Jste zde

17PBBAZC - Algoritmy zpracování biosignálů v jazyce C

Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
17PBBAZC KZ 2 1+1 česky
Předmět je ekvivalentem v KFS pro:
17KBBAZC
Přednášející:
Pavel Smrčka (gar.)
Cvičící:
Pavel Smrčka (gar.)
Předmět zajišťuje:
katedra informačních a komunikačních technologií v lékařství
Anotace:

Algoritmy předzpracování a inteligentní segmentace biologických časových řad v C a C++. Algoritmus FFT, SFFT a wavelet transformace. Výpočet autokorelační a vzájemné korelační funkce. Metoda plovoucího okna a extrakce příznaků. Příklad implementace fuzzy pravidlového systému a neuronové síťě. Algoritmy návrhu a realizace číslicových filtrů FIR a IIR. Způsoby vizualizace biologických dat a výsledků jejich zpracování.

Požadavky:

Úspěšně vyřešená a obhájená semestrální úloha včetně krátké dokumentace.

Osnova přednášek:

1. Vybrané rysy jazyka C. Datové a řídicí struktury, knihovní funkce. Projekt, tvorba uživatelských knihoven funkcí. Způsoby distribuce softwarových produktů. Přehled dostupných knihoven pro zpracování biosignálů.

2. Základy jazyka C++. Třídy, dědičnost, polymorfismus. Přenositelnost kódu na různé platformy, přehled perspektivních systémů: MS Windows, GNU/Linux, Pocket PC.

3. Platforma MS Windows. Vývojová prostředí pro jazyky C/C++, problém reálného času. Možnosti Windows API, vícevláknové programy, základní metody programování software pro sběr a vizualizaci medicínských dat.

4. Platforma GNU/Linux a grafický systém X/Window. Modularita systému, úrovně běhu procesů, priority procesů, komunikace mezi programy. Přehled služeb jádra systému. Vývojová prostředí pro jazyk C/C++, možnosti využití systému při sběru a přenosu medicínských signálů.

5. Platforma Pocket PC. Možnosti systému Windows CE, přehled komunikačních rozhraní kapesních počítačů. Možnosti využití systému při snímání a zpracování biomedicínckých signálů.

6. Digitalizace. Problémy vzorkování a kvantování biosignálů, ukázky praktických řešení. Algoritmy pro výpočet základních statistických parametrů časové řady.

7. Časová oblast. Algoritmy pro vizualizaci biosignálů v reálném čase, metoda plovoucího časového okna. Výpočet parametrů v časové oblasti.

8. Frekvenční oblast. Algoritmus rychlé Fourierovy transformace, praktické aspekty výpočtu spektra. Úvod do spojité wavelet (vlnkové) transformace, srovnání obou přístupů.

9. Časově-frekvenční oblast. Algoritmus krátkodobé Fourierovy transformace, Gaborovy transformace, spektrogram. Implementace metody zhuštěných spektrálních kulis (CSA).

10. Algoritmy pro výpočet autokorelační a vzájemné korelační funkce. Úvod do lineárních systémů, impulsní odezva, frekvenční charakteristika, konvoluce - algoritmy pro výpočet. Vzájemné souvislosti parametrů.

11. Algoritmy pro návrh lineárních číslicových filtrů s konečnou impulsní odezvou (FIR a IIR), analýza, syntéza, kanonické formy.Srovnání vlastností IIR a FIR filtrů, praktický výběr.

12. Základní algoritmy pro inteligentní segmentaci biosignálů. Extrakce příznaků z časové a frekvenční oblasti, posuzování jejich kvality. Rozhodovací strom, jednoduchý pravidlový systém. Úvod do expertních systémů.

13. Implementace fuzzy pravidlového systému. Adaptivní systémy, implementace neuronové sítě (vícevrstvý perceptron), praktické ukázky použití.

14. Moderní trendy v oboru zpracování biosignálů. Optimální ergonomie snímacího software z pohledu uživatele.

Osnova cvičení:

1. Využití a tvorba knihoven funkcí v jazyce C a C++, modularita kódu. Návrh aplikačního rozhraní knihoven pro zpracování biosignálů. Příklady dostupných knihoven.

2. Praktická ukázka implementace algoritmů pro sběr biomedicínckých dat na platformě MS Windows XP.

3. Praktická ukázka implementace algoritmů pro sběr biomedicínckých dat na platformě GNU/Linux v grafickém prostředí X/Window System.

4. Praktická ukázka implementace algoritmů pro sběr biomedicínckých dat na platformě PocketPC 2003 s operačním systémem Windows CE.

5. Algoritmy pro analýzu biosignálů v časové oblasti - praktické úkazky algoritmů pro výpočet základních statistických a dalších parametrů.

6. Algoritmy pro analýzu biosignálů ve frekvenční oblasti - ukázka implementace algoritmu rychlé Fourierovy transformace (FFT) a spojité vlnkové (wavelet) transformace.

7. Algoritmy pro analýzu biosignálů v časově-frekvenční oblasti - ukázka implementace Gaborovy transformace a metody zhuštěných spektrálních kulis (CSA).

8. Algoritmy pro výpočet charakteristik lineárních systémů: korelační funkce, spektrální hustoty, impulsní odezvy, konvolutorní sumy.

9. Lineární číslicové filtry FIR a IIR, praktické ukázky algoritmů pro návrh. Reálná aplikace filtrů na biologické signály, porovnání metod.

10. Algoritmus pro realizaci fuzzy pravidlového systému. Algoritmus pro realizaci neuronové sítě (vícevrstvého perceptronu). Trénování neuronové sítě.

11. Zadání samostatných úloh, rozdělení studentů do týmů pro řešení jednotlivých úloh,

časový plán řešení.

12. Analýza a návrh řešení zadané úlohy. Programování zadané úlohy.

13. Programování zadané úlohy.

14. Prezentace a kontrola výsledků.

Cíle studia:

Praktická aplikace nejpoužívanějších algoritmů pro zpracování biosignálů v jazyce C a C++. Absolventi budou obeznámeni s konkrétními řešeními základních algoritmických problémů při zpracování biosignálů: se segmentací, analýou v časové a frekvenční oblasti, s návrhem lineárních číslicových filtrů a s vizualizací výsledků.

Studijní materiály:

Výukové materiály pro tento předmět jsou zveřejněny prostřednictvím e-learningového systému na adrese <a href="https://skolicka.fbmi.cvut.cz">https://skolicka.fbmi.cvut.cz</a>

[1] William H. Press et al.: Numerical Recipes in C (7nd edition),. Cambridge University Press 2002

[2] Smith et al.: Digital Signal Processing (2nd edition), Kalifornia Technical Publishing, San Diego 2004

Poznámka:
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Materiály ke stažení:

Přednášky: 
PřílohaVelikost
PDF icon Materiály k přednáškám341.84 KB

Přednášky - odkaz: 

Cvičení: 
PřílohaVelikost
PDF icon Materiály ke cvičení341.62 KB