Strojové učení a zpracování signálu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Václav Píštěk, DrSc. (předseda) doc. Ing. Petr Porteš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Radim Dundálek, Ph.D. (člen) Ing. Marek Bačovský (člen) Ing. Marek Slovák (člen) Ing. František Zapletal, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent seznámil zkušební komisi s náplní a výsledky své diplomové práce. Následně zodpověděl otázky oponenta. V další části student zodpověděl následující otázky členů zkušební komise. 1) Kolik vzorků pro FFT bylo v diplomové práci uvažováno? 2) Pro jaké použití se neuronové sítě nejlépe hodí? 3) Za jakým účelem byl v práci použit frekvenční filtr?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStrojní inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorZháňal, Luborcs
dc.contributor.authorKolář, Michaelcs
dc.contributor.refereeFojtášek, Jancs
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá možností využití neuronových sítí při analýze jízdních dat závodního vozidla. Analýza spočívá ve vyhledání a klasifikaci jízdních stavů vozidla a v rekonstrukci a predikci průběhu signálu. Práce obsahuje rešerši strojového učení se specializací na neuronové sítě. Popisuje hlavní typy nejčastěji používaných neuronových sítí s rozborem jejich struktury a procesu učení. Dále se zabývá problémem klasifikace a hloubkovou analýzou problému predikce a rekonstrukce signálu. Závěr je věnován implementaci sítě do programu TeleMatrix.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with the possibility of using neural networks in the analysis of a racing vehicle telemetry data. The analysis consists of finding and classifying the driving states of the vehicle as well as reconstruction and prediction of the data signal. The thesis consists of a research of machine learning focusing on neural networks. It describes the main types of the most commonly used neural networks with the description of their structure and their learning process. It also deals with the problem of classification and an in-depth analysis of the signal prediction and reconstruction. The conclusion is devoted to the implementation of the network into a TeleMatrix application.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKOLÁŘ, M. Strojové učení a zpracování signálu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2019.cs
dc.identifier.other117269cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/175491
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectLSTM vrstvacs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjecttelemetrie vozidlacs
dc.subjectčasový signálcs
dc.subjectMatlabcs
dc.subjectneural networken
dc.subjectLSTM layeren
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectvehicle telemetryen
dc.subjecttime seriesen
dc.subjectMatlaben
dc.titleStrojové učení a zpracování signálucs
dc.title.alternativeMachine learning and signal processingen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-12cs
dcterms.modified2019-06-12-11:34:57cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid117269en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 08:46:41en
sync.item.modts2025.01.15 18:48:56en
thesis.disciplineAutomobilní a dopravní inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automobilního a dopravního inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
3.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
68.07 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_117269.html
Size:
8.05 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_117269.html
Download
Collections
2019