@inproceedings{MTMT:34499674,
	title = {Hyperparameter Optimisation of Reinforcement Learning Algorithms in Webots Simulation Environment},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/34499674},
	author = {Schäffer, László and Kincses, Zoltán and Pletl, Szilveszter},
	booktitle = {IEEE 23rd International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI 2023) : Proceedings},
	doi = {10.1109/CINTI59972.2023.10382026},
	unique-id = {34499674},
	year = {2023},
	pages = {000065-000070},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Pletl, Szilveszter/0000-0002-8721-6271}
}

@inproceedings{MTMT:33655385,
	title = {Spike Sorting Parameter Optimisation Framework Using Genetic Algorithm},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/33655385},
	author = {Schäffer, László and Kincses, Zoltán and Pletl, Szilveszter},
	booktitle = {IEEE 20th Jubilee International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY 2022)},
	doi = {10.1109/SISY56759.2022.10036288},
	unique-id = {33655385},
	abstract = {Action potentials from neurophysiological measurements can be grouped together using spike sorting methods. The main parts of the spike sorting is detection and classification of the neurophysiological activity, which are resource demanding processes. For real-time spike sorting simple and efficient algorithms are required, like the Non-Linear Energy Operator as spike detection and Online Sorting, an unsupervised template-matching algorithm as spike classification. Both have various parameters, which have a critical impact on the results and required to be adjusted to the actual measurement. Finding the optimal parameter set with manual parameter tuning is a time consuming task. In this paper a genetic algorithm based spike sorting parameter optimisation framework is proposed implemented in MATLAB, which automates and accelerates the parameter tuning as well as detects and classifies the neural recordings. The genetic algorithm ensures that the global optimal solution in the actual parameter search space can be found. Using the proposed framework with different widely used simulated datasets it is shown that optimising the parameters on a short interval from the measurement can be as accurate as optimising on the full measurement, while it can reduce the optimisation time significantly.},
	year = {2022},
	pages = {000367-000372},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Pletl, Szilveszter/0000-0002-8721-6271}
}

@mastersthesis{MTMT:33096534,
	title = {Implementation of neurobiological and various signal processing algorithms using FPGA circuits [Neurofiziológiai és egyéb jelfeldolgozó algoritmusok fejlesztése FPGA áramkörökkel]},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/33096534},
	author = {Schäffer, László},
	doi = {10.14232/phd.11093},
	publisher = {SZTE},
	unique-id = {33096534},
	abstract = {A jelfeldolgozás a számítástudomány fontos része, amelyet az automatizálás, a mintafelismerés, a szabályzáselmélet, a mesterséges intelligencia, valamint a hálózatépítés és a kommunikáció területén is alkalmaznak. Jel bármi lehet, ami mérhető, és minden, ami mérhető, az analóg vagy digitális jelfeldolgozási módszerekkel is feldolgozható, továbbá elkerülhetetlenül feldolgozásra is kerül. Ez lehet hőmérsékletmérés, egy kamera képe vagy az agyi tevékenység felvétele, mindegyiket valamilyen módon fel kell dolgozni. A jelfeldolgozás első lépése a fizikai mennyiség mérése. A mérés után a mennyiség szűrhető és erősíthető. Ideális körülmények között a zajmentes és megfelelő amplitúdójú mennyiség átalakítható digitális jellé analóg-digitális konverter (ADC) segítségével. Ezt a digitális jelet feldolgozhatja egy központi processzor (CPU) / mikroprocesszor, egy mikrokontroller, egy grafikus feldolgozó egység (GPU), egy programozható logikai kapu áramkör (FPGA) vagy egy alkalmazásspecifikus integrált áramkör (ASIC). A hardver cseréje a jelfeldolgozó alkalmazásokban egy összetett feladat, és általában a már optimalizált szoftver módosítását igényli. Sok esetben csak a szoftveren történő optimalizálás korlátozott előrelépést jelent, bár az idő- és energiabefektetés jelentős. Ezekben az esetekben az FPGA használata lehetővé teszi a hardver architektúra gyors megváltoztatását a szoftverrel együtt, valamint valós idejű és hatékony működést kínál. A doktori értekezés FPGA-alapú valós idejű jelfeldolgozási feladatokat mutat be, beleértve a neurofiziológiai mérésekben található akciós potenciál észlelését és osztályozását. A bemutatott megközelítések közös jellemzője a valós időben történő működés FPGA használatával. A disszertáció három fő részből áll. Az első fejezet a neurofiziológiai jelek valós idejű FPGA alapú észlelését és szintézisét mutatja be, a második fejezet a neurofiziológiai jelek térbeli információk felhasználásával történő szintén valós idejű osztályozását, míg a harmadik fejezet az FPGA alapú rendszerek alkalmazását a jelfeldolgozásban és szimulációban.},
	year = {2022},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084}
}

@article{MTMT:31328312,
	title = {Spatial information based OSort for real-time spike sorting using FPGA},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/31328312},
	author = {Schäffer, László and Nagy, Zoltán and Kincses, Zoltán and Fiáth, Richárd and Ulbert, István},
	doi = {10.1109/TBME.2020.2996281},
	journal-iso = {IEEE T BIO-MED ENG},
	journal = {IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING},
	volume = {68},
	unique-id = {31328312},
	issn = {0018-9294},
	year = {2021},
	eissn = {1558-2531},
	pages = {99-108},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Nagy, Zoltán/0000-0002-0992-7123; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Fiáth, Richárd/0000-0001-8732-2691; Ulbert, István/0000-0001-9941-9159}
}

@article{MTMT:31398789,
	title = {Indoor localization simulation framework for optimized sensor placement to increase the position estimation accuracy},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/31398789},
	author = {Kaló, Ádám and Kincses, Zoltán and Schäffer, László and Pletl, Szilveszter},
	doi = {10.33039/ami.2020.07.002},
	journal-iso = {ANN MATH INFORM},
	journal = {ANNALES MATHEMATICAE ET INFORMATICAE},
	volume = {51},
	unique-id = {31398789},
	issn = {1787-5021},
	year = {2020},
	eissn = {1787-6117},
	pages = {29-39},
	orcid-numbers = {Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Schäffer, László/0000-0001-5204-6084}
}

@inproceedings{MTMT:31398828,
	title = {Spike Detection Using Cross-Correlation Based Method},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/31398828},
	author = {Schäffer, László and Pletl, Szilveszter and Kincses, Zoltán},
	booktitle = {INES 2019 : IEEE 23nd International Conference on Intelligent Engineering Systems},
	doi = {10.1109/INES46365.2019.9109485},
	unique-id = {31398828},
	year = {2019},
	pages = {000175-000178},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510}
}

@inproceedings{MTMT:30425628,
	title = {A Real-Time Pose Estimation Algorithm Based on FPGA and Sensor Fusion},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/30425628},
	author = {Schäffer, László and Kincses, Zoltán and Pletl, Szilveszter},
	booktitle = {2018 IEEE 16th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY)},
	doi = {10.1109/SISY.2018.8524610},
	unique-id = {30425628},
	abstract = {Combining measurements of different sensors are a crucial step to achieve better precision in pose estimation. Sensor fusion is an effective state estimation method (in this case Kalman filter), which is used in several disciplines. Using sensor fusion, the information from the sensors and the characteristics of each sensor can be used together to improve the estimate and decrease the uncertainty of the measured variables. In this paper a real-time pose estimation algorithm using sensor fusion of visual odometry (optical flow), Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Positioning System (GPS) measurements is presented. The IMU contains calibrated three degrees of freedom (3Dof) accelerometer and an also 3DoF gyroscope. A Kalman filter is used for the fusion of the measurements of the different sensors. The algorithm is implemented in MATLAB and on a low-cost Z-7010 Field-Programmable Gate Array (FPGA) using the ZYBO development board, which is capable of real-time pose estimation with sensor fusion.},
	year = {2018},
	pages = {000149-000154},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Pletl, Szilveszter/0000-0002-8721-6271}
}

@inproceedings{MTMT:3317764,
	title = {FPGA-based low-cost real-time face recognition},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/3317764},
	author = {Schäffer, László and Kincses, Zoltán and Pletl, Szilveszter},
	booktitle = {2017 IEEE 15th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY)},
	doi = {10.1109/SISY.2017.8080568},
	unique-id = {3317764},
	year = {2017},
	pages = {35-38},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Pletl, Szilveszter/0000-0002-8721-6271}
}

@inproceedings{MTMT:3273254,
	title = {FPGA-based neural probe positioning to improve spike sorting with OSort algorithm},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/3273254},
	author = {Schäffer, László and Nagy, Zoltán and Kincses, Zoltán and Fiáth, Richárd},
	booktitle = {IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2017},
	doi = {10.1109/ISCAS.2017.8050608},
	unique-id = {3273254},
	year = {2017},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Nagy, Zoltán/0000-0002-0992-7123; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Fiáth, Richárd/0000-0001-8732-2691}
}

@inproceedings{MTMT:3264224,
	title = {Implementation of an FPGA-based actual observer for active suspension control},
	url = {https://m2.mtmt.hu/api/publication/3264224},
	author = {Schäffer, László and Kincses, Zoltán and Pletl, Szilveszter},
	booktitle = {4th International Conference and Workshop Mechatronics in Practice and Education – MECHEDU 2017},
	unique-id = {3264224},
	abstract = {In the case of vehicle automation the central role is played 
		by 
		the security, the reliability and the convenience. The 
		elements 
		used in a suspension system with fixed parameter values do 
		not 
		provide the desired safety and comfort conditions in all 
		circumstances. In this paper an active suspension system is 
		presented, which is capable of minimal sensor information 
		based 
		efficient intervention. The proposed architecture enables a 
		costeffective and energy efficient implementation of an 
		actual 
		observer. In this work the mathematical model, the analysis 
		of 
		the model, the measured variables, the design of the actual 
		observer and the Field Programmable Gate Array (FPGA) 
		implementation if the actual observer is presented. The 
		accuracy and the correct operation of the proposed FPGA-based 
		actual observer controlled active suspension system are 
		validated by simulations.},
	year = {2017},
	pages = {28-32},
	orcid-numbers = {Schäffer, László/0000-0001-5204-6084; Kincses, Zoltán/0000-0002-7130-9510; Pletl, Szilveszter/0000-0002-8721-6271}
}