Detekce stresových situací na základě analýzy biosignálů

Show simple item record
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.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.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.description.resultObhájenocs
dc.format56 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier67741
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23826
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectstrescs
dc.subjectdetekce stresucs
dc.subjectbiosignálycs
dc.subjectgsrcs
dc.subjecthrcs
dc.subjectarduinocs
dc.subject.translatedstressen
dc.subject.translatedstress detectionen
dc.subject.translatedbiosignalsen
dc.subject.translatedgsren
dc.subject.translatedhren
dc.subject.translatedarduinoen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleDetekce stresových situací na základě analýzy biosignálůcs
dc.typebakalářská prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=67741

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
bakalarka.pdf
Size:
2.35 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A13B0354P-hodnoceni.pdf
Size:
296.21 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A13B0354P-posudek.pdf
Size:
546.49 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A13B0354P-obhajoba.pdf
Size:
196.97 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Bachelor´s works (KIV)