AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
|
|
- Kacper Kot
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Obliczenie dyspersji odcinka QT Spis treści: 1. Wstęp Koncepcja proponowanego rozwiązania Rezultaty i wnioski Podsumowanie Literatura Dodatek A: Realizacja proponowanego rozwiązania Opis algorytmu Realizacja Dodatek B: Opis procedur informatycznych Dokumentacja techniczna Dokumentacja użytkowa Dodatek C: Spis zawartości... 9 Wykonali: Robert Pustułka V rok Informatyki Stosowanej konsultant: dr hab. inż. Piotr Augustyniak Wersja 1.0 Kraków, 2011
2 1. Wstęp Długość odcinka QT ma wielkie znaczenie dla diagnostyki repolaryzacji serca (załamek T wskazuje na moment repolaryzacji serca). Długość tego odcinka może się znacznie różnić w poszczególnych odprowadzeniach w danym uderzeniu serca, co wskazuje na niejednorodność zachodzenia procesów repolaryzacji. Analiza dyspersji odcinka QT pozwala na określenie zagrożenia wystąpienia arytmii czy migotania komór. Daje również między innymi możliwość kontroli bezpieczeństwa leczenia oaz wpływu leków na wystąpienie arytmii. 2. Koncepcja proponowanego rozwiązania Literatura proponuje kilka aproksymacyjnych metod poszukiwaniu końca załamka T w różnych odprowadzeniach. Wspólnym dla nich jest założenie współbieżności rejestrowanych sygnałów oraz ustalenie jednego punktu detekcji QRS w danym uderzeniu serca dla wszystkich odprowadzeń. Wyznaczony koniec załamka T może być jedynie punktem wyjściowym dla dokładniejszego wyznaczenia załamka w poszczególnych odprowadzeniach. Do najpopularniejszych rozwiązań należą te wymienione w [1]. Jedno z nich polega na wyznaczeniu stycznej do zstępującego ramienia T oraz wyznaczenia punktów przecięcia przez styczną linii izoelektrycznej i wartości maksimum załamka T. Następnie odkłada się na izolinii odcinek odpowiadający przecięciu stycznej z punktem maksimum. Koniec odcinka na izolinii jest końcem załamka T. Inne rozwiązanie wykorzystuje dopasowanie paraboli do kolejnych punktów na zstępującym ramieniu załamka T po punkcie największej prędkości spadku. Wierzchołek tak powstałej paraboli jest końcem załamka T. W tej pracy zdecydowano się na wykorzystanie innej metody zaproponowanej przez Zong et al. w [2] a właściwie pewnego jej uproszczenia. W pełnej wersji metoda ta zakłada podobnie jak poprzednio znajomość punktu detekcji Q oraz ponadto długość zespołu QRS. Na proponowany algorytm składa się filtracja sygnału filtrem dolnoprzepustowym o odcięciu 16Hz dla sygnału o częstotliwości próbkowania 250Hz, a następnie usunięcie odcinka P-QRS oraz zaaplikowanie transformaty uwydatniającej załamek T (Rysunek 1). W tak powstałym sygnale w danym przedziale poszukuje się maksimum i prowadzi półprostą zaczepioną na izolinii w kolejnym punkcie detekcji QRS oraz styczną do znalezionego maksimum (Rysunek 2). Maksymalna odległość sygnału od stycznej wskazuje na koniec załamka T.
3 Rysunek 1. Przekształcenie sygnału EKG. Rysunek 2. Wyznaczenie maksimum i stycznej. W opisywanej pracy wprowadzono uproszczenia polegające na rezygnacji z przeprowadzania transformaty i usuwania fragmentu odpowiadającego odcinkowi P- QRS, a zamian za to zdecydowano się na poszukiwanie lokalnego ekstremum (minimum lub maksimum przez wzgląd na różną orientację załamka T w różnych odprowadzeniach) na przedziale od końca QRS do początku kolejnego P-QRS oraz zastosowaniu wspomnianej metody stycznych i poszukiwania maksymalnej odległości. Dokładniejszy opis procedury znajduje się w Dodatku A. Tak zaprojektowany algorytm został następnie użyty w metodach obliczania odcinka QT oraz jego dyspersji przy kolejnych uderzeniach serca. 3. Rezultaty i wnioski Zaprezentowany algorytm wykazał dość wysoką skuteczność odnajdywania załamków T. Jego skuteczność można oszacować na ok 99% (szczegółową ilość błędów w odpowiednich próbach przedstawia Tabela 1).
4 zapis ah_21_1.dcm ah_21_2.dcm ah_21_3.dcm ah_21_4.dcm ilość załamków ilość niewykrytych zał.t procent 0,3% 1% 1% 2,7% Tabela 1: Niewykryte załamki T Inaczej przedstawia się precyzja detekcji załamków T. Niestety nie posiadamy danych referencyjnych, dzięki którym moglibyśmy porównać odnalezione załamki z rzeczywistymi ich lokalizacjami. Jednak dzięki temu, iż algorytm został zaimplementowany również w pakiecie MATLAB (poza standardową implementacją w C), pozwoliło to na wzrokowe oszacowanie precyzji detekcji. Można ją określić jako około 80-85% optycznie poprawnych wyników. Jednak jest to tylko orientacyjna wartość, dokładniejsze testy wymagałyby sporządzenia odpowiednich metod i konsultacji specjalisty. Bardzo często, w przypadkach dużych schyłków izolinii na odcinku ST szczyt załamka T błędnie lokalizowany jest w jego końcu, a punkt T-end odnajdywany jest nieco dalej, w okolicach załamka U lub P. Skutkuje to w znacznie wydłużonym odcinku QT, co też rzutuje na poprawność wyników obliczania dyspersji tego odcinka. Zdarza się, iż maksymalna długość QT w odprowadzeniu znacznie odbiega od wartości RMS. 4. Podsumowanie Wykorzystana metoda jako pewna forma alternatywnego rozwiązania w stosunku do najpowszechniej używanych algorytmów opisanych w [1] oraz rozdziale 2. okazuje się być całkiem skuteczna. Charakteryzuje ją wysoki współczynnik odnajdywania załamków, jednak o niższej precyzji ich lokalizacji. Częściowa implementacja tej metody zaprezentowana w tym projekcie daje satysfakcjonujące wyniki i zachęca z pewnością do pełnego jej zaimplementowania według wytycznych podanych w literaturze ([2]), co już w tym momencie jest jedną z propozycji rozwoju projektu. Z pewnością przydatne byłyby też bardziej miarodajne metody testowania. Zaproponować można również pewną optymalizację stworzonego programu.
5 5. Literatura [1] Augustyniak Piotr, Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych, Wyd. AGH, Kraków 2001 [2] Zong W., Saeed M., Heldt T., A QT Interval Detection Algorithm Based on ECG Curve Length Transform, Dodatek A: Realizacja proponowanego rozwiązania 6.1 Opis algorytmu Odczytujemy z pliku sygnał holterowski oraz kolejne punkty detekcji QRS. Każde odprowadzenie filtrujemy filtrem dolnoprzepustowym określonym przez funkcję: y[n] = 2*y[n-1] - y[n-2] + x[n] - 2*x[n-5] + x[n-10] Dzięki temu pozbywamy się stałej składowej sygnału oraz szumów. Dla każdego odprowadzenia poszukujemy odcinka QT w przedziale jednego uderzenia serca ograniczonym przez początek obecnego i kolejnego QRS. Punkt detekcji QRS mamy podany jako parametr, więc skupiamy się na odszukaniu końca załamka T. Dokonujemy tego metodą stycznej. Wprowadzamy pewne oszacowania jedynie w celach orientacyjnych długość QRS ustalamy jako 0.25 odległości pomiędzy początkami kolejnych QRSów odległość PQ kolejnego uderzenia serca ustalamy jako 0.15 odległości j/w W zakresie od końca QRS do początku kolejnego P poszukujemy pierwszego ekstremum lokalnego. Ten punkt określamy jako szczyt załamka T. W celu odnalezienia końca załamka T prowadzimy prostą przechodzącą przez punkt detekcji załamka P kolejnego uderzenia serca i styczną do szczytu załamka T. Poszukujemy pierwszej lokalnie maksymalnej odległości sygnału od poprowadzonej prostej. Punkt najbardziej oddalony od prostej oznaczamy jako koniec załamka T. Dla każdego uderzenia serca spośród odległości QT odnalezionych w każdym odprowadzeniu poszukujemy maksimum oraz obliczamy wartość średniokwadratową (RMS) odległości.
6 Rysunek 3: Szkic proponowanego rozwiązania 6.2 Realizacja Algorytm poszukiwania końca załamka T w celu wizualizacji i łatwiejszego debugowania początkowo był prototypowany w pakiecie MATLAB z wykorzystaniem bazy CSE (m.in. przez wzgląd na obecność gotowych funkcji pakietu MATLAB pozwalających na odczyt zapisów). Pozwoliło to na szybsze wychwycenie błędów dzięki możliwości rysowania prostych wykresów. Następnie algorytm został przepisany do języka C i wpleciony w metody poszukiwania odcinków QT w każdym odprowadzeniu przy kolejnych uderzeniach serca. Powstały funkcje odczytujące danych z plików z bazy zapisów sygnałów holterowskich przekazanej na cele wykonania projektu.
7 7. Dodatek B: Opis procedur informatycznych 7.1 Dokumentacja techniczna int** readfile(char* path, int* size) Funkcja odpowiada za odczytanie pliku z sygnałami holterowskimi (zapisami binarnymi kolejnych próbek w postaci liczby 8-bitowej bez znaku) i zapisaniem jej w odpowiedniej tablicy. Do funkcji przekazywany jest wskaźnik na tablicę char zawierającą ścieżkę do pliku oraz wskaźnik na integer, pod którym zapisany zostaje rozmiar sygnału (ilość próbek) w pojedynczym odprowadzeniu. Zwracany jest wskaźnik na tablicę dwuwymiarową zawierającą kolejne wartości próbek w każdym odprowadzeniu (ilość odprowadzeń określona przez stałą LEAD_COUNT). int* lopass (int *signal, int size) Jest to funkcja, która aplikuje filtr dolnoprzepustowy określony odpowiednim wzorem (y[n] = 2*y[n-1] - y[n-2] + x[n] - 2*x[n-5] + x[n-10]) usuwając szumy i stałą składową sygnału. Przyjmuje wskaźnik na tablicę integerów przechowującą dany sygnał oraz zwraca wskaźnik na przetworzony sygnał. int findfirstlocalextr (int *x, int Sa, int Sb, int surr) Funkcja odnajduje pierwsze lokalne ekstremum sygnału przekazanego w postaci tablicy w zakresie określonym przez wartości Sa i Sb przekazane jako argumenty funkcji. Wartość ekstremum powinna być odpowiednio wyższa lub niższa od wartości sygnału w otoczeniu określonym przez surr. Zwracany jest numer próbki w sygnale. W przypadku nie odnalezienia maksimum zwracana jest wartość -1. int* findmaxlength(int *x, int A, int B, int C, int Sa, int Sb) Jest to funkcja znajdująca pierwszą lokalnie maksymalną odległość sygnału przekazanego do funkcji w postaci tablicy od prostej wyznaczonej przez parametry A, B i C (wg. wzoru na prostą Ax+Bx+C=0) w zakresie ograniczonym wartościami Sa i Sb. Zwracany jest wskaźnik na trójelementową tablicę zawierającą kolejno numer próbki, w którym wspomniana odległość jest największa, wartość próbki oraz odległość od prostej.
8 int findqtinterval (int* LPsignal, int size, int QstartC, int QstartN) Funkcja odnajduje w jednym przebiegu przefiltrowanego sygnału holterowskiego w zakresie określonym przez punkt detekcji dwóch sąsiednich zespołów QRS długość odcinka QT. Do funkcji przekazywane są: wskaźnik na tablicę zawierającą kolejne próbki sygnału, parametry QstartC i QstartN określające początki sąsiednich zespołów QRS oraz rozmiar tablicy size. Zwracana jest wartość będąca długością odcinka QT w określonym uderzeniu serca w postaci ilości próbek pomiędzy początkiem Q a końcem T. W programie głównym następuje odczytanie z pliku sygnałów holterowskich (przy pomocy funkcji readfile oraz punktów detekcji zespołów QRS. Następnie dla każdego uderzenia serca w każdym odprowadzeniu poszukiwana jest długość odcinka QT, z tych wartości później zostają obliczone wartość maksymalna oraz wartość średniokwadratowa w sekundach. Wynik zwracany jest na wyjście standardowe, dla każdego uderzenia wartość maksymalna oraz wartość RMS w jednej linii (postać: [wart max] [wart RMS]\n ). Podane wartości są zwracane w sekundach, typ danych to float. 7.2 Dokumentacja użytkowa Standardowo program uruchamiamy poleceniem: qtfinder [argument] gdzie argumentem jest nazwa folderu w katalogu bieżącym zawierającym dwa pliki: plik [nazwa folderu].dcm zawierający zapis sygnału oraz qrs_attr.out, w którym znajdują się m.in. punkty detekcji kolejnych zespołów QRS. Jest to sposób uruchomienia zoptymalizowany pod dostarczoną studentom bazę zapisów. Przykład użycia: qtfinder ah_21_1 otwarte pliki:./ah_21_1/ah_21_1.dcm oraz./ah_21_1/qrs_attr.out Alternatywnym poleceniem jest: qtfinder [path] [dcm file] [qrs file]
9 [path] to ścieżka do folderu zawierającego pliki dcm o podanej w drugim argumencie nazwie oraz plik zawierający punty detekcji QRS przekazany jako trzeci argument relatywnie do [path]. Przykład użycia: qtfinder baza/ah_21_2 ah_21_2.dcm../qrs_attr.out otwarte pliki:./baza/ah_21_2.dcm oraz./qrs_attr.out Program zwraca na wyjście standardowe kolejne linie postaci: [wart max] [wart RMS]\n, co odpowiada w pierwszej kolejności maksymalnej długości odcinka QT ze wszystkich odprowadzeń oraz wartości średniokwadratowej tych długości. 8. Dodatek C: Spis zawartości Lista katalogów: doc dokumentacja (raport) z projektu exe plik wykonywalny skompilowany pod Windows 7 64-bit (plik qtfinder-win64.exe) ref literatura w plikach PDF res baza zapisów sygnałów holterowskich src pliki źródłowe programu matlab prototyp algorytmu zrealizowany w pakiecie MATLAB nie jest to projekt do oceny, jedynie forma raportu z części wykonanej pracy
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. PR04307 Temat projektu:
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Określenie
Bardziej szczegółowo1.ABSTRAKT REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA...5 DODATEK C. OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR... 7
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoDetekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym
Detekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym 1 Wprowadzenie Zadaniem algorytmu detekcji zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym jest określenie miejsc w sygnale cyfrowym w których znajdują
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów. Temat projektu: Klasyfikacja zespołów QRS Spis treści: 1.
Bardziej szczegółowoZastosowanie Informatyki w Medycynie
Zastosowanie Informatyki w Medycynie Dokumentacja projektu wykrywanie bicia serca z sygnału EKG. (wykrywanie załamka R) Prowadzący: prof. dr hab. inż. Marek Kurzyoski Grupa: Jakub Snelewski 163802, Jacek
Bardziej szczegółowo1. ABSTRAKT REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA DODATEK C: OPIS INFORMATYCZNY PROCEDUR...
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Wyznaczanie
Bardziej szczegółowoAutomatyczna klasyfikacja zespołów QRS
Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostycznych Informatyka Stosowana V Automatyczna klasyfikacja zespołów QRS Anna Mleko Tomasz Kotliński AGH EAIiE 9 . Opis zadania Tematem projektu było zaprojektowanie
Bardziej szczegółowoQT_DISP. AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie. WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Obliczenie
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Dedykowane algorytmy diagnostyki medycznej. Temat: Obliczenie dyspersji odcinka
Bardziej szczegółowoP R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H
W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania
Bardziej szczegółowo3. KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA...6 7. DODATEK A: OPIS OPRACOWANYCH NARZĘDZI I METODY POSTĘPOWANIA...10
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. ST_ANA Temat projektu:
Bardziej szczegółowoANALIZATOR TOPAS 1000 (FLUKE 1760) POMIARY PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ
ANALIZATOR TOPAS 1000 (FLUKE 1760) POMIARY PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ dr inż. Andrzej Firlit dr inż. Robert Jarocha Laboratorium Jakości Energii Elektrycznej AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im.
Bardziej szczegółowoDetekcja zmienności rytmu serca
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Temat projektu: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej PR04307
Bardziej szczegółowoRAPORT KOŃCOWY 3. KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA DODATEK A: OPIS OPRACOWANYCH NARZĘDZI I METODY POSTĘPOWANIA... 14
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Określenie
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej. Temat projektu: Detekcja
Bardziej szczegółowoz zapisu EKG 1. WSTĘP CELE PROJEKTU KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA... 8
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Dedykowane algorytmy diagnostyki medycznej. QRS_AX Temat projektu: Określenie osi
Bardziej szczegółowo1. ABSTRAKT WSTĘP KONCEPCJA PROPONOWANEGO ROZWIĄZANIA REZULTATY I WNIOSKI PODSUMOWANIE LITERATURA...
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Dedykowane algorytmy diagnostyki medycznej. Temat projektu: Detekcja zmienności
Bardziej szczegółowoElektrokardiografia dla informatyka-praktyka / Piotr Augustyniak. Kraków, Spis treści Słowo wstępne 5
Elektrokardiografia dla informatyka-praktyka / Piotr Augustyniak. Kraków, 2011 Spis treści Słowo wstępne 5 1. Wprowadzenie 15 1.A Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych profesjonalizm i pasja 15
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Kalibracja stereowizyjnego systemu wizyjnego z użyciem pakietu Matlab Kraków, 2011 1. System stereowizyjny Stereowizja jest działem szeroko
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE. Międzywydziałowa Szkoła Inżynierii Biomedycznej. Raport końcowy projektu
AKADEMIA GÓRNICZO HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE Międzywydziałowa Szkoła Inżynierii Biomedycznej Raport końcowy projektu Detekcja i synchronizacja reprezentacji uderzeń serca (zespołu QRS)
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Kalibracja systemu wizyjnego z użyciem pakietu Matlab Kraków, 2011 1. Cel kalibracji Cel kalibracji stanowi wyznaczenie parametrów określających
Bardziej szczegółowoPraca dyplomowa. Program do monitorowania i diagnostyki działania sieci CAN. Temat pracy: Temat Gdańsk Autor: Łukasz Olejarz
Temat Gdańsk 30.06.2006 1 Praca dyplomowa Temat pracy: Program do monitorowania i diagnostyki działania sieci CAN. Autor: Łukasz Olejarz Opiekun: dr inż. M. Porzeziński Recenzent: dr inż. J. Zawalich Gdańsk
Bardziej szczegółowoKorzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)
Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne) Przygotował: Dr inż. Wojciech Artichowicz Katedra Hydrotechniki PG Zima 2014/15 1 TABLICE ROZKŁADÓW... 3 ROZKŁAD
Bardziej szczegółowoAnaliza i Przetwarzanie Biosygnałów
Analiza i Przetwarzanie Biosygnałów Sygnał EKG Historia Luigi Galvani (1737-1798) włoski fizyk, lekarz, fizjolog 1 Historia Carlo Matteucci (1811-1868) włoski fizyk, neurofizjolog, pionier badań nad bioelektrycznością
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Olimpiada O Diamentowy Indeks AGH 2017/18. Informatyka Etap III
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Olimpiada O Diamentowy Indeks AGH 017/18 Informatyka Etap III Zadania po 17 punktów Zadanie 1 Dla pewnej N-cyfrowej liczby naturalnej obliczono
Bardziej szczegółowoBioinformatyka. Ocena wiarygodności dopasowania sekwencji.
Bioinformatyka Ocena wiarygodności dopasowania sekwencji www.michalbereta.pl Załóżmy, że mamy dwie sekwencje, które chcemy dopasować i dodatkowo ocenić wiarygodność tego dopasowania. Interesujące nas pytanie
Bardziej szczegółowoP R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H
W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania
Bardziej szczegółowoODRĘBNA KOMPRESJA WYŻSZYCH OKTAW ELEKTROKARDIOGRAMU
ODRĘBNA KOMPRESJA WYŻSZYCH OKTAW ELEKTROKARDIOGRAMU Piotr Augustyniak Katedra Automatyki AGH, 30-059 Kraków, Mickiewicza 30, e_mail: august@biocyb.ia.agh.edu.pl Streszczenie Przedmiotem referatu jest algorytm
Bardziej szczegółowoPodstawy elektrokardiografii część 1
Podstawy elektrokardiografii część 1 Dr med. Piotr Bienias Klinika Chorób Wewnętrznych i Kardiologii WUM Szpital Kliniczny Dzieciątka Jezus w Warszawie ELEKTROKARDIOGRAFIA metoda rejestracji napięć elektrycznych
Bardziej szczegółowoTom 6 Opis oprogramowania
Część 9 Narzędzie do wyliczania wskaźników statystycznych Diagnostyka Stanu Nawierzchni - DSN Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad Warszawa, 31 maja 2012 Historia dokumentu Nazwa dokumentu Nazwa
Bardziej szczegółowoFFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP
i dyskretny splot. Aplikacje w DSP Marcin Jenczmyk m.jenczmyk@knm.katowice.pl Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii 10 maja 2014 M. Jenczmyk Sesja wiosenna KNM 2014 i dyskretny splot 1 / 17 Transformata
Bardziej szczegółowoSymulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych
XXXVIII MIĘDZYUCZELNIANIA KONFERENCJA METROLOGÓW MKM 06 Warszawa Białobrzegi, 4-6 września 2006 r. Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Konstrukcje i Technologie w Aparaturze Elektronicznej.
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Konstrukcje i Technologie w Aparaturze Elektronicznej Ćwiczenie nr 5 Temat: Przetwarzanie A/C. Implementacja
Bardziej szczegółowo1. Opis aplikacji. 2. Przeprowadzanie pomiarów. 3. Tworzenie sprawozdania
1. Opis aplikacji Interfejs programu podzielony jest na dwie zakładki. Wszystkie ustawienia znajdują się w drugiej zakładce, są przygotowane do ćwiczenia i nie można ich zmieniac bez pozwolenia prowadzącego
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera 1. Podstawowe właściwości przekształcenia
Bardziej szczegółowoRejestracja elektrokardiogramu ze zmienną częstotliwością próbkowania modulowaną zawartością sygnału
Rejestracja elektrokardiogramu ze zmienną częstotliwością próbkowania modulowaną zawartością sygnału Piotr Augustyniak Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Automatyki Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków email:
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Przetwarzanie Sygnałów Studia Podyplomowe, Automatyka i Robotyka. Wstęp teoretyczny Zmienne losowe Zmienne losowe
Bardziej szczegółowoPliki. Operacje na plikach w Pascalu
Pliki. Operacje na plikach w Pascalu ścieżka zapisu, pliki elementowe, tekstowe, operacja plikowa, etapy, assign, zmienna plikowa, skojarzenie, tryby otwarcia, reset, rewrite, append, read, write, buforowanie
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania. Wykład Funkcje. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1
Podstawy programowania. Wykład Funkcje Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Programowanie proceduralne Pojęcie procedury (funkcji) programowanie proceduralne realizacja określonego zadania specyfikacja
Bardziej szczegółowoPL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających
RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 210969 (13) B1 (21) Numer zgłoszenia: 383047 (51) Int.Cl. G01R 23/16 (2006.01) G01R 23/20 (2006.01) Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (22)
Bardziej szczegółowoZADANIA MATURALNE - ANALIZA MATEMATYCZNA - POZIOM ROZSZERZONY Opracowała - mgr Danuta Brzezińska. 2 3x. 2. Sformułuj odpowiedź.
ZADANIA MATURALNE - ANALIZA MATEMATYCZNA - POZIOM ROZSZERZONY Opracowała - mgr Danuta Brzezińska Zad.1. (5 pkt) Sprawdź, czy funkcja określona wzorem x( x 1)( x ) x 3x dla x 1 i x dla x 1 f ( x) 1 3 dla
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY 2012 INFORMATYKA
Centralna Komisja Egzaminacyjna EGZAMIN MATURALNY 2012 INFORMATYKA POZIOM PODSTAWOWY Kryteria oceniania odpowiedzi MAJ 2012 2 Zadanie 1. a) (0 2) Egzamin maturalny z informatyki CZĘŚĆ I Obszar standardów
Bardziej szczegółowo8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR
53 8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR Cele ćwiczenia Realizacja na zestawie TMX320C5515 ezdsp prostych liniowych filtrów cyfrowych. Pomiary charakterystyk amplitudowych zrealizowanych filtrów
Bardziej szczegółowoPRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM
2018 AK 1 / 5 PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM Ćw. 0 Wykonujący: Grupa dziekańska: MATLAB jako narzędzie w przetwarzaniu sygnałów Grupa laboratoryjna: (IMIĘ NAZWISKO, nr albumu) Punkty / Ocena Numer
Bardziej szczegółowoPDF TO FTP ZADANIA PROGRAMU:
PDF TO FTP I N S T R U K C J A Wersja instrukcji 1.1 Data publikacji 2018-11-19 ZADANIA PROGRAMU: Wyciąganie określonego ciągu znaków z pliku pdf Zmiana nazwy pliku pdf w oparciu o wyciągnięty ciąg znaków.
Bardziej szczegółowoANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH
ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH Generowanie podstawowych przebiegów okresowych sawtooth() przebieg trójkątny (wierzhołki +/-1, okres 2 ) square() przebieg kwadratowy (okres 2 ) gauspuls()przebieg sinusoidalny
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów
PTS - laboratorium Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Ćwiczenie 4 Transformacja falkowa Opracował: - prof. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński Zakład Inżynierii Biomedycznej Instytut Metrologii i Inżynierii
Bardziej szczegółowoSystemy i Sieci Telekomunikacyjne laboratorium. Modulacja amplitudy
Systemy i Sieci Telekomunikacyjne laboratorium Modulacja amplitudy 1. Cel ćwiczenia: Celem części podstawowej ćwiczenia jest zbudowanie w środowisku GnuRadio kompletnego, funkcjonalnego odbiornika AM.
Bardziej szczegółowoCOMARCH HOLTER. System telemedyczny do rejestracji i analizy badań Holter EKG
COMARCH HOLTER System telemedyczny do rejestracji i analizy badań Holter EKG COMARCH HOLTER Comarch Holter to system do diagnostyki pracy serca, który łączy rejestratory i nowoczesną aplikację do analizy
Bardziej szczegółowo3. Opracować program kodowania/dekodowania pliku tekstowego. Algorytm kodowania:
Zadania-7 1. Opracować program prowadzący spis pracowników firmy (max.. 50 pracowników). Każdy pracownik opisany jest za pomocą struktury zawierającej nazwisko i pensję. Program realizuje następujące polecenia:
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 2016 ROK
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 2016 ROK KLUCZ ODPOWIEDZI Arkusz I ZADANIE 1. TEST (5 PUNKTÓW) ZADANIE 1.1 (0-1) Zdający przedstawia sposoby reprezentowania różnych form informacji w komputerze:
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIA PROCESORÓW SYGNAŁOWYCH - PROJEKT
ZASTOSOWANIA PROCESORÓW SYGNAŁOWYCH - PROJEKT Harmonogram projektu Terminy realizacji i prowadzący zajęcia: T1 piątek, 8.30 10.00, NE 239 - dr inż. Grzegorz Szwoch (pok. 732) T2 piątek, 8.30 10.00, NE
Bardziej szczegółowoNazwa wariantu modułu (opcjonalnie): Laboratorium programowania w języku C++
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Chemia, poziom pierwszy Sylabus modułu: Laboratorium programowania (0310-CH-S1-019) Nazwa wariantu modułu (opcjonalnie): Laboratorium programowania
Bardziej szczegółowoAproksymacja funkcji a regresja symboliczna
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemów za pomocą języków wysokiego poziomu ESL
Akademia Górniczo Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział IET Katedra Elektroniki Projektowanie systemów za pomocą języków wysokiego poziomu ESL Ćwiczenie 2 Implementacja funkcji Hash z użyciem
Bardziej szczegółowoWIZUALIZACJA DANYCH SENSORYCZNYCH Sprawozdanie z wykonanego projektu. Jakub Stanisz
WIZUALIZACJA DANYCH SENSORYCZNYCH Sprawozdanie z wykonanego projektu Jakub Stanisz 19 czerwca 2008 1 Wstęp Celem mojego projektu było stworzenie dalmierza, opierającego się na czujniku PSD. Zadaniem dalmierza
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ZESTAW NR 196324 WYGENEROWANY AUTOMATYCZNIE W SERWISIE WWW.ZADANIA.INFO POZIOM PODSTAWOWY CZAS PRACY: 170 MINUT 1 Zadania zamknięte ZADANIE 1 (1 PKT) Rozwiazaniem
Bardziej szczegółowoOptymalizacja parametrów w strategiach inwestycyjnych dla event-driven tradingu dla odczytu Australia Employment Change
Raport 4/2015 Optymalizacja parametrów w strategiach inwestycyjnych dla event-driven tradingu dla odczytu Australia Employment Change autor: Michał Osmoła INIME Instytut nauk informatycznych i matematycznych
Bardziej szczegółowoSIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU)
SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU) 1. Opis problemu - ocena końcowa projektu Projekt jako nowe, nietypowe przedsięwzięcie wymaga właściwego zarządzania. Podjęcie się realizacji
Bardziej szczegółowo========================= Zapisujemy naszą funkcję kwadratową w postaci kanonicznej: 2
Leszek Sochański Arkusz przykładowy, poziom podstawowy (A1) Zadanie 1. Wykresem funkcji kwadratowej f jest parabola o wierzchołku 5,7 Wówczas prawdziwa jest równość W. A. f 1 f 9 B. f 1 f 11 C. f 1 f 1
Bardziej szczegółowoxx + x = 1, to y = Jeśli x = 0, to y = 0 Przykładowy układ Funkcja przykładowego układu Metody poszukiwania testów Porównanie tabel prawdy
Testowanie układów kombinacyjnych Przykładowy układ Wykrywanie błędów: 1. Sklejenie z 0 2. Sklejenie z 1 Testem danego uszkodzenia nazywa się takie wzbudzenie funkcji (wektor wejściowy), które daje błędną
Bardziej szczegółowoROZDZIAŁ 11 - DODATKI SPIS TREŚCI
SPIS TREŚCI I. ULEPSZONY INTERFEJS SCADA Pro II. OPIS INTERFEJSU SCADA Pro 1. Dodatki 1.1 Język 1.2 Parametry 1.3 Zestawienie materiałów 1.4 Wydruki Obliczeń 1.5 Widok 1.6 Fischer 2 I. ULEPSZONY INTERFEJS
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA OBSŁUGI ⓫ Dodatki
INSTRUKCJA OBSŁUGI ⓫ Dodatki 2 CONTENTS I. ZAKTUALIZOWANY INTERFEJS PROGRAMU SCADA Pro II. OPIS NOWEGO INTERFEJSU 1. Dodatki 1.1 Język 1.2 Parametr 1.3 Zestawienie materiałów 1.4 Wydruk obliczeń 1.5 Widok
Bardziej szczegółowoTematy: zadania tematyczne
Tematy: zadania tematyczne 1. Ciągi liczbowe zadania typu udowodnij 1) Udowodnij, Ŝe jeŝeli liczby,, tworzą ciąg arytmetyczny ), to liczby,, takŝe tworzą ciąg arytmetyczny. 2) Ciąg jest ciągiem geometrycznym.
Bardziej szczegółowoInstytut Fizyki Politechniki Łódzkiej Laboratorium Metod Analizy Danych Doświadczalnych Ćwiczenie 3 Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha.
Instytut Fizyki Politechniki Łódzkiej Laboratorium Metod Analizy Danych Doświadczalnych Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha. Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha. 1. Cel ćwiczenia
Bardziej szczegółowox(n) x(n-1) x(n-2) D x(n-n+1) h N-1
Laboratorium Układy dyskretne LTI projektowanie filtrów typu FIR Z1. apisać funkcję y = filtruj(x, h), która wyznacza sygnał y będący wynikiem filtracji sygnału x przez filtr FIR o odpowiedzi impulsowej
Bardziej szczegółowo1 Moduł Modbus ASCII/RTU 3
Spis treści 1 Moduł Modbus ASCII/RTU 3 1.1 Konfigurowanie Modułu Modbus ASCII/RTU............. 3 1.1.1 Lista elementów Modułu Modbus ASCII/RTU......... 3 1.1.2 Konfiguracja Modułu Modbus ASCII/RTU...........
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 2 Numeryczna symulacja swobodnego spadku ciała w ośrodku lepkim (Instrukcja obsługi interfejsu użytkownika)
Ćwiczenie 2 Numeryczna symulacja swobodnego spadku ciała w ośrodku lepkim (Instrukcja obsługi interfejsu użytkownika) 1 1 Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest rozwiązanie równań ruchu ciała (kuli) w ośrodku
Bardziej szczegółowoBadanie funkcji. Zad. 1: 2 3 Funkcja f jest określona wzorem f( x) = +
Badanie funkcji Zad : Funkcja f jest określona wzorem f( ) = + a) RozwiąŜ równanie f() = 5 b) Znajdź przedziały monotoniczności funkcji f c) Oblicz największą i najmniejszą wartość funkcji f w przedziale
Bardziej szczegółowoPodstawy Przetwarzania Sygnałów
Adam Szulc 188250 grupa: pon TN 17:05 Podstawy Przetwarzania Sygnałów Sprawozdanie 6: Filtracja sygnałów. Filtry FIT o skończonej odpowiedzi impulsowej. 1. Cel ćwiczenia. 1) Przeprowadzenie filtracji trzech
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 018-019 MATEMATYKA POZIOM PODSTAWOWY ZASADY OCENIANIA ZADAŃ KIELCE MARZEC 019 Str. Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 14 15 16 17
Bardziej szczegółowoSzanowni Państwo, Nauczyciele poprawiający prace uczniowskie z badania diagnostycznego z matematyki
Szanowni Państwo, Nauczyciele poprawiający prace uczniowskie z badania diagnostycznego z matematyki Poniżej przedstawiamy zasady, dotyczące oceniania arkuszy egzaminacyjnych z matematyki Zasady te są omawiane
Bardziej szczegółowoPodstawy MATLABA, cd.
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Przetwarzanie Sygnałów Studia Podyplomowe, Automatyka i Robotyka Podstawy MATLABA, cd. 1. Wielomiany 1.1. Definiowanie
Bardziej szczegółowoJak napisać program obliczający pola powierzchni różnych figur płaskich?
Część IX C++ Jak napisać program obliczający pola powierzchni różnych figur płaskich? Na początku, przed stworzeniem właściwego kodu programu zaprojektujemy naszą aplikację i stworzymy schemat blokowy
Bardziej szczegółowoZadanie 3. Dla poziomego reflektora rozmiary binu determinowane są przez promień strefy Fresnela. Promień strefy Fresnela dany jest wzorem:
Zadanie 3 Celem zadania jest obliczenie wielkości binu na poziomie celu. Bin jest to elementarna jednostka powierzchni zdjęcia sejsmicznego, która stanowi kryterium podziału powierzchni odbijającej. Jest
Bardziej szczegółowoNumeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych ( )
Numeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych Równanie różniczkowe jest to równanie, w którym występuje pochodna (czyli różniczka). Przykładem najprostszego równania różniczkowego może być: y ' = 2x które
Bardziej szczegółowoNazwisko i imię.. PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
Klasa Nazwisko i imię.. PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY Czas pracy 170 minut MARZEC ROK 2019 Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 22 strony (zadania
Bardziej szczegółowoProgramowanie proceduralne INP001210WL rok akademicki 2018/19 semestr letni. Wykład 6. Karol Tarnowski A-1 p.
Programowanie proceduralne INP001210WL rok akademicki 2018/19 semestr letni Wykład 6 Karol Tarnowski karol.tarnowski@pwr.edu.pl A-1 p. 411B Plan prezentacji Wskaźnik do pliku Dostęp do pliku: zapis, odczyt,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 6. Transformata cosinusowa. Krótkookresowa transformata Fouriera.
Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 6 Transformata cosinusowa. Krótkookresowa transformata Fouriera. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie studentów
Bardziej szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Ćwiczenie 3 stos Laboratorium Metod i Języków Programowania
Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Ćwiczenie 3 stos Laboratorium Metod i Języków Programowania Celem ćwiczenia jest zapoznanie studentów z najprostszą dynamiczną strukturą
Bardziej szczegółowo(L, S) I. Zagadnienia. 1. Potencjały czynnościowe komórek serca. 2. Pomiar EKG i jego interpretacja. 3. Fonokardiografia.
(L, S) I. Zagadnienia 1. Potencjały czynnościowe komórek serca. 2. Pomiar EKG i jego interpretacja. 3. Fonokardiografia. II. Zadania 1. Badanie spoczynkowego EKG. 2. Komputerowa rejestracja krzywej EKG
Bardziej szczegółowoOprogramowanie Analizy Elektrokardiogramów dla Nauki i Edukacji
Oprogramowanie Analizy Elektrokardiogramów dla Nauki i Edukacji Piotr Augustyniak Katedra Automatyki AGH, Kraków 30-059 Kraków, Mickiewicza 30, august@agh.edu.pl Streszczenie: Praca przedstawia przybornik
Bardziej szczegółowoMetody zawarte w klasie File: boolean createnewfile() tworzy nowy, pusty plik, ale tylko jeśli on wcześniej nie istniał. boolean delete() usuwa dany
Metody zawarte w klasie File: boolean createnewfile() tworzy nowy, pusty plik, ale tylko jeśli on wcześniej nie istniał. boolean delete() usuwa dany plik. boolean exists() sprawdza czy plik o zadanej nazwie
Bardziej szczegółowoKONSTRUKCJA TRÓJKĄTA 1 KONSTRUKCJA TRÓJKĄTA 2 KONSTRUKCJA CZWOROKĄTA KONSTRUKCJA OKRĘGU KONSTRUKCJA STYCZNYCH
Wstęp Ten multimedialny program edukacyjny zawiera zadania konstrukcyjne pozwalające na samodzielne ćwiczenie i sprawdzenie wiadomości w zakresie konstrukcji podstawowych figur geometrycznych. Jest przeznaczony
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki KATEDRA INFORMATYKI Event Visualizator sprawozdanie z przebiegu projektu wersja 1.1 z dnia 15.06.2011 Kierunek,
Bardziej szczegółowoRozdział ten zawiera informacje na temat zarządzania Modułem Modbus TCP oraz jego konfiguracji.
1 Moduł Modbus TCP Moduł Modbus TCP daje użytkownikowi Systemu Vision możliwość zapisu oraz odczytu rejestrów urządzeń, które obsługują protokół Modbus TCP. Zapewnia on odwzorowanie rejestrów urządzeń
Bardziej szczegółowoTom 6 Opis oprogramowania Część 8 Narzędzie do kontroli danych elementarnych, danych wynikowych oraz kontroli obmiaru do celów fakturowania
Część 8 Narzędzie do kontroli danych elementarnych, danych wynikowych oraz kontroli Diagnostyka stanu nawierzchni - DSN Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad Warszawa, 21 maja 2012 Historia dokumentu
Bardziej szczegółowoFiltracja obrazu operacje kontekstowe
Filtracja obrazu operacje kontekstowe Podział metod filtracji obrazu Metody przestrzenne i częstotliwościowe Metody liniowe i nieliniowe Główne zadania filtracji Usunięcie niepożądanego szumu z obrazu
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. Techniki przetwarzania sygnałów, D1_3
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:
Bardziej szczegółowoKubatury Gaussa (całka podwójna po trójkącie)
Kubatury Gaussa (całka podwójna po trójkącie) Całka podwójna po trójkącie Dana jest funkcja dwóch zmiennych f (x, y) ciągła i ograniczona w obszarze trójkątnym D. Wierzchołki trójkąta wyznaczają punkty
Bardziej szczegółowoKonfiguracja parametrów pozycjonowania GPS 09.05.2008 1/5
Konfiguracja parametrów pozycjonowania GPS 09.05.2008 1/5 Format złożonego polecenia konfigurującego system pozycjonowania GPS SPY-DOG SAT ProSafe-Flota -KGPS A a B b C c D d E e F f G g H h I i J j K
Bardziej szczegółowoInformatyka I Lab 06, r.a. 2011/2012 prow. Sławomir Czarnecki. Zadania na laboratorium nr. 6
Informatyka I Lab 6, r.a. / prow. Sławomir Czarnecki Zadania na laboratorium nr. 6 Po utworzeniu nowego projektu, dołącz bibliotekę bibs.h.. Największy wspólny dzielnik liczb naturalnych a, b oznaczamy
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie sygnałów
Przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 5 Filtry o nieskończonej odpowiedzi impulsowej (NOI) Spis treści 1 Wprowadzenie 1 1.1 Filtry jednobiegunowe....................... 1 1.2 Filtry wąskopasmowe........................
Bardziej szczegółowoAby mieć możliwość przeglądania danych z 12 kanałów rejestrator powinien być ustawiony na 12-kanałowy tryb pracy. Dostępne tryby 12-kanałowe to:
Dane 12-kanałowe Oprogramowanie Holter LX umożliwia przeglądanie i edycję 12-kanałowego zapisu zarejestrowanego za pomocą rejestratora DR-180+ przy użyciu jednego z trybów rejestracji 12-kanałowej. Dane
Bardziej szczegółowoSystem detekcji i analizowania osobliwości w sygnale cyfrowym
System detekcji i analizowania osobliwości w sygnale cyfrowym Wydział Informatyki, Politechnika Białostocka dr hab. inż. Waldemar Rakowski, prof. ndzw. dr inż. Paweł Tadejko inż. Michał Januszewski /4/20
Bardziej szczegółowoWtyczka Crop3D. Wstęp. Implementacja. Sprawozdanie z realizacji projektu Bartłomiej Trzewiczek Kraków,
Sprawozdanie z realizacji projektu Bartłomiej Trzewiczek Kraków, 30.06.2015 Wtyczka Crop3D Wstęp Celem projektu było napisanie wtyczki do programu ImageJ pozwalającej na obcięcie tła i maksymalne skadrowanie
Bardziej szczegółowoAKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE WI-ET / IIT / ZTT. Instrukcja do zajęc laboratoryjnych nr 1 AUTOMATYZACJA I ROBOTYZACJA PROCESÓW PRODUKCYJNYCH
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE WI-ET / IIT / ZTT Instrukcja do zajęc laboratoryjnych nr 1 AUTOMATYZACJA I ROBOTYZACJA PROCESÓW PRODUKCYJNYCH II rok Kierunek Logistyka Temat: Zajęcia wprowadzające. BHP stanowisk
Bardziej szczegółowoMaciej Piotr Jankowski
Reduced Adder Graph Implementacja algorytmu RAG Maciej Piotr Jankowski 2005.12.22 Maciej Piotr Jankowski 1 Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Implementacja 3. Usprawnienia optymalizacyjne 3.1. Tablica ekspansji
Bardziej szczegółowoArkusz maturalny nr 2 poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. Rozwiązania. Wartość bezwzględna jest odległością na osi liczbowej.
Arkusz maturalny nr 2 poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE Rozwiązania Zadanie 1 Wartość bezwzględna jest odległością na osi liczbowej. Stop Istnieje wzajemnie jednoznaczne przyporządkowanie między punktami
Bardziej szczegółowo