Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007186, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система аналізу даних уявної кінематики тіла із використанням методів глибинного навчання Автор Залевський Владислав ВолодимировичZalevskyi Vladyslav Volodymyrovych Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45447 Видання Київ Опис Дипломна робота: 137 с., 13 табл., 32 рис., 2 додатки, 42 джерела. У роботі розглянуто та проаналізовано найбільш поширені методи та підходи глибинного навчання для аналізу даних ЕЕГ уявної кінематики тіла. Досліджено різні методи аугментації даних та попередньої обробки. Робота обраних для роботи методів була розглянута на практичній задачі, а саме класифікації уявних дій піддослідних. Об’єктом дослідження стали медичні показники (записи ЕЕГ) та їх значення для створення на основі даних уявної кінематики тіла нейрокомп’ютерних інтерфейсів здатних працювати в реальному часі. Предметом дослідження стали математичні методи глибинного навчання навчання, попередньої обробки та аугментації даних. Thesis: 137 p., 13 tabl., 32 fig., 2 appendices, 42 sources. In this work the most common deep learning methods for the analysis of EEG data of imagined body kinematics are considered and analyzed. Various methods of data augmentation and pre-processing are investigated. Chosen methods efficiency was analysed on a practical task, namely on the classification of imagined actions of the subjects. Medical indicators, namely EEG recordings, were considered as the study object. It also analysed their significance for the creation of brain-computer interfaces capable of working in real-time through imagined body kinematics data. The subjects of the study were mathematical methods of deep learning, data pre-processing and data augmentation. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити