Zlepšující se parametry aparatur pro akvizici EEG umožňují pořizovat záznamy s navyšujícím se prostorovým a časovým rozlišení (počet kanálů a vzorkovací frekvence). Data mají povahu souboru časových řad o velikosti desítek GB až jednotek TB na jeden kontinuální záznam. Zpracování a analýza dat o takovýchto objemech sebou nese nové problémy vyvstávající z nárůstu nároků na výpočetní výkon, úložné prostory a dostupnou paměť. Jedním z naprosto základních úkolů je vizualizace a to jak hrubých dat, tak tak výsledků jejich předzpracování a analýzy. Zatímco malé datové sady lze zpracovávat v paměti běžné pracovní stanice dostatečnou rychlostí pro interaktivní práci, u datových sad blížících se svým objemem velikosti operační paměti je nutné zvolit jiný přístup.

Základním cílem této práce je navrhnout a implementovat vizualizaci časových řad využívající předpočítané redukce dat pro různé úrovně přiblížení. Součástí práce je navržení vhodného způsobu redukce dat a formátu uložení výsledného datového souboru. Výsledná implementace musí být dostatečně efektivní, aby umožňovala interaktivní prohlížení velmi velkých datových sad s co nejmenšími nároky na použitou pracovní stanici. Samozřejmou součástí práce je i vyhodnocení efektivity aplikace. Práce by měla navazovat na předchozí práci, která vytvořila implementační prostředí pro vizualizaci výsledků analýzy časových řad. V základní variantě jde o interakci zobrazení hrubých dat se zobrazení výsledků korelací mezi jednotlivými řadami v plovoucím okně a výkonových spekter pro jednotlivé časové kanály.

Další částí práce je analýza škálování aplikace vůči rozlišení grafického výstupu. Cílem je identifikovat limity a úzká místa aplikace s ohledem na nasazení na zobrazovacího zařízení o vysokém rozlišení (4K a výše). Součástí je i vyhodnocení závislosti požadavků na výkonnostní parametry vůči rozlišení cílové zobrazovací plochy, návrh architektury, která překoná identifikovaná úzká místa, a podle časových možností i experimentální implementace.