Система аналізу біомедичних сігналів для визначення емоційного стану

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна
dc.contributor.authorФрідман, Рон
dc.date.accessioned2018-07-13T10:05:21Z
dc.date.available2018-07-13T10:05:21Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 106 p., 27 tabl., 40 fig., 4 appendixes, 73 sources. The topic of research: « Biomedical signals analyzing system for assessment the the drivers state » In this thesis the system assesment of the driver`s state based on human biosignals discussed. The simplicity of the built-in system allows you to autonomously carry out computations on a basic smartphone, so using system can prevent a large number of accidents on the road, which occur as a result of falling asleep or even just a driver's fatigue. The thesis considers the correlation between the human ECG signal and the work of its nervous system. The method of special filtering of muscular noise with ECG has been described. With the help of filtering using an autocoder, the ECG signal can be obtained from the hands of the driver. Approaches to the feature selection basen on ECG, especially frequency domain and time domain based retrieved from R-R intervals were considered. As part of the thesis, the architecture of the system for assessing the driver's state of the ECG, consisting of an ECG sensor on the steering wheel, a mobile application and a cloud-based service, was designed. A mobile application for ECG filtering from muscle noise was developed for using autoencoders and to perform the feature selection from ECG data for constructing a model for assessing of the driver`s state. The study about accuracy of binary classification (active, drawsy) on the real data of 15 people was built, as a result of which the correlation between the set of features obtained from R-R intervals and the accuracy of the assessment of the driver's condition during driving was established.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 106 с., 27 табл., 40 рис., 4 додатки, 73 джерел. В роботі досліджується система контролю стану водія на основі біосигналів людини. Простота побудованої системи дозволяє автономно проводити обчислення на звичайному смартфоні, отже за допомогою такою системи можна попередити велику кількість аварій на дорозі, які трапляються внаслідок засипання чи навіть просто втоми водія. В роботі розглянута кореляція між сигналом ЕКГ людини та роботою її нервової системи. Був описаний метод спеціальної фільтрації м’язового шуму з ЕКГ За допомогою фільтрації з використанням автоенкодера сигнал ЕКГ можливо отримати з долонь рук водія. Було розглянуто підходи до виділення ознак з ЕКГ людини на основі частотних та часових ознак, отриманих з R-R інтервалів. В рамках дипломної роботи було спроектовано архітектуру системи для оцінки стану водія за ЕКГ, яка складається з датчика ЕКГ на кермі, мобільного додатку та хмарного сервісу для обчислень. Було розроблену мобільний додаток для фільтрації ЕКГ від м’язового тремору з використання автоекодерів та для автоматизації виділення ознак за даними ЕКГ та подальшого їх застосування для побудови моделі оцінки стану водія. Проведено дослідження точності моделі бінарної класифікації( активний, засипання) на реальних даних 15 людей в результаті якого встановлено зв’язок між набором ознак отриманих з R-R інтервалів та точністю оцінки стану водія під час керування транспортним засобом.uk
dc.format.page106 с.uk
dc.identifier.citationФрідман, Р. Система аналізу біомедичних сігналів для визначення емоційного стану : магістерська дис. : 122 Компьютерні науки та інформаційні технології / Фрідман Рон. – Київ, 2018. – 106 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23904
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсистема виявлення сонливостіuk
dc.subjectавтоенкодерuk
dc.subjectбіосигналиuk
dc.subjectсерцеuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectR-R інтервалиuk
dc.subjectелектрокардіограмаuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectdriver drowsiness detectionuk
dc.subjectautoencoderuk
dc.subjectbiosignalsuk
dc.subjectheartuk
dc.subjectmachine traininguk
dc.subjectR-R intervalsuk
dc.subjectelectrocardiogramuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subject.udc004.896uk
dc.titleСистема аналізу біомедичних сігналів для визначення емоційного стануuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Fridman_magistr.docx
Розмір:
17.13 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи