NEJEZCHLEBA, Z. Adaptivní filtrace EKG signálů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.

Posudek vedoucího

Smital, Lukáš

Student navrhl a realizoval různé metody pro potlačení uměle vytvořeného síťového rušení v signálech EKG. Dále se zabýval výběrem vhodných parametrů (rychlosti adaptace a délky impulzní charakteristiky) k čemuž využil genetické algoritmy. Jako kritérium kvality využil dosaženého SNR v decibelech u výstupního signálu. V práci shledávám některé nedostatky a to zejména v praktické části. Testování probíhalo pouze pro jednu úroveň vstupního rušení, která byla neodůvodněně zvolena 1,1302 dB. Chybí komentáře k dosaženým výsledkům, v závěru bych očekával nějaké doporučení na nastavení adaptivního filtru. Teoretická část práce je příliš strohá a chybí i bližší popis vlastního navrženého genetického algoritmu (kódování jedinců, mutace). Formální stránka práce vykazuje nedostatky zejména v kvalitě obrázků, nesedících odkazech na ně, častých překlepech a chybějících odkazech na literaturu. Záporně hodnotím také studentovu malou aktivitu během řešení a zpracování práce.

Posudek oponenta

Kozumplík, Jiří

Cílem práce byl návrh a realizace adaptivních filtrů pro potlačení síťového brumu v signálech EKG. V souladu se zadáním autor testoval filtry na čistých signálech uměle rušených harmonickým rušením o kmitočtu 50 Hz. V úvodní části autor popisuje několik metod adaptivní filtrace. V této části postrádám odkazy na použitou literaturu, popis symbolů u řady vzorců a schémata, která se k vzorcům vztahují. Dále se zmiňuje o svém rozhodnutí využít genetických algoritmů (GA) pro nalezení optimální dvojice hodnot adaptační konstanty a délky impulsní odezvy FIR filtru, do kterého je přiváděn pomocný (trénovací) signál. Ve velmi stručném úvodu do GA opět chybí odkaz na zdroj. K použitému GA mám následující výhrady: postrádám zvolený způsob kódování obou optimalizovaných hodnot, zdůvodnění způsobu výběru nové generace, počet jedinců v generaci, chybný je rozsah hodnot adaptační konstanty, rozsah délek impulsní charakteristiky je zbytečně velký, chybí podmínka ukončení činnosti GA (po spuštění programu mi vycházelo 10 generací a kvalita nejlepšího řešení se od 3. až 4.generace již neměnila, což se mi zdá být překvapivě málo). V části věnované výsledkům autor uvádí řadu tabulek, ale bez vysvětlujících komentářů. Co znamenají jednotlivé řádky ve všech tabulkách, počínaje Tab.2.1? Představuje každý z nich výsledek po jednom spuštění GA? Pokud ano, proč se autor nepozastavil nad velkým rozptylem výsledných hodnot a odtud vyplývajícími pochybnostmi o funkčnosti realizovaných algoritmů, či smysluplnosti využití GA? Nikde není vysvětleno, co je míněno brumovým adaptačním schématem. Nesrozumitelná je Tab.3.1. Pokud se jedná o porovnání výsledků adaptivní filtrace s lineárními filtry, pak výsledky lineární filtrace shrnuté v jednom odstavci v Závěru nepovažuji za dostatečné. Za klad předložené práce lze považovat realizaci více variant adaptivních filtrů, nicméně použitím GA pro jejich optimální návrh asi autor přecenil své síly.

eVSKP id 34217