| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Sistem za beleženje zgodovine ročnega urejanja rezultatov dekompozicije večkanalnih površinskih elektromiogramov : diplomsko delo
Avtorji:ID Murks, Nina (Avtor)
ID Holobar, Aleš (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Murks_Nina_2022.pdf (5,33 MB)
MD5: 3B8F3B76A1C191CE7A97E2EA573EFDF9
PID: 20.500.12556/dkum/948e05a1-286f-41c7-a123-5e3e2bed5ac6
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Namen magisterska dela je izdelati sistem za shranjevanje zgodovine ročnega urejanja rezultatov dekompozicije večkanalnih površinskih elektromiogramov ter prikaz njegove uporabe. Področje obsega predstavljene strategije urejanja rezultatov dekompozicije, opis delovanja ter implementacije sistema za shranjevanje zgodovine in njegovo uporabo. Prva predstavljena uporaba sistema za beleženje zgodovine je izračun in prikaz statistike urejanja, s pomočjo katere je možno vrednotiti strategije urejanja. Drugi primer uporabe sistema za beleženje zgodovine je preprost primer delne avtomatizacije urejanja, pri čemer sta uporabljena dva različna modela nevronskih mrež. Prvi model vsebuje konvolucijske sloje, drugi pa sloje LSTM. Preučili smo uspešnost obeh modelov ter prikazali njune rezultate. Model s konvolucijskimi sloji je dosegel 71-% preciznost ob 83-% priklicu napovedi urejanja, model s sloji LSTM pa 100-% preciznost ob 75-% priklicu.
Ključne besede:beleženje zgodovine, rezultati dekompozicije, statistika urejanja, delna avtomatizacija urejanja
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[N. Murks]
Leto izida:2022
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 69 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-81801 Novo okno
UDK:004.9:621.391(043.2)
COBISS.SI-ID:113787395 Novo okno
Datum objave v DKUM:14.06.2022
Število ogledov:951
Število prenosov:150
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
MURKS, Nina, 2022, Sistem za beleženje zgodovine ročnega urejanja rezultatov dekompozicije večkanalnih površinskih elektromiogramov : diplomsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : N. Murks. [Dostopano 13 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=81801
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:01.06.2022

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Logging of the manual editing of high-density surface electromyogram decomposition results
Opis:The master's thesis aims to develop a logging system for the manual editing of high-density surface decomposition results and to demonstrate its use. The scope of the work includes the proposed strategies for editing the decomposition results, a description of how the logging system works, its implementation, and its use. In the first demonstration, the logging system is used to calculate and present different statistics of editing, which can be used to estimate editing strategies. A simple example of partial automation using two different neural network models is another example of using a logging system. The first model uses convolutional layers, while the second uses LSTM layers. Both models were evaluated, and their results were summarized. In the forecasting of editing actions, the model with convolutional layers demonstrated 71% precision with 83% recall, while the model with LSTM layers achieved 100% precision and 75% recall.
Ključne besede:Logging system, decomposition results, editing statistics, partial editing automation


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici