Automatická detekce stresu pomocí non-EEG biologických signálů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce se věnuje problematice detekce stresu za využití non-EEG biosignálů. První část se zabývá vymezením stresu a pojmům s ním souvisejícím. Popisuje možné pohledy na fenomén stresu, zmiňuje možné příčiny stresu, stejně jako fyziologické a psychologické projevy krátkého i dlouhodobého působení stresu. Dále se tato práce zabývá několika různými metodami používaných k detekci stresu pomocí non-EEG signálů. Za tímto účelem jsou v této práci k nalezení krátké rešerše článků, věnující se této tématikou. V poslední kapitole je popsán návrh algoritmu používající fuzzy metodu c-means k detekci stresových hodnot v datech získaných z pěti různých non-EEG signálů.
This work deals with the problem of stress detection using non-EEG biosignals. The first part deals with the definition of stress and related concepts. Describes possible views of the phenomenon of stress, mentions possible causes of stress, as well as physiological and psychological manifestations of short and long-term effects of stress. In addition, this work deals with several different methods used to detect stress with non-EEG signals. For this purpose, a short search of articles dealing with this topic is available in this paper. The last chapter of this work describes the algorithm design using the c-mean fuzzy method for detecting stress values in data obtained form five different non-EEG signals.
This work deals with the problem of stress detection using non-EEG biosignals. The first part deals with the definition of stress and related concepts. Describes possible views of the phenomenon of stress, mentions possible causes of stress, as well as physiological and psychological manifestations of short and long-term effects of stress. In addition, this work deals with several different methods used to detect stress with non-EEG signals. For this purpose, a short search of articles dealing with this topic is available in this paper. The last chapter of this work describes the algorithm design using the c-mean fuzzy method for detecting stress values in data obtained form five different non-EEG signals.
Description
Citation
MALINA, O. Automatická detekce stresu pomocí non-EEG biologických signálů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínská technika a bioinformatika
Comittee
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Daniel Novak, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (člen)
Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen)
Mgr. Daniel Vlk, CSc. (člen)
MUDr. Tibor Stračina, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-12
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení