Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorMautner Pavel, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorKopal, Petr
dc.contributor.refereeMouček Roman, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2016-8-25
dc.date.accessioned2017-02-21T08:30:58Z-
dc.date.available2015-10-12
dc.date.available2017-02-21T08:30:58Z-
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-6-23
dc.identifier67741
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23826
dc.description.abstractStres 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).cs
dc.format56 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.relation.isreferencedbyhttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=67741-
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectstrescs
dc.subjectdetekce stresucs
dc.subjectbiosignálycs
dc.subjectgsrcs
dc.subjecthrcs
dc.subjectarduinocs
dc.titleDetekce stresových situací na základě analýzy biosignálůcs
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedStress 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.).en
dc.subject.translatedstressen
dc.subject.translatedstress detectionen
dc.subject.translatedbiosignalsen
dc.subject.translatedgsren
dc.subject.translatedhren
dc.subject.translatedarduinoen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
bakalarka.pdfPlný text práce2,41 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13B0354P-hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce296,21 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13B0354P-posudek.pdfPosudek oponenta práce546,49 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13B0354P-obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce196,97 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/23826

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)