Бакалаврські роботи (СП)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Бакалаврські роботи (СП) за Автор "Бритов, Олексій Анатолійович"
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Веб застосування розрахунку нерекурсивних цифрових фільтрів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Мазуренко, Владислав Олександрович; Бритов, Олексій АнатолійовичДипломна робота присвячена дослідженню та реалізації методів розрахунку цифрових фільтрів зі скінченною імпульсною характеристикою. Актуальність теми зумовлена тим, що за останні десятиліття цифрова обробка сигналів стала невід’ємним інструментом інформаційних технологій і без цифрової фільтрації там не обійтися. Цілю дипломної роботи є реалізація кроссплатформенного веб застосування для розрахунку нерекурсивних цифрових фільтрів за допомогою вікон Кайзера і проаналізувати їх користь. В роботі було досліджено реалізацію фільтрів з використанням та без використання вікон Кайзера , та різні варіанти npm бібліотек для представлення амплітудно-частотної характеристики у графічному вигляді. В ході виконання дипломної роботи було запропоновано для реалізації серверної частини використати NodeJS, для інтерфейсу – ReactJS , як наслідок для представлення графіків було використано бібліотеку ‘react-charts’. В результаті було реалізовано кроссплатформенне веб застосування, що розраховує цифрові нерекурсивні фільтри двома способами. Загальний обсяг роботи – 68 сторінок , 27 рисунків, 12 таблиць і 10 посиланьДокумент Відкритий доступ Локалізація джерела звуку з використанням конволюційних нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Косюк, Олексій Михайлович; Бритов, Олексій АнатолійовичМетою дипломної роботи є розробка моделей машинного навчання з вчителем на базі конволюційних нейронних мереж (CNN) для вирішення двовимірної задачі локалізації джерела звуку в умовах завад та реверберації шляхом знаходження кута між джерелом звуку і геометричним центром масиву мікрофонів, які реєструють звуковий сигнал, згенерований джерелом. Результати дипломної роботи: 1) Розроблено програму для синтезу звукових сигналів, зареєстрованих сенсорами за різних положень джерела звуку та різних рівнів завад та реверберації, з декількох звукових сигналів, що генеруються джерелом. 2) Досліджено точність алгоритмів SRP PHAT та MUSIC. 3) Спроектовано та реалізовано алгоритми попередньої обробки звукових сигналів перед передачею останніх на вхід CNN моделей. 4) Розроблено та навчено 2 CNN моделі для отримання точності, вищої за точність алгоритмів SRP PHAT та MUSIC. 5) Протестовано створені моделі та порівняно їх точність із точністю алгоритмів SRP PHAT та MUSIC. Показано можливість невеликої СNN моделі (669371 параметр) з двома згортковими шарами всього за 100 епох навчанння давати на навчальному датасеті точність, співставну з точностями алгоритмів SRP PHAT та MUSIC. Досліджено використання натренованої для класифікації зображень CNN MobileNetV2 для фільтрації завад та реверберації у звуковому сигналі. Загальний обсяг роботи 135 с., 35 рис., 38 таблиць, 5 додатків, 24 джерела.