K-INFO
HU
EN
Login

Biometry

Biometria
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Biometria
Biometry
Subject code BMEVIIIM338
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 1 0
type (linked/independent) derived course
Assessment type vizsga
Credits 4
Subject coordinator
Dr. Benyó Zoltán
position: egyetemi tanár
Responsible department
Irányítástechnika és Informatika Tanszék
Faculty Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Subject website
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme
A fiziológiai méréselmélet alapfogalmai. Kisérlettervezés, megfigyelés, kiértékelés, ellenőrzés, modellalkotás, stb. Jelek alapvető leírási módjai (Folytonos, diszkrét, sztochasztikus). Fiziológiai folyamatoknál a mérési eljárások tervezése (becslési és döntéis eljárások). Szűréselmélet és alkalmazása. Szűrési algoritmusok és azok számítógépes realizációja. Mérési adatok feldolgozásának alapvető módszerei. A leíró statisztika alapfogalma. Sokaság és minta, a statisztikai következtetés alapjai. Varianciaanalízis. Változók összefüggéseinek vizsgálata. Főkomponens és faktoranalízis, korrespondenciaanalízis. Klaszter- és diszkriminanciaanalízis. Többdimenziós skálázás. Számítógépes statisztikai programcsomagok. Kompartment analízis matematikai alapjai. Élettani folyamatok leírása kompartment analízis segítségével. Zárt-és nyitott rendszerek, valamint különböző kapcsolatok leírása (soros, párhuzamos, vegyes). Inhomogenitás. Kompartment analízis alkalmazástechnikája, példák. Számítógépes programcsomagok és alkalmazásuk. Inverz probléma vizsgálata. Paraméterbecslés és folyamatidentifikáció. Különböző megoldási elvek ismertetése. Élettani folyamatok identifikációja. Néhány tipikus alkalmazás. Számítógépes programcsomagok és alkalmazásuk. Fuzzy rendszerek. Következtetés térben és időben. Tanuló rendszerek. Biofuzzy és alkalmazása. Mesterséges mozgás és látás. Mesterséges intelligencia alapjai. Szakértői rendszerek alapjai. Mesterséges neurális hálózatok. Neurális hálók és fuzzy rendszerek. Párhuzamos algoritmusok implementálása, hardveres és szoftveres realizálás.
Rendszerszemléletű ismeretanyag átadása a hallgatóknak az élettani folyamatok méréses meghatározásához. Bemutatja a diagnosztikai és kísérleti vizsgálatok tervezésének és kiértékelésének elméleti módszereit és azok számítógépes realizációját. A szakmai törzsanyagban szereplő ismeretkörök elősegítik a későbbi doktori képzésben való részvételt. A doktori képzésre készülők lehetőséget kapnak kutatási projektekbe való bekapcsolódásra.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

előadás melyhez laboratóriumi gyakorlatok kapcsolódnak.  

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
General rules
Követelmények: a.) Szorgalmi időszakban HF b.) Vizsgaidőszakban: szóbeli vizsga. A vizsga eredménybe a HF eredménye 20 %-kal beszámít. Vizsgára bocsáthatóság feltétele a minimum elégséges minőségű HF beadása.   Pótlási lehetőségek: Pótlási héten lehetőséget adunk a HF iv.jelleggel leadására.
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.