| Title: | Detekce stresových situací na základě analýzy biosignálů |
| Authors: | Kopal, Petr |
| Advisor: | Mautner Pavel, Ing. Ph.D. |
| Referee: | Mouček Roman, Ing. Ph.D. |
| Issue Date: | 2016 |
| Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Document type: | bakalářská práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/23826 |
| Keywords: | stres;detekce stresu;biosignály;gsr;hr;arduino |
| Keywords in different language: | stress;stress detection;biosignals;gsr;hr;arduino |
| Abstract: | Stres může pro člověka velmi nebezpečný, proto by bylo vhodné na nebezpečné situace nějakým způsobem upozornit. Jde ovšem stres automaticky detekovat? Tato bakalářská práce se zabývá detekcí stresových situací na základě analýzy biosignálů, kterou bychom možná mohli problém automatické detekce vyřešit. Konkrétně jde o návrh a implementaci experimentální Java aplikace pro klasifikování situací (na klidové a blízké stresu) za pomoci příznaků z biosignálů GSR a HR (vypočteného z EKG). Tyto biosignály budou získávány pomocí Arduina s měřícím senzorem E-Health platform a dále zasílány pomocí sériového portu do PC k dalšímu zpracování. Jako klasifikátor bude použita neuronová síť Třívrstvý perceptron, která bude pro každého testovaného jedince vždy speciálně natrénována. Tento experiment bude zaměřen především na situace spojené s počítačem (jako počítání příkladů, promítání obrázků, hraní miniher). |
| Abstract in different language: | Stress can be very dangerous for us, therefore it would be appropriate to somehow draw attention to dangerous situations. Is it, however, possible to automatically detect stress? This bachelor thesis deals with the detection of stress based on the analysis of biomedical signals, which might help us to solve the problem of automatic stress detection. Specifically, the design and implementation of an experimental Java application to classify situations (into rest and close to stress situations) using biosignals GSR and HR (calculated from ECG). These biosignals will be obtained using the Arduino with a measuring sensor E-Health platform and then sent through the serial port to a PC for further processing. The classifier used will be a Three-layer Perceptron neural network, which will be trained specially for each tested subject. This experiment will focus primarily on the situations associated with the computer (such as counting examples, slideshow, playing mini-games etc.). |
| Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Appears in Collections: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| bakalarka.pdf | Plný text práce | 2,41 MB | Adobe PDF | View/Open |
| A13B0354P-hodnoceni.pdf | Posudek vedoucího práce | 296,21 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A13B0354P-posudek.pdf | Posudek oponenta práce | 546,49 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A13B0354P-obhajoba.pdf | Průběh obhajoby práce | 196,97 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/23826Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.