čeština

Absolvováním předmětu by posluchači měli získat přehled v oblasti metod časově-frekvenční analýzy signálů, seznámí se s principy a možnostmi využití PCA a ICA. Dále se seznámí s metodami i algoritmy klasifikace a shlukové analýzy a možnostmi jejich využití při zpracování medicínských dat.

Základy teorie zpracování signálů, základy shlukové analýzy, základy teorie fuzzy množin.

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Hodnocení předmětu je každoročně aktualizováno vyhláškou garanta.

1. Metody časově-frekvenční analýzy
2. Časově-měřítková analýza s využitím spojitých vlnkových transformací
3. Analýza hlavních komponent (PCA)
4. Analýza nezávislých komponent (ICA)
5. Klasifikátory založené na bayesovském rozhodování
6. Lineární klasifikátory
7. Nelineární klasifikátory
8. Sekvenční metody shlukové analýzy
9. Hierarchické metody shlukové analýzy
10. Centroidní shlukování
11. Fuzzy klasifikace a fuzzy shlukování
12. Inference a fuzzy systémy

Cílem předmětu je poskytnout přehled o metodách časově-frekvenční analýzy signálů, seznámení se s principy a využitím PCA a ICA. V oblasti klasifikace se předmět zaměří na statistické, lineární a nelineární klasifikátory, metody shlukování, fuzzy klasifikátory, fuzzy shlukování a fuzzy inferenci.

Norden E. Huang et al. On Instantaneous Frequency, Advances in Adaptive Data Analysis, World Scientific Publishing Company ,Vol. 1, No. 2 (2009), 177–229 (EN)
Norden E. Huang et al., The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis, Proc. Roy. Soc. London 454 (1998) 903–995. (EN)