TY - CHAP AU - Schäffer, László AU - Kincses, Zoltán AU - Pletl, Szilveszter ED - Szakál, Anikó TI - Hyperparameter Optimisation of Reinforcement Learning Algorithms in Webots Simulation Environment T2 - IEEE 23rd International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI 2023) : Proceedings PB - IEEE CY - Danvers (MA) SN - 9798350342956 T3 - International Symposium on Computational Intelligence and Informatics, CINTI, ISSN 2380-8586 PY - 2023 SP - 000065 EP - 000070 PG - 6 DO - 10.1109/CINTI59972.2023.10382026 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34499674 ID - 34499674 LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Schäffer, László AU - Kincses, Zoltán AU - Pletl, Szilveszter ED - Szakál, Anikó TI - Spike Sorting Parameter Optimisation Framework Using Genetic Algorithm T2 - IEEE 20th Jubilee International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY 2022) PB - IEEE CY - Szabadka SN - 9781665489881 PY - 2022 SP - 000367 EP - 000372 PG - 6 DO - 10.1109/SISY56759.2022.10036288 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33655385 ID - 33655385 AB - 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. LA - English DB - MTMT ER - TY - THES AU - Schäffer, László TI - Implementation of neurobiological and various signal processing algorithms using FPGA circuits [Neurofiziológiai és egyéb jelfeldolgozó algoritmusok fejlesztése FPGA áramkörökkel] PB - Szegedi Tudományegyetem (SZTE) PY - 2022 SP - 115 DO - 10.14232/phd.11093 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33096534 ID - 33096534 AB - 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. LA - English DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Schäffer, László AU - Nagy, Zoltán AU - Kincses, Zoltán AU - Fiáth, Richárd AU - Ulbert, István TI - Spatial information based OSort for real-time spike sorting using FPGA JF - IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING J2 - IEEE T BIO-MED ENG VL - 68 PY - 2021 IS - 1 SP - 99 EP - 108 PG - 1 SN - 0018-9294 DO - 10.1109/TBME.2020.2996281 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31328312 ID - 31328312 N1 - Faculty of Science and Informatics, University of Szeged, Hungary Faculty of Information Technology and Bionics, Pázmány Péter Catholic University, Budapest, H-1083, Hungary Faculty of Information Technology and Bionics, Pázmány Péter Catholic University, Hungary Cited By :1 Export Date: 23 February 2021 CODEN: IEBEA Correspondence Address: Nagy, Z.; Faculty of Information Technology and Bionics, Hungary; email: nagy.zoltan@itk.ppke.hu Funding Agency and Grant Number: Hungarian Brain Research Program [KTIA_13_NAP-A-I/1, KTIA-13-NAP-A-IV/1-4,6, 2017-1.2.1-NKP-2017-00002]; Hungarian National Research, Development and Innovation Office [PD124175]; European UnionEuropean Commission [VEKOP-2.3.2-16-2017-00013]; State of Hungary [VEKOP-2.3.2-16-2017-00013]; European Regional Development FundEuropean Commission [VEKOP-2.3.2-16-2017-00013]; Ministry of Human Capacities, Hungary [20391-3/2018/FEKUSTRAT] Funding text: This work was supported by the Hungarian Brain Research Program under Grants KTIA_13_NAP-A-I/1, KTIA-13-NAP-A-IV/1-4,6 and 2017-1.2.1-NKP-2017-00002. The work of Richard Fiath was supported by Hungarian National Research, Development and Innovation Office (postdoctoral excellence Programme, PD124175, Thematic Excellence Programme 2019). The work of Istvan Ulbert within project No. VEKOP-2.3.2-16-2017-00013 was supported by the European Union and the State of Hungary, co-financed by the European Regional Development Fund. Ministry of Human Capacities, Hungary under Grant 20391-3/2018/FEKUSTRAT is acknowledged. Faculty of Science and Informatics, University of Szeged, Hungary Faculty of Information Technology and Bionics, Pázmány Péter Catholic University, Budapest, H-1083, Hungary Faculty of Information Technology and Bionics, Pázmány Péter Catholic University, Hungary Cited By :1 Export Date: 13 September 2021 CODEN: IEBEA Correspondence Address: Nagy, Z.; Faculty of Information Technology and Bionics, Hungary; email: nagy.zoltan@itk.ppke.hu LA - English DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Kaló, Ádám AU - Kincses, Zoltán AU - Schäffer, László AU - Pletl, Szilveszter TI - Indoor localization simulation framework for optimized sensor placement to increase the position estimation accuracy JF - ANNALES MATHEMATICAE ET INFORMATICAE J2 - ANN MATH INFORM VL - 51 PY - 2020 SP - 29 EP - 39 PG - 11 SN - 1787-5021 DO - 10.33039/ami.2020.07.002 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31398789 ID - 31398789 LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Schäffer, László AU - Pletl, Szilveszter AU - Kincses, Zoltán ED - Szakál, Anikó TI - Spike Detection Using Cross-Correlation Based Method T2 - INES 2019 : IEEE 23nd International Conference on Intelligent Engineering Systems PB - IEEE CY - Budapest SN - 9781728112138 PY - 2019 SP - 000175 EP - 000178 PG - 4 DO - 10.1109/INES46365.2019.9109485 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/31398828 ID - 31398828 LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Schäffer, László AU - Kincses, Zoltán AU - Pletl, Szilveszter ED - Szakál, Anikó TI - A Real-Time Pose Estimation Algorithm Based on FPGA and Sensor Fusion T2 - 2018 IEEE 16th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY) PB - IEEE Hungary Section CY - Budapest SN - 9781538668429 PY - 2018 SP - 000149 EP - 000154 PG - 5 DO - 10.1109/SISY.2018.8524610 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/30425628 ID - 30425628 AB - 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. LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Schäffer, László AU - Kincses, Zoltán AU - Pletl, Szilveszter ED - Szakál, Anikó TI - FPGA-based low-cost real-time face recognition T2 - 2017 IEEE 15th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY) PB - IEEE CY - New York, New York SN - 9781538638545 PY - 2017 SP - 35 EP - 38 PG - 4 DO - 10.1109/SISY.2017.8080568 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/3317764 ID - 3317764 LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Schäffer, László AU - Nagy, Zoltán AU - Kincses, Zoltán AU - Fiáth, Richárd ED - IEEE, . TI - FPGA-based neural probe positioning to improve spike sorting with OSort algorithm T2 - IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2017 PB - IEEE CY - Piscataway (NJ) SN - 9781467368537 PY - 2017 PG - 4 DO - 10.1109/ISCAS.2017.8050608 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/3273254 ID - 3273254 N1 - WoS:hiba:000424890101115 2019-12-12 21:01 befoglaló egyiknél nincsenek szerzők, befoglaló cím nem egyezik LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Schäffer, László AU - Kincses, Zoltán AU - Pletl, Szilveszter TI - Implementation of an FPGA-based actual observer for active suspension control T2 - 4th International Conference and Workshop Mechatronics in Practice and Education – MECHEDU 2017 PB - Subotica Technical College of Applied Sciences CY - Subotica SN - 9788691881528 PY - 2017 SP - 28 EP - 32 PG - 5 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/3264224 ID - 3264224 N1 - #hozzárendelt szerző ismeretlen AB - 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. LA - English DB - MTMT ER -