Detekcja zmienności rytmu serca
|
|
- Jerzy Łuczak
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. St. Staszica w Krakowie WEAIiE, Katedra Automatyki Laboratorium Biocybernetyki Przedmiot: Temat projektu: Przetwarzanie sygnałów w systemach diagnostyki medycznej PR04307 Detekcja zmienności rytmu serca Wykonali: Tomasz Jama Andrzej Gryboś Rok akademicki: 2010/2011, semestr zimowy Informatyka Stosowana V konsultant: dr hab. inż. Piotr Augustyniak v 1.4 Kraków,
2 Spis treści 1.Abstrakt Wstęp Analiza złożoności i estymacja zapotrzebowania na zasoby Koncepcja proponowanego rozwiązania Symulacja i Testowanie Rezultaty I wnioski Podsumowanie Literatura...8 Dodatek A: Opis narzędzi...9 Dodatek B: Dokumentacja techniczna...9
3 1.Abstrakt Pogram DetektorHRV analizuje zmienność rytmu serca (HRV) ma podstawie interwałów międzyuderzeniowych (odstepy RR) w trzech dziedzinach: Czasu za pomocą metod statystycznych Gemoetrycznej Częstotliwościopwej z wykorzystaniem FFT Udało nam się osiągnąć wszystkie założenia. Postawły program jest prosty i przejrzysty. Analiza zwraca poprawne wyniki i działa bardzo szybko. 2.Wstęp a) Cel Projektu Celem projektu jest zaimplementowanie algorytmu wyznaczania parametrów czasowych (statystycznych), częstotliwościowych i geometrycznych zmienności rytmu serca na podstawie sekwencji interwałów RR pochodzenia zatokowego. Implementacja powinna obsługiwać pojawienie się pobudzeń zastępczych oraz powinna być kompatybilna ze strukturami opisu sygnału EKG i sterującymi. b) Zarys ogólny proponowanego rozwiązania Do przeprowadzenia analizy zmienności rytmu serca w dziedzinie czasu metodami statystycznymi i gemoetrycznmi sami zaimplentowaliśmy odpowiednie działania matematyczne. Połączyliśmy je w jedną metodę aby zmniejszyć złożoność czasową programu. Do analizy częstotliwościowej wykorzystalismy dwie biblioteki: FFTW do przeprowadznia szybkiej transformaty fouriera ALGLIB do przeprowadzenia aproksymacji z użyciem funkcji sklejanej trzeciego stopnia c) Dyskusja alternatywnych rozwiązań Do obliczenia widma sygnału można było zastosować techniki autokorelacyjne, jednak ze względu na nasze większe doświadczenie z FFT i dużą ilość dobrych bibliotek zdecydowaliśmy się pozostać przy FFT.
4 3.Analiza złożoności i estymacja zapotrzebowania na zasoby Nasz program przeznaczony jest na PC i po skompilowaniu wraz z bibliotekami zajmuje niecałe 2 MB. Złożoność pamięciowa i czasowa wynosi O(n). Ze względu na to że jako dane wejściowe otrzymujemy już przetworzone wyjście innego modułu (analizy QRS) zapotrzebowanie na pamięć jest niewielkie. 4 Koncepcja proponowanego rozwiązania Nasz program wczytuje piliki z zapisami atrybutów zespołów QRS (qrs_attr.out). Interesuje nas w szczególności trzecia i piąta kolumna: lokalna wartosc interwalu miedzyuderzeniowego [ms] oraz typ morfologii. Po wczytaniu danych wywołujemy funcję analizastatgeo() która dokonuje analizy statystycznej i geometrzycznej. Połączylismy te dwie osobne części w jedną aby uniknąć niepotrzebnych przebiegów po danych. Statystyczne parametry które wyznaczamy: Ilosc calkowita zespolow qrs w zadanym odcinku czasu ilosc zespolow dominujacych w zadanym odcinku czasu usredniona wartosc interwalu RR [ms]: wariancja interwalow RR odchylenie standardowe interwalow RR (SDNN)
5 RR (RMSSD) Pierwiastek kwadratowy ze średniej kwadratów różnic pomiędzy dwoma interwałami Średnia z odchyleń standardowych interwałów RR w 5 minutowych segmentach czasu całego zapisu [ms] (SDANN index) Odchylenie standardowe ze wszystkich średnich interwałów RR w 5 minutowych segmentach czasu całego zapisu [ms] (SDANN) Liczba interwałów RR które przekraczają 50 ms (NN50) Odsetek róznic pomiędzy interwałami RR które przekraczają 50ms (p50nn) Gemoetryczne parametry: Indeks trójkątny ilość słupków w podstawie trójkąta histogramu odstepów RR rytmu zatokowego TINN długość podstawy trójkąta aproksymującego histogram kolejnych odstępów RR rytmu zatokowego Wyznaczenie parametrów częstotliwościowych jest bardziej skomplikowane i wymaga wcześniejszego przygotowania danych. Zaczynamy od odtworzenia ciągłej funkcji czasu na podstawie posiadanych danych. W tym celu korzystamu aproksymacji cubic spline z biblioteki ALGLIB. Nastepnie powstałą funkcję próbkujemy jednorodnie co 1s (1Hz). Na tak uzyskanym sygnale wykonujemy FFT i otrzymane dane przetwarzamy na wartości widma. Dzięku temu możemy dokonać pomiaru prametrów częstotliwościowych:
6 HF moc widma w zakresie częstotliwości wysokich (0,15 0,4 Hz) LF moc widma w zakresie częstotliwości niskich (0,04 0,15 Hz) VLF moc widma w zakresie częstotliwości bardzo niskich (0,0033-0,04 Hz) ULF moc widma w zakresie częstotliwości utra niskich (poniżej 0,0033 Hz) NHF Znormalizowana moc widma w zakresie częstotliwości wysokich NLF Znormalizowana moc widma w zakresie częstotliwości niskich LF/HF Wartość stosunku mocy LF/HF Otrzymane wyniki jednocześnie zapisujemy do pliku hrv_attr.out i wyświetlamy na standardowym wyjściu.
7 5. Symulacja i Testowanie Przy pomocy dostarczonej przez profesora bazy sygnałów holterowskich przetestowaliśmy nasz program na przykładowych zapisach. Uruchamialiśmy nasz program podając mu jako argument kolejne nazwy pliku z danymi QRS i zapisywaliśmy otrzymane wyniki. 6. Rezultaty I wnioski Uzyskane przez nasz program wyniki nie zawsze pokrywają się dokładnie z referencyjnymi, jednak różnice są raczej niewielkie. Przykładowe wyniki które uzyskaliśmy z próbek testowych: Illustration 1: Plik ah_21_1.dcm Różnice w analizie częstotliwościowej mogą być spowodowane wyborem innej metody tworzenia widma. Być może różnice w metodach statystycznych spowodowane są błędami numerycznymi i zaokrągleniami, jednak nie są to skomplikowane obliczenia.
8 Czasami różnice występują w dość prostych metodach i podejrzewamy że w plikach referencyjnych mogą występować błędy. 7. Podsumowanie Uważamy że spełniliśmy wszystkie założenia i program działa prawidłowo. Postaraliśmy się również aby program był dobrze udokumentowany i przejrzysty aby w razie potrzeby mógł zostać rozbudowany lub ulepszony w przyszłości. 8. Literatura [1] Augustyniak P., Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-dydaktyczne AGH, Kraków, [2] Heart Rate Variability - Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use, [3] Kenneth C. Bilchick, MD, Ronald D Berger, MD, PhD, Heart Rate Variability: Frequency Domain Measures of HRV, Johns Hopkins Medical Institutions, Baltimore, Maryland, USA [4] [5] [6] [7] [8] [9] FFTW 3.2.2, [10] ALGLIB
9 Dodatek A: Opis Narzędzi Nasz projekt pisaliśmy w środowisku Code::Blocks w C++. Korzystaliśmy z kompilatora gcc w wersji oraz następujących bibliotek: FFTW darmowa, bardzo szybka biblioteka do obliczania transformaty fouriera. ALGLIB darmowa biblioteka do analizy numerycznej, potrzebowaliśmy jej do przeprowadzenia interpolacji tachogramu. Dodatek B: Dokumentacja techniczna Detailed Description Klasa Detektor. Jest to glowna klasa programu. Wczytuje plik z danymi zalamkow QRS i dokonuje analizy HRV Constructor & Destructor Documentation Detektor::Detektor() Konstruktor. Nie potrzebuje zadnych parametrow Member Function Documentation void Detektor::analiz aczest ( ) Analiza Czestotliwosciowa. Dokonuje analizy czestotliwosciowej HRV na wczytanych wczesniej zalamkach QRS void Detektor::analiz astatgeo ( )
10 Analiza Statystyczna i Geometryczna. Dokonuje analizy statystycznej i geometrycznej HRV na wczytanych wczesniej zalamkach QRS Oblicza ilosc zespolow dominujacych w zadanym odcinku czasu void Detektor::loa dfile ( char * filename ) Metoda loadfile. Wczytuje podany plik z danymi QRS Przetwarza go do postaci wektora struktur QRS_ATTR Parameters: filename nazwa pliku w postaci tablicy znakow z jego nazwa
1. 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 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. PR04307 Temat projektu:
Bardziej szczegółowoAnaliza zmienności rytmu serca (HRV). Analiza częstotliwościowa sygnałów próbkowanych niejednorodnie
Analiza zmienności rytmu serca (HRV). Analiza częstotliwościowa sygnałów próbkowanych niejednorodnie 1 Wprowadzenie Różnice w długościach interwałów RR, określone przez kolejne szczyty zespołów QRS, przedstawiają
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 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 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 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 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: Obliczenie
Bardziej szczegółowoprzedmiot kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obieralny (obowiązkowy / nieobowiązkowy) polski semestr VI
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2018/2019
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 szczegółowoJęzyk programowania C C Programming Language. ogólnoakademicki
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014
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 szczegółowoElektronika i Telekomunikacja I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
Bardziej szczegółowoTOMASZ KRAUZE, PRZEMYSŁAW GUZIK*, HENRYK WYSOCKI* ZMIENNOŚĆ RYTMU SERCA: ASPEKTY TECHNICZNE. Streszczenie HEART RATE VARIABILITY: TECHNICAL ASPECTS
Nowiny Lekarskie 2001, 70, 9, 973 984 TOMASZ KRAUZE, PRZEMYSŁAW GUZIK*, HENRYK WYSOCKI* ZMIENNOŚĆ RYTMU SERCA: ASPEKTY TECHNICZNE Z Zakładu Fizyki Medycznej UAM w Poznaniu Kierownik: prof. dr hab. Ryszard
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 szczegółowoMETODY INŻYNIERII WIEDZY
METODY INŻYNIERII WIEDZY Metoda K Najbliższych Sąsiadów K-Nearest Neighbours (KNN) ĆWICZENIA Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
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 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 szczegółowo6. Algorytmy ochrony przed zagłodzeniem dla systemów Linux i Windows NT.
WYDZIAŁ: GEOLOGII, GEOFIZYKI I OCHRONY ŚRODOWISKA KIERUNEK STUDIÓW: INFORMATYKA STOSOWANA RODZAJ STUDIÓW: STACJONARNE I STOPNIA ROK AKADEMICKI 2014/2015 WYKAZ PRZEDMIOTÓW EGZAMINACYJNYCH: I. Systemy operacyjne
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTATION OF THE SPECTRUM ANALYZER ON MICROCONTROLLER WITH ARM7 CORE IMPLEMENTACJA ANALIZATORA WIDMA NA MIKROKONTROLERZE Z RDZENIEM ARM7
Łukasz Deńca V rok Koło Techniki Cyfrowej dr inż. Wojciech Mysiński opiekun naukowy IMPLEMENTATION OF THE SPECTRUM ANALYZER ON MICROCONTROLLER WITH ARM7 CORE IMPLEMENTACJA ANALIZATORA WIDMA NA MIKROKONTROLERZE
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 szczegółowoPOMIARY I ANALIZA WSKAŹNIKÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ
wartość wartość POMIARY I ANALIZA WSKAŹNIKÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ ANALIZA WARUNKÓW ZASILANIA (05) dr inż. Andrzej Firlit andrzej.firlit@keiaspe.agh.edu.pl Laboratorium JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNE
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 szczegółowoMETODY INŻYNIERII WIEDZY
METODY INŻYNIERII WIEDZY Metoda K Najbliższych Sąsiadów K-Nearest Neighbours (KNN) ĆWICZENIA Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Projektowanie rozwiązania prostych problemów w języku C++ obliczanie pola trójkąta
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
Bardziej szczegółowoPomiary i analiza biosygnałów
Pomiary i analiza biosygnałów dr hab. inż. Andrzej Dobrowolski dr hab. inż. Jacek Jakubowski dr hab. inż. Marek Kuchta Wojskowa Akademia Techniczna w Warszawie Instytut Systemów Elektronicznych Wydziału
Bardziej szczegółowoANALIZA JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ ANALIZA WARUNKÓW ZASILANIA
ANALIZA JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ ANALIZA WARUNKÓW ZASILANIA dr inż. Andrzej Firlit LABORATORIUM JAKOŚĆ ENERGII ELEKTRYCZNEJ 2018/2019 SEM. LETNI, 27.03.2019 prąd stały DC??? 1 Rejestracja oscyloskopowa
Bardziej szczegółowoInformatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
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 szczegółowoRozpoznawanie obrazu. Teraz opiszemy jak działa robot.
Rozpoznawanie obrazu Implementujesz oprogramowanie do rozpoznawania obrazu dla robota. Za każdym razem, gdy robot robi zdjęcie kamerą, jest ono zapisywane jako czarno-biały obraz w pamięci robota. Każdy
Bardziej szczegółowoTransformacja Fouriera i biblioteka CUFFT 3.0
Transformacja Fouriera i biblioteka CUFFT 3.0 Procesory Graficzne w Zastosowaniach Obliczeniowych Karol Opara Warszawa, 14 kwietnia 2010 Transformacja Fouriera Definicje i Intuicje Transformacja z dziedziny
Bardziej szczegółowoSylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data
Sylabus Nazwa przedmiotu (w j. polskim i angielskim) Nazwisko i imię prowadzącego (stopień i tytuł naukowy) Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data dr Grzegorz
Bardziej szczegółowo1.3. Zmienność rytmu serca (HRV) jako nowe narzędzie diagnostyczne w medycynie weterynaryjnej
dr hab. Agnieszka Noszczyk-Nowak, prof. UPWr, lek. wet. Szymon Bogucki* Katedra Chorób Wewnętrznych z Kliniką Koni, Psów i Kotów Wydziału Medycyny Weterynaryjnej Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu
Bardziej szczegółowoMiernictwo dynamiczne Dynamic Measurement. Elektrotechnika I stopnia (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Miernictwo dynamiczne Dynamic Measurement
Bardziej szczegółowoProgramowanie Obiektowo Zorientowane w języku c++ Przestrzenie nazw
Programowanie Obiektowo Zorientowane w języku c++ Przestrzenie nazw Mirosław Głowacki 1 1 Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Ktrakowie Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Stosowanej
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 szczegółowoKompresja JPG obrazu sonarowego z uwzględnieniem założonego poziomu błędu
Kompresja JPG obrazu sonarowego z uwzględnieniem założonego poziomu błędu Mariusz Borawski Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Zbieranie danych Obraz sonarowy
Bardziej szczegółowoTransformacje Fouriera
DFT, FFT, Periodogram Lomba-Scargle a Gdańsk, 19 listopada 2009 O co chodzi? Wszystko opiera się na teorii Fouriera, że każdą funkcję można aproksymować przy pomocy sinusów. Dlatego badaną funkcję traktujemy
Bardziej szczegółowo7. Szybka transformata Fouriera fft
7. Szybka transformata Fouriera fft Dane pomiarowe sygnałów napięciowych i prądowych często obarczone są dużym błędem, wynikającym z istnienia tak zwanego szumu. Jedną z metod wspomagających analizę sygnałów
Bardziej szczegółowoInżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
Bardziej szczegółowoInformatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólno akademicki (ogólno akademicki / praktyczny) podstawowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoJAKOŚĆ ENERGII ELEKTRYCZNEJ ZAPADY NAPIĘCIA
JAKOŚĆ ENERGII ELEKTRYCZNEJ ZAPADY NAPIĘCIA Zbigniew HANZELKA Wykład nr 10 Podwyższenie odporności regulowanego napędu na zapady napięcia INVERTOR Sieć zasilająca Prostownik U dc Schemat ideowy regulowanego
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Cyfrowe przetwarzanie sygnałów pomiarowych_e2s
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 szczegółowoINFORMATYKA W SELEKCJI
INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI - zagadnienia 1. Dane w pracy hodowlanej praca z dużym zbiorem danych (Excel) 2. Podstawy pracy z relacyjną bazą danych w programie MS Access 3. Systemy statystyczne
Bardziej szczegółowoELEMENTY AUTOMATYKI PRACA W PROGRAMIE SIMULINK 2013
SIMULINK część pakietu numerycznego MATLAB (firmy MathWorks) służąca do przeprowadzania symulacji komputerowych. Atutem programu jest interfejs graficzny (budowanie układów na bazie logicznie połączonych
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów 1. Obraz cyfrowy Obraz w postaci cyfrowej
Bardziej szczegółowoSymulacja obliczeń kwantowych
Model kwantowych bramek logicznych w NumPy Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka Sekcja Informatyki Kwantowej, 10 października 2007 Plan prezentacji 1 Python
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
Bardziej szczegółowoTeoria sygnałów Signal Theory. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Teoria sygnałów Signal Theory A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowoPL B1. POLITECHNIKA WARSZAWSKA, Warszawa, PL
RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 232305 (13) B1 Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (21) Numer zgłoszenia: 425576 (22) Data zgłoszenia: 17.05.2018 (51) Int.Cl. G01R 21/00 (2006.01)
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoTeraz bajty. Informatyka dla szkół ponadpodstawowych. Zakres rozszerzony. Część 1.
Teraz bajty. Informatyka dla szkół ponadpodstawowych. Zakres rozszerzony. Część 1. Grażyna Koba MIGRA 2019 Spis treści (propozycja na 2*32 = 64 godziny lekcyjne) Moduł A. Wokół komputera i sieci komputerowych
Bardziej szczegółowoDYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA
Laboratorium Teorii Sygnałów - DFT 1 DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest przeprowadzenie analizy widmowej sygnałów okresowych za pomocą szybkiego przekształcenie Fouriera
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 szczegółowoPRZETWARZANIE CZASOWO-PRZESTRZENNE SYGNAŁÓW PROJEKT -2016
Katedra Systemów Elektroniki Morskiej Politechniki Gdańskiej PRZETWARZANIE CZASOWO-PRZESTRZENNE SYGNAŁÓW PROJEKT -2016 Projekt obejmuje napisanie, uruchomienie i sprawdzenie funkcjonowania programu napisanego
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 szczegółowoAlgorytmy detekcji częstotliwości podstawowej
Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej Plan Definicja częstotliwości podstawowej Wybór ramki sygnału do analizy Błędy oktawowe i dokładnej estymacji Metody detekcji częstotliwości podstawowej czasowe
Bardziej szczegółowoSpis treści. I. Skuteczne. Od autora... Obliczenia inżynierskie i naukowe... Ostrzeżenia...XVII
Spis treści Od autora..................................................... Obliczenia inżynierskie i naukowe.................................. X XII Ostrzeżenia...................................................XVII
Bardziej szczegółowoTRANSFORMACJE I JAKOŚĆ DANYCH
METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING TRANSFORMACJE I JAKOŚĆ DANYCH Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
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 szczegółowoMiernictwo dynamiczne Dynamic Measurement. Elektrotechnika I stopnia (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Miernictwo dynamiczne Dynamic Measurement
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA
KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. 1 Nazwa modułu kształcenia I. Informacje ogólne Podstawy Automatyki 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł (należy wskazać nazwę zgodnie ze Statutem PSW Instytut, Zakład) Instytut
Bardziej szczegółowoAdaptacyjne Przetwarzanie Sygnałów. Filtracja adaptacyjna w dziedzinie częstotliwości
W Filtracja adaptacyjna w dziedzinie częstotliwości Blokowy algorytm LMS (BLMS) N f n+n = f n + α x n+i e(n + i), i= N L Slide e(n + i) =d(n + i) f T n x n+i (i =,,N ) Wprowadźmy nowy indeks: n = kn (
Bardziej szczegółowoOpis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Nazwa modułu: Metody matematyczne w elektroenergetyce Rok akademicki: 2013/2014 Kod: EEL-2-101-n Punkty ECTS: 5 Wydział: Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Kierunek: Elektrotechnika
Bardziej szczegółowoInteraktywne wykresy. Interaktywne histogramy. Analiza granicznych wartości w zapisie EKG. Pełne dostosowanie do indywidualnych potrzeb
HOLTER EKG nowość 2 Holter EKG NOWe MOŻLIWOŚCI w DIAGNOSTYCE holterowskiej btl-08 Holter EKG Nowy holter BTL to jakość, niezawodność, łatwość obsługi oraz zapewnienie pacjentowi komfortu badania. BTL Holter
Bardziej szczegółowoPrzekształcenie Fouriera i splot
Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Przekształcenie Fouriera i splot Wstęp Na tym wykładzie: przekształcenie Fouriera
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 szczegółowoTransformata Fouriera. Sylwia Kołoda Magdalena Pacek Krzysztof Kolago
Transformata Fouriera Sylwia Kołoda Magdalena Pacek Krzysztof Kolago Transformacja Fouriera rozkłada funkcję okresową na szereg funkcji okresowych tak, że uzyskana transformata podaje w jaki sposób poszczególne
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 szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę*
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Nazwa w języku angielskim DIGITAL SIGNAL PROCESSING Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika. Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Instalacja Pakietu R www.r-project.org wybór źródła wybór systemu operacyjnego:
Bardziej szczegółowo2.2 Opis części programowej
2.2 Opis części programowej Rysunek 1: Panel frontowy aplikacji. System pomiarowy został w całości zintegrowany w środowisku LabVIEW. Aplikacja uruchamiana na komputerze zarządza przebiegiem pomiarów poprzez
Bardziej szczegółowoGenerowanie sygnałów na DSP
Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Generowanie sygnałów na DSP Wstęp Dziś w programie: generowanie sygnałów za pomocą
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 szczegółowoPL B1. Układ do przetwarzania interwału czasu na słowo cyfrowe metodą kompensacji wagowej
PL 227455 B1 RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 227455 (13) B1 Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (21) Numer zgłoszenia: 413964 (22) Data zgłoszenia: 14.09.2015 (51) Int.Cl.
Bardziej szczegółowoPL B1. AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE, Kraków, PL BUP 15/15
PL 226438 B1 RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 226438 (13) B1 Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (21) Numer zgłoszenia: 406862 (22) Data zgłoszenia: 16.01.2014 (51) Int.Cl.
Bardziej szczegółowoPRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW SEMESTR V Wykład VIII Podstawy przetwarzania obrazów Filtracja Przetwarzanie obrazu w dziedzinie próbek Przetwarzanie obrazu w dziedzinie częstotliwości (transformacje częstotliwościowe)
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 szczegółowoSYMULACJA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW
SYMULACJA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW ZASADY ZALICZENIA I TEMATY PROJEKTÓW Rok akademicki 2015 / 2016 Spośród zaproponowanych poniżej tematów projektowych należy wybrać jeden i zrealizować go korzystając albo
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoSYMULATOR EKG. Bartłomiej Bielecki 1, Marek Zieliński 2, Paweł Mikołajaczak 1,3
SYMULATOR EKG Bartłomiej Bielecki 1, Marek Zieliński 2, Paweł Mikołajaczak 1,3 1. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Chełmie 2. Państwowy Szpital im. Ludwika Rydygiera w Chełmie 3. Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Bardziej szczegółowoSygnały losowe i ich analiza. Paweł Strumiłło, Instytut Elektroniki Politechniki Łódzkiej
Sygnały losowe i ich analiza Sygnały biologiczne Modele deterministyczne st Modele stochastyczne nt EKG Sygnały biologiczne zakłócenia EMG (artefakty) x t st nt 2 Modele sygnałów Przykłady! Sygnały Modele
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I IDENTYFIKACJA Studia niestacjonarne Estymacja parametrów modeli, metoda najmniejszych kwadratów.
Bardziej szczegółowoLaboratorium Inżynierii akustycznej. Przetwarzanie dźwięku - wprowadzenie do efektów dźwiękowych, realizacja opóźnień
Laboratorium Inżynierii akustycznej Przetwarzanie dźwięku - wprowadzenie do efektów dźwiękowych, realizacja opóźnień STRONA 1 Wstęp teoretyczny: LABORATORIUM NR1 Przetwarzanie sygnału dźwiękowego wiąże
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 szczegółowoTechnika audio część 2
Technika audio część 2 Wykład 12 Projektowanie cyfrowych układów elektronicznych Mgr inż. Łukasz Kirchner lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie do filtracji
Bardziej szczegółowoPodstawy analizy danych numerycznych w języku Python
Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: PYTHON/ANA Podstawy analizy danych numerycznych w języku Python Dni: 2 Partner merytoryczny Opis: Adresaci szkolenia Szkolenie przeznaczone jest dla analityków danych, którzy
Bardziej szczegółowoModelowanie glikemii w procesie insulinoterapii
Dawid Kaliszewski Modelowanie glikemii w procesie insulinoterapii Promotor dr hab. inż. Zenon Gniazdowski Cel pracy Zbudowanie modelu predykcyjnego przyszłych wartości glikemii diabetyka leczonego za pomocą
Bardziej szczegółowoPROGRAM TESTOWY LCWIN.EXE OPIS DZIAŁANIA I INSTRUKCJA UŻYTKOWNIKA
EGMONT INSTRUMENTS PROGRAM TESTOWY LCWIN.EXE OPIS DZIAŁANIA I INSTRUKCJA UŻYTKOWNIKA EGMONT INSTRUMENTS tel. (0-22) 823-30-17, 668-69-75 02-304 Warszawa, Aleje Jerozolimskie 141/90 fax (0-22) 659-26-11
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Analiza Analiza rozkładu
Zadanie 1 data lab.zad 1; input czas; datalines; 85 3060 631 819 805 835 955 595 690 73 815 914 ; run; Analiza Analiza rozkładu Ponieważ jesteśmy zainteresowani wyznaczeniem przedziału ufności oraz weryfikacja
Bardziej szczegółowoOpis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Nazwa modułu: Teoria i przetwarzanie sygnałów Rok akademicki: 2013/2014 Kod: EEL-1-524-s Punkty ECTS: 6 Wydział: Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Kierunek: Elektrotechnika
Bardziej szczegółowoInstalacja Pakietu R
Instalacja Pakietu R www.r-project.org wybór źródła wybór systemu operacyjnego: Download R for Windows opcja: install R for the first time opcja: Download R 3.3.3 for Windows uruchomienie R-3.3.3-win MAGDA
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 szczegółowoLABORATORIUM Z FIZYKI
LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)
Bardziej szczegółowo