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Read e-book online Automatische Erkennung von Zuständen in PDF

By Jörg Moldenhauer

ISBN-10: 3866440685

ISBN-13: 9783866440685

In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur examine von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bewegungsdaten. Neben dem Vergleich mit anderen Klassifikationsverfahren werden Merkmalsgenerierung, geeignete Modellstrukturen, Optimierung der Zustände und Aspekte der Implementierung besprochen.

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Geleitwort Die Betriebswirtschaftslehre hat sich von ihren Anfangen an mit alien Fragen des Markenwesens, vor allem im Konsumguterbereich intensiv beschaftigt. Ungeachtet der T- sache, dass eine groBe Zahl an Veroffentlichungen zu diesem Thema existiert, die in nicht geringem Mafie Redundanzen aufweist, muss doch festgestellt werden, dass sich in der letzten Zeit kaum neue Erkenntnisse ergeben haben.

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Da es sich bei einem HMM um einen probabilistischen Automaten handelt, geben die Einträge ai,j der Übergangsmatrix die 39 40 Kapitel 3 Zustandserkennung mit Hidden-Markov-Modellen Übergangswahrscheinlichkeiten ai,j = P (qt+1 = sj |qt = si ) zwischen Zuständen si und sj in jedem Zeitpunkt t einer betrachteten Beobachtungssequenz an. Da immer ein Folgezustand eingenommen werden muss, ist A eine semistochastische Matrix, d. h. 1) j für die Zeilensummen von A. 2 beschrieben, besondere Lösungen zur Behebung von numerischen Problemen erforderlich sind.

AKG. 2 Datenakquisition Um Datenmaterial für die Entwicklung und Bewertung der Verfahren in dieser Arbeit zu gewinnen, wurden Geräuschaufnahmen während mehrerer Bohrungen mit einem chirurgischen Handbohrer (TPS U2 Drill der Fa. Stryker) an der Wirbelsäule eines menschlichen Kadaverpräparates in der Neurochirurgie Karlsruhe gemacht. Dabei kamen zwei verschiedene Typen von Mikrofonen zum Einsatz. Es wurde sowohl ein Raummikrofon (CCM 2 der Fa. Schoeps) frei hängend über dem Operationstisch an der Operationslampe angebracht als auch ein Oberflächenmikrofon (C 562 BL der Fa.

12 zeigt zu dem ausgewählten Datensatz die logarithmischen Wahrscheinlichkeiten Pλ4,5,6 und Pλ8 der Modelle für das Bohren im Knochen und für die Perforation des Spinalkanals. Die Wahrscheinlichkeiten liegen dicht beieinander. Da jedoch nur zwei Modelle betrachtet werden, können die zwei für den Chirurgen entscheidenden Klassen von Bohrgeräuschen dennoch deutlich unterschieden werden. Bei mehr als zwei Klassen treten aufgrund der dicht beieinander liegenden Wahrscheinlichkeiten Fehlentscheidungen durch das Majoritätsprinzip auf.

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Automatische Erkennung von Zuständen in Anthropomatiksystemen German by Jörg Moldenhauer


by David
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