně, jelikož vlastní GUI nebylo nerealizováno. Bohužel student téměř vůbec nekonzultoval průběžné výsledky, což se projevilo nejen na kvalitě výsledků, ale i na formálním zpracování práce. Student používá nevhodnou, nekonzistentní terminologii, obrázky v teoretické části jsou převzaty ze zahraničních zdrojů (navíc v nízké kvalitě a s anglickými popisky), seznam literatury obsahuje položky, které nejsou nikde citovány, atd. V praktické části je použita nejednotná prezentace výsledků (prohazování os X a Y) a diskuse výsledků rovněž není správná. Na základě výše uvedených nedostatků navrhuji známku E, 50 bodů.
K recenzované práci mám několik vážných výhrad. Za nejzávažnější považuji, že v informačním systému ani na přiloženém CD (které mimochodem není nijak označeno) jsem nenašel žádné zdrojové kódy. V práci není jediný výpis zdrojového kódu nebo snímek obrazovky navrženého grafického uživatelského rozhraní (GUI). Proto považuji podstatnou část zadání za nesplněnou. V teoretické části se student dopustil několika chyb nebo nepřesností. Např. na straně 20 u popisu prostorového rozlišení uvádí, že „Systém iDAS umožňuje prostorové rozlišení v rozsahu od 1 m do 10 m, se vzorkovacím rozlišení až do 25 cm.“ bez uvedení jakéhokoliv vztahu se vzorkovacím kmitočtem, šířkou měřicího impulsu nebo uvedením, pro který konkrétní iDAS systém tvrzení platí. Na straně 23 používá pojem impulzní funkce (frekvenční funkce) místo běžnějších impulzní charakteristika (kmitočtová charakteristika). Navíc definuje impulzní charakteristiku jako „výstupní signál, který závisí na vstupním“. V případě impulzní charakteristiky však vstupním signálem musí být vždy Diracův impuls, jinak nejde o impulzní charakteristiku. Diracův impuls definuje na straně 24 podobně nepřesně jako funkci, „která má na ose x nulovou hodnotu a na ose y nekonečnou hodnotu“. U popisu plovoucího průměru uvádí, že „Úroveň redukce šumu je dána odmocninou z celkového počtu bodů v nastavení filtru“. Není ale jasné co se myslí onou redukcí, zda snížení celkového výkonu šumu, maximální hodnoty, apod. V závěru pak tvrdí, že „algoritmus plovoucího průměru je velmi rychle zpracovatelný, jedná se o jeden z nejrychlejších dostupných digitálních filtrů. Gaussův a Blackmanův filtr je až 1000krát pomalejší, a to z důvodu výpočtu konvoluce.“ Byť v případě aritmetického (neváženého) plovoucího průměru jsou všechny koeficienty shodné a rovny 1/M, pořád se fakticky jedná o konvoluci a tisícinásobné zpomalení výpočtu není ničím podložené. Vzhledem k tomu, že plovoucí průměr patří do kategorie filtrů s konečnou impulsní charakteristikou, které jsou obecně výpočetně i paměťově velmi náročné, tak lze s tvrzením o nejrychlejším filtru úspěšně polemizovat. Celou část popisující plovoucí průměr by bylo vhodnější zařadit do části Kmitočtové filtry, neboť se jedná jen o zvláštní případ kmitočtového filtru. Na straně 27 je uvedeno „Dále nesmí u části pásmové propusti docházet k zašumění či vlnění filtrovaného signálu, což by způsobilo změnu kmitočtu signálu.“ Není jasné, co se myslí vlněním filtrovaného signálu a proč by mělo dojít ke změně kmitočtu signálu. Níže uvádí „Poté procházejí signály filtrem bez fázového posunu“. Nulový fázový posun dosahují pouze ideální nekauzální filtry, reálné filtry pracující navíc v reálném čase budou mít fázový posun nenulový. Ani není pravdivé tvrzení uvedené níže „výstupem této části je delta funkce []“. Delta funkce není výstupem ale impulzní charakteristikou. Díky tomu je výstup roven vstupnímu signálu, resp. zpožděnému o zpoždění dolní propusti v horní větvi obr. 2.5 (což v textu chybí). Proto také při změně paralelního spojení na sériové na obr. 2.5 nebude výsledkem horní propust. Nedůslednost zpracování mi ale nejvíc chybí při popisu praktické části. Podle něho nelze experimenty zopakovat ani ověřit. Chybí popis jaký iDAS systém byl použit, chybí hodnota vzorkovacího kmitočtu, šířky a úrovně měřicího impulsu, vlnová délka, atd. Není uvedena bližší specifikace trasy, zda byla celá trasa provařena nebo s konektory, jaká byla celková délka nebo délka případného předřadného vlákna, v jakém prostředí bylo vlákno taženo, apod. Není ani zmíněno, zda na trase byly vůbec očekávány nějaké užitečné signály způsobené změnami teplot nebo mechanickými vibracemi, či zda byly nebo nebyly takové signály uměle vytvářeny např. poklepáváním na vlákno. Není uvedena délka použitého plovoucího průměru, typ aproximace pásmové propusti, ani není nijak zdůvodněno, proč na trase v Brně byly mezní kmitočty voleny 80 Hz a 430 Hz, zatímco v Praze 20 Hz a 500 Hz. Jediným přesným závěrem z praktické části tak je pouze nalezení odrazu na konci měřeného vlákna a synchronizace odezev podle něj. Podobně hodnotím i formální úpravu práce. V práci jsou použity neostré obrázky převzaté i s anglickými popisky (např. 1.7, 1.8). Grafy v praktické části (3.1, 3.4 – 3.9, 3.12 – 3.16) mají na vodorovné ose někdy vzorky, někdy vzdálenost, někdy index opakování, aniž by to bylo nějak odůvodnitelné. Navíc v těchto obrázcích je nevhodně zvolená barevná škála, takže mnohdy není z obrázku nic rozpoznatelné. U obrázků také chybí měřítko barevné škály. Ve vztazích jsou uváděny funkce kurzívou (sin, exp) a naopak v textu proměnné stojatě (M). Objevují se i slangové výrazy jako burst, peak, několik překlepů, neslabičné předložky na koncích řádků, tečka za viz, apod. Seznam použitých zkratek není podle abecedy. Vzhledem k výše uvedeným námitkám hodnotím diplomovou práci jako nevyhovující.
eVSKP id 110097