Магістерські роботи (ЕІ)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ЕІ) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 50
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Автоматизована система моніторингу та аналізу параметрів сну(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Кострубіцький, Денис Олександрович; Голубева, Ірина ПетрівнаМетою проекту є створення такої системи дослідження сну, що зможе вимірювати ЕКГ людини під час сну, аналізувати серцевий ритм та діяти відповідно до заданої програми, а саме збирати дані, аналізувати, зберігати та передавати їх на смартфон. Розглянуто та проведено спроби у створені біо- будильника та будильника, що допомагає потрапляти в усвідомлені сни. В першому розділі магістерської дисертації було розглянуто параметри сну, його структуру, наслідки недосипання та таке явище, як усвідомлені сни. В другому розділі сформовано параметри, яким повинен відповідати розроблений пристрій та створено функціональну схему Третій розділ присвячений виготовленню пристрою, зі створенням електричної схеми та виготовленням електричної плати. В четвертому розділі, було реалізовано програмну частину: вимірювання, обчислювання, аналіз, запис даних, їх відображення. Збережені дані були проаналізовані в середовищі Matlab з побудовою графіків частоти пульсу, ЕКГ та температури і вологості повітря. Останній розділ присвячений розробці стартап-проекту. Під час роботи були використані такі спеціальні програми як Matlab, Arduino IDE, EasyEDA, MS Office, EveryCircuit. Кінцевим результатом магістерської дисертації є готова автоматизована система моніторингу та аналізу параметрів сну, що складається з трьох незалежних між собою пристроїв.Документ Відкритий доступ Аналіз відхилень параметрів електрокардіограм від норми методами машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Фогель, Дмитро Андрійович; Попов, Антон ОлександровичОбʼєктом розгляду роботи є електрична активність серця. Предмет роботи - аналіз ЕКГ методами глибокого навчання. Метою магістерської дисертації є визначення наявності й типу серцевої аритмії у сигналі ЕКГ. В першому розділі розглянуті теоретичні відомості про історію ЕКГ, методику отримання сигналу ЕКГ та можливе їх використання. В другому розділі описується теорія машинного навчання, запропонований метод вирішення поставленого перед роботою завдання. Відповідно запропонованого способу розглянута структура та принципи роботи алгоритмів глибокого навчання згорткового типу. В третьому розділі запропонована структура системи оцінки стану серцевого мʼяза за сигналами ЕКГ. Описані дані, що використовуватимуться та методи їх обробки. Запропонована та реалізована модель глибокого навчання згорткового типу з чотирма прихованими шарами, що згідно з результатами виявилась оптимальною і точною, а саме отримано значення точності 99,96%. Зроблені висновки та запропоновані кроки для майбутнього розвитку наведено у розділі 3.1.Документ Відкритий доступ Аналіз електроенцефалограм для визначення емоційного стану людини(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Дорош, Єгор Олегович; Попов, Антон ОлександровичОб’єктом дослідження є числові характеристики електричної активності мозку людини під час емоцій. Предметом роботи виступає оцінка емоційного стану суб’єкту. Метою дослідження є дослідження спектральної щільності потужності електроенцефалограми людини під час емоційних стимулів. У першому розділі описується емоції та їх види. Розкривається проблематика розпізнавання емоцій в наш час. У другому розділі, наведений аналіз літератури на тему визначення емоційного стану людини. В цьому розділі також наведені приклади і методи для оцінки емоційного стану людини. У третьому розділі ми розкрили тему машинного навчання, по якому принципу працює та навіщо потрібно. Представлені методи класифікації, які були задіяні та перевірені на точність класифікації емоцій за допомогою електроенцефалограм людини. У четвертому розділі викладено детальну інформацію щодо техніки та методики дослідження емоційного стану людини за допомогою електроенцефалограми. У п’ятому розділі представлений стартап-проект. У шостому розділі описано два дослідження, що було виконані в цій роботі та представлення результатів аналізу для трьох емоцій по трьом ритмам. Також проведено порівняння результатів отриманих за допомогою класифікаторів машинного навчання на предмет оцінки їх точності.Документ Відкритий доступ Аналіз електроміограм методами машинного навчання для виявлення хвороби Паркінсона(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Мушта, Семен Андрійович; Іванушкіна, Наталія ГеоргіївнаОб’єктом дослідження є сигнали електричної активності м’язів та мозку. Предмет роботи – аналіз сигналів електроміограм та електроенцефалограм здорової людини та пацієнтів з ознаками хвороби Паркінсона. Метою роботи є розробка методики обробки сигналів ЕМГ та ЕЕГ для виявлення хвороби Паркінсона. У першому розділі розглянуто загальні положення про генезис та методи діагностики хвороби Паркінсона, патофізіологія хвороби, причини виникнення та процеси, що відбуваються в організмі при цьому. У другому розділі описані основні методи цифрової обробки сигналів, а також характеристики ЕМГ та ЕЕГ. У третьому розділі показано різноманітні типи систем машинного навчання, згрупованих у певні категорії на основі ознак. Основна увага приділялася методам машинного навчання з вчителем, які далі використовувалися при розробці методики. Четвертий рοзділ присвячено розробці методики обробки сигналів ЕМГ та ЕЕГ для виявлення хвороби Паркінсона, було порівняно дискримінаційні здібності класифікації окремо за параметрами ЕЕГ та ЕМГ, а також за їх комбінацією.Документ Відкритий доступ Аналіз мікроскопічних зображень мазків крові методами машинного навчання для виявлення ознак лейкемії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Євдощенко, Ірина Миколаївна; Іванько, Катерина ОлегівнаОб’єктом розгляду є мікроскопічні зображення мазків крові. Предметом дослідження є аналіз методів дослідження клітин та їх класифікація. Метою роботи є класифікація зображень методами машинного навчання, а саме – за допомогою нейронних мереж. Перший розділ містить загальний огляд хвороби: причини виникнення, розвиток, симптоматику та класифікацію. В другому розділі наведені методи мікроскопії для дослідження клітин. Описано принцип роботи, переваги та недоліки методів та які задачі вирішують. Третій розділ включає в себе методи цифрової обробки зображень. Особливу увагу приділено методам виділення країв та сегментації. Описані методи покращення зображення. Четвертий розділ містить інформацію про методи машинного навчання, зокрема нейронні мережі. Описано принцип побудови нейронних мереж, основні параметри та процес навчання. В п’ятому розділі представлені методи попередньої обробки зображень, а саме зменшення розмірності даних, аугментація зображень класу норми, застосування методу еквалізації гістограми яскравості. Також розроблені алгоритми нейронних мереж для класифікації зображень.Документ Відкритий доступ Аналіз стабілограм людини методом орієнтованих фрактальних компонентів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Алекперов, Ельдар Натікович; Попов, Антон ОлександровичОб’єктом дисертації є здатність людини підтримувати баланс тіла. Предмет дисертації – методи та технічні засоби дослідження балансу тіла людини. Метою дисертації є експериментальне дослідження стабілограм спортсменів та їх аналіз методом аналізу OFSCA (орієнтований аналіз компонентів фрактального масштабування) для аналізу балансу людини під час виконання фізичних вправ. У першому розділі надані теоретичні відомості про сенсорну систему підтримки балансу людини, також наведені сфери застосування дослідження балансу тіла людини. У другому розділі наведено метод стабілометрії як метод дослідження балансу тіла людини, методи оцінки рівноваги тіла людини, а також методи аналізу даних стабілограм з посиланням на наукові роботи, в яких вони застосовуються, де описано як та для чого вони застосовуються. У третьому розділі описаний експеримент, який був проведений з використанням стабілографічної платформи для перевірки балансу, та застосуванням методу аналізу стабілограм Oriented Fractal Scaling Component Analysis (OFSCA).Документ Відкритий доступ Аналізатор якості зображення з відеокамер(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Васільєв, Максим Олегович; Вунтесмері, Юрій ВолодимировичДисертація містить основну частину на 82 аркушах, 22 ілюстрацій. Метою наукового дослідження є розробка методів детекції порушення якості зображення для необслуговуваних або вбудованих камер спостереження з метою сигналізації про проблеми або керування моторизованими засобами підтримки. Об'єктом дослідження є процес оцінки якості зображення з камер спостереження. Предметом дослідження є алгоритми детекції порушень якості зображення, включаючи: методи детекції порушення фокусування, методи детекції забруднення об'єктиву, методи детекції крапель води на об'єктиві, методи детекції затулення та засвітлення об'єктиву. Результатом роботи є: - розробка алгоритмів детекції порушення фокусування, забруднення об'єктиву, крапель води на об'єктиві, накриття та засвітлення об'єктиву, - інтеграція всіх методів в комплексний алгоритм, який перевіряє зображення по кожному критерію, дає висновок щодо наявності порушення якості зображення. Галузь застосування: системи відеоспостереження, інтелектуальні транспортні системи, промисловий моніторинг, наукові проекти. Ключові слова: порушення фокусування, забруднення об'єктиву, краплі води на об'єктиві, накриття об'єктиву, засвітлення об'єктиву, відеоспостереження.Документ Відкритий доступ Бездротовий фотоплетизмографічний монітор(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Нечай, Марія Андріївна; Казміренко, В. А.Звіт про магістерську дисертацію: 110 ст., 3 ч., 22 рис., 1 дод., 72 джерела. Ключові слова: фотоплетизмографія, датчик, модуль, інтегральна схема, систола, даістола. В результаті магістерської дисертації було здійснено аналітичний огляд методу фотоплетизмографії та зроблено висновки щодо покращення роботи бездротового фотоплетизмографічного монітору. Проаналізовано системи бездротової передачі даних, а також здійснено моніторинг різних модифікацій мікроконтролерів. Об’єкт дослідження: система бездротового моніторингу з метою забезпечення надійного та точного збору даних про фізіологічні показники людського організму без необхідності прямого контакту з приладом. Предмет дослідження: система бездротового моніторингу, яка вимірює фізіологічні сигнали за допомогою технології фотоплетизмографії. Мета дослідження: проектування та розробка системи бездротового моніторингу, яка вимірює та аналізує фізіологічні сигнали за допомогою технології фотоплетизмографії. Методи дослідження: теоретичні, порівняння, моделювання, експеримент. Новизною даної роботи є: - вперше реалізована передача фізіологічних показників людини бездротовим моніторингом; - удосконалено модуль з датчиком для отримання фізіологічних даних; - обґрунтовано доцільність використання бездротової передачі даних технологією Bluetooth, через доступність та безпечність передачі даних на коротких відстанях. Результати даної роботи можуть бути використані в практичній діяльності медичних закладів та пересічні громадяни.Документ Відкритий доступ Визначення виникнення ознак інсульту методами машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Шевченко, Катерина Вікторівна; Казміренко, Віктор АнатолійовичУ магістерській роботі було створено програму для визначення виникнення ознак інсульту методами машинного навчання. Програма була виконана в програмному середовищі Python. В першому розділі було розглянуто інсульт. Основними причинами виникнення інсульту є високий кров’яний тиск, хвороби серця, цукровий діабет, похилий вік та інші. Також були досліджені різні види інсультів та їх перебіг. У другому розділі було розглянуто основні ознаки та симптоми виникнення інсульту та можливість діагностики на місці. Також важливим фактором є різні методи лабораторного та інструментального діагностичного дослідження. Було розглянуто різні методи профілактичних засобів та реабілітації. У третьому розділі було проведено огляд методів машинного навчання та різні підходи навчання та особливості навчання. В четвертому розділі була реалізована програма з метою прогнозування виникнення інсульту методами машинного навчання. В процесі роботи було підготовлено дані та реалізовано декілька видів класифікаторів. Кінцевим результатом магістерської роботи є програма, яка методами машинного навчання прогнозує виникнення інсульту у пацієнтів за характерними ознаками.Документ Відкритий доступ Визначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів методами машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Бондарев, В’ячеслав Ростиславович; Іванько, Катерина ОлегівнаДипломна робота присвячена алгоритмам машинного навчання і використанню нейронних мереж зокрема для вирішення задачі визначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів. Метою роботи є розробити алгоритм, що буде включати обробку зображень, підготовку моделі нейронної мережі і навчання класифікаторів для вирішення задачі визначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів. У першому розділі було проведено огляд існуючих підходів до вирощування кардіоміоцитів з плюрипотентних стовбурових клітин людини, розглянуто стадії їх дозрівання, а також використання для лікування хвороб серця. У другому розділі проведено аналіз існуючих методів обробки зображень і алгоритмів цих методів. У третьому розділі проведено аналіз задачі класифікації машинного навчання і структури нейронних мереж і згорткових нейронних мереж зокрема. У четвертому розділі розроблено алгоритм цифрової обробки зображень і підготовлена архітектура згорткової нейронної мережі для подальшого навчання. У п’ятому розділі проведено навчання моделі і аналіз результатів. У висновках на підставі проведеного аналізу даних і розробленого алгоритму, наведено головні результати роботи та сформульовано рекомендації щодо їх практичного застосування.Документ Відкритий доступ Високостабільний перетворювач напруги постійного струму для біомедичної техніки(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Малишок, Олексій Олексійович; Вунтесмері, Юрій ВолодимировичДана робота висвітлює процес розробки високостабільного перетворювача напруги постійного струму для приладів біомедичного застосування, що висувають низку вимог до джерела живлення схеми таких як: надійність, низький рівень власних шумів, стабільність постачання струму у лінії споживання. Надані рекомендації до зменшення електромагнітного випромінювання та введення у схему гальванічної розв’язки. Робота містить короткий огляд фізичних процесів та поступово підіймає читача на більш верхні рівні проєктування DC/DC перетворювача. До кожного розділу та багатьох параграфів надані висновки, виконано аналіз та моделювання схем, надані рекомендації до застосування рішення у медичній техніці. Результатом роботи є реалізована схема високостабільного перетворювача постійного струму згідно з поставленими вимогами.Документ Відкритий доступ Виявлення ознак раку методами машинного навчання за зображеннями новоутворень шкіри(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Перегінчук, Олександр Андрійович; Казміренко, Віктор АнатолійовичОб`єкт дослідження – методи машинного навчання, обробка зображень. Предмет дослідження – діагностика раку шкіри методами машинного навчання. Мета роботи – обробка та аналіз зображень новоутворень шкіри для виявлення ознак раку за допомогою методів машинного навчання. Методи дослідження – побудова моделей для класифікацій зображень новоутворень шкіри з використанням методів машинного навчання, тренування цих моделей та тестування з метою визначення моделей які, забезпечують найвищу точність класифікації. Перший розділ присвячений питанню виникнення онкологічних захворювань, видам раку та небезпеці цієї хвороби, який буває рак, його небезпека, види раку. У другому розділі розглядається питання виникнення злоякісних новоутворень шкіри, а саме меланома, базальноклітинна карцинома та плосколітинний рак шкіри. Які типи раку шкіри бувають, якими методами діагностують рак шкіри лікарі. Які стадії раку шкіри бувають та опис прояву кожної зі стадій. Третій розділ присвячений обробці медичних зображень та застосуванню методів машинного навчання для задачі їх класифікації з метою діагностики раку шкіри. В цьому розділі розглядаються методи обробки медичних зображень для покращення їх якості та виділення діагностичних ознак. Розглянуто методи машинного навчання для побудови моделей для задачі класифікації. Виконано чотири експерименти з класифікації зображень новоутворень шкіри, а також проаналізовано отримані результати. Встановлено найбільш ефективний метод машинного навчання для класифікації зображень новоутворень шкіри. Проаналізовано фактори, які могли вплинути на точність класифікації.Документ Відкритий доступ Генератор сигналів спеціальної форми на основі ARM мікроконтролера(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Фіалков, Микита Олексійович; Прокопенко, Юрій ВасильовичДипломна робота присвячена розробці генератора сигналів спеціальної форми, що базується на мікроконтролері MSP430 від компанії Texas Instruments. Проект має на меті створення електронного пристрою здатного генерувати сигнали різної форми, такі як синусоїдальний, прямокутний, трикутний та шумовий, з використанням ARM архітектури мікроконтролера. У сучасному світі генератори сигналів є важливою складовою в багатьох областях, включаючи електроніку, дослідження та вимірювання. Розробка такого генератора на базі MSP430 дозволить отримати компактний та ефективний пристрій. MSP430 – це 16-бітний мікроконтролер від Texas Instruments із значними характеристиками, такими як 16 КБ флеш-пам'яті, 512 байт оперативної пам'яті, можливість роботи на частоті до 16 МГц, 8-канальний 10-бітний АЦП та інтерфейс для серійного зв'язку.Документ Відкритий доступ Дистанційне визначення параметрів конденсованих речовин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Ткачук, Іван Володимирович; Лошицький, Павло ПавловичАктуальність дипломної роботи полягає у відсутності універсального методу визначення характеристик та параметрів конденсованих середовищ. Метод дослідження може бути застосований в багатьох галузях промисловості, адже контроль якості виробництва завжди стоїть на першому плані. Обєктом розробки є розчини конденсованих речовин. Мета – модифікація методу дослідження диференціального термічного аналізу та проведення дослідження розчинів задля перевірки працездатності запропонованого методу дослідження. У першому розділі магістерської роботи було досліджено загальні характеристики конденсованих середовищ, зокрема їх фізичні та механічні властивості. У другому розділі було розглянуто деякі методи дослідження конденсованих речовин. У третьому розділі було описано теоретичну модель запропонованого методу, алгоритм та результати дослідження. Четвертий розділ призначений дослідженню стартап проекту.Документ Відкритий доступ Дослідження кінетичних властивостей електронів в твердих розчинах InGaN і InAlN(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Борс, Вікторія Олексіївна; Саурова, Тетяна АсадівнаАктуальність теми дослідження обумовлена тим, що багато перспективних матеріалів лишаються без уваги, через нестачу дослідження їх властивостей. Об’єктом дослідження – напівпровідникові матеріали InGaN та InAlN. Предмет дослідження – часи релаксації, рухливість та дрейфова швидкість електронів в потрійних сполуках InGaN та InAlN. Мета роботи – розрахунок, дослідження та аналіз рухливості електронів та поле–швидкісної характеристики потрійних сполук InGaN та InAlN. Відповідно до обраної мети у першому розділі було проведено аналіз вже існуючих досліджень стосовно обраних матеріалів. Було проаналізовано зміну параметрів зі зміною вмісту індію в потрійних розчинах InGaN та InAlN. Серед проаналізованих параметрів: ширина забороненої зони; ефективна маса носіїв заряду; енергія фононів; діелектрична проникність; швидкість звуку та акустичний деформаційний потенціал. У другому розділі було проведено аналіз та розрахунки кінетичних властивостей електронів в твердих розчинах InGaN та InAlN. В тому числі: рухливості електронів в слабких електричних полях; дрейфової швидкості в двух режимах роботи, при постійному та при імпульсному режимі електричного поля. Зроблено висновки, стосовно впливу вмісту індію в досліджуваних сполуках на дрейфову швидкість та рухливість електронів в досліджуваних матеріалах. Третій розділ присвячений розробці стартап проекту відповідно до теми магістерської дисертації.Документ Відкритий доступ Діагностика доброякісних та злоякісних пухлин молочної залози методами машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Вознюк, Тарас Русланович; Іванько, Катерина ОлегівнаОб’єктом розгляду роботи є пухлини молочної залози. Предмет роботи – аналіз гістопатологічних цифрових зображень клітин пухлин молочної залози, отриманих за допомогою мікроскопа. Метою роботи є розробка алгоритму класифікації типу пухлин та наявності у пухлини рецепторів естрогену з використанням методів машинного навчання. Перший розділ включає загальний огляд захворювання раку молочної залози, класифікацію, опис типів пухлин та їх відмінності, стадії розвитку та фактори ризику. Другий розділ містить інформацію про будову та принцип дії оптичного мікроскопу та існуючі методи мікроскопії. Третій розділ складається з аналізу методів класифікації машинного навчання, їх порівняння, принцип дії та доцільність використання. Четвертий розділ полягає у розробці алгоритму класифікації типу пухлин та наявності у пухлини рецепторів естрогену з використанням методів класифікації машинного навчання. П’ятий розділ полягає у розробці алгоритму класифікації пухлини за наявністю у неї рецепторів естрогену з використанням методів класифікації машинного навчання.Документ Відкритий доступ Діагностика захворювань легень за допомогою методів цифрового аналізу акустичних сигналів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Багдасарянц, Костянтин Юрійович; Порєва, Ганна СергіївнаОб’єктом даного дослідження є легеневі звуки, а точніше звуки дихання здорових людей, та пацієнтів, що страждають на бронхіт, пневмонію та хронічне обструктивне захворювання легень. Метою дослідження є виявлення характерних ознак біспектру сигналів звуків легень здорових та хворих людей за допомогою методу біспектрального аналізу, відмінності у мел-частотних кепстральних коефіцієнтах , створення моделі для класифікації того чи іншого захворювання. У першому розділі описуються основні та побічні дихальні шуми, а також надається загальне уявлення про дихальної системи. У другому розділі ми знайомимось із поняттям аускультації та іншими методами діагностики звуків легень. У третьому розділі надано інформацію про основні методи аналізу сигналів, такі як спектральний, біспектральний, кореляційний, вейвлет та кепстральний аналізи. У четвертому розділі описано проведене нами дослідження щодо ефективності застосування біспектрального та мел-кепстрального аналізу для ідентифікації таких хвороб як пневмонія, ХОЗЛ та бронхіт. Отримані нами результати були проаналізовані, та на їх основі зроблено відповідні висновки. У п’ятому розділі до одержаних параметрів застосовуються методи машинного навчання. У шостому розділі описується огляд стартап-проекту.Документ Відкритий доступ Електронна система прогнозування погоди(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Мінцевич, Ерік Владиславович; Казміренко, Віктор АнатолійовичОб’єктом дослідження є електронна система прогнозування погоди. Предмет роботи – дослідження параметрів навколишнього середовища, мікроконтролерів, як засобів управління системою та датчиків. Метою магістерської дисертації є розробка електронної системи прогнозування погоди, є безліч варіантів її використання у різних сферах життя, наприклад в військовому використанні, на фермерських господарствах, домашніх системах „smart home”, тощо. Дана система повинна бути автоматичною та енергоощадною. Було створено макет домашньої системи короткострового прогнозування погоди, який працює на базі мікроконтролера та датчика тиску. В першому розділі було розглянуто підходи до прогнозування погоди, його інструменти, підходи та сфери використання. Проведено аналіз основних параметрів навколишнього середовища, а саме температуру, атмосферний тиск, вологість, напрямок вітру, хмарність та атмосферні опади. У другому розділі описано принцип роботи системи короткострокового прогнозування погоди, фактори вимірювання, будову мікроконтролерів та алгоритм обробки даних. У третьому розділі показано підбір компонентів для електронної системии прогнозування погоди а також описано розробку макету.Документ Відкритий доступ Електронний лічильник монет(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Шіптенко, Андрій Ігорович; Прокопенко, Юрій ВасильовичОб’єктом дослідження є електронний лічильник монет. Предмет роботи – дослідження параметрів розпізнавання грошей, способів захисту грошей, датчиків та їх характеристик, мікроконтролерів. Метою цієї дипломної роботи є розробка електронного лічильника монет який стане чудовим рішенням для підрахунку та зберігання монет користувача. Для цього макету буде використано інфрачервоний діод та фотодіод у якості оптичного датчику для розпізнавання монет. Дана система матиме мале споживання електроенергії. У першому розділі розглянуто прилади для розпізнавання грошей, параметри їх розпізнавання та типи захисту грошей від підробки. У другому розділі описано використання розпізнавачів монет у різних сферах а також розглянуто які датчики використовують для розпізнавання монет. У третьому розділі описано підбір датчика та мікроконтролера для електронного розпізнавача монет а також описано етап розробки макету.Документ Відкритий доступ Енергоефективний інтегральний подільник частоти(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Балута, Тетяна Олексіївна; Вунтесмері, Юрій ВолодимировичДана робота сфокусована на розробці інтегрального подільника частоти на технології The 22FDX GlobalFoundries. В роботі використано три конфігурації подільників частоти для різних частот в діапазоні від 20 ГГц до 10 МГц. Також ця робота містить активний балун для генерації диференційного сигналу та два підсилювачі сигналу. Розробка компаратора була виконана у середовищі Cadence, з використанням наявних функцій та інструментів, які дозволяють підібрати оптимальні компоненти та характеристики пристрою, в повній мірі проаналізувати роботу розробленого пристрою з урахуванням виробничих особливостей, фізичних явищ та технологічних обмежень. Метою даної роботи були мінімальний розмір схем, оптимізація споживання струму при збереженні якісних характеристик роботи схеми. Було проведено аналіз роботи схем, швидкодія, якість вихідного сигналу, споживання струму та чутливість до частоти та амплітуди вхідного сигналу. Кожний параметр був проаналізований в кутовому аналізі, а також після розробки топологічного креслення з урахуванням ємносних та резистивних паразитних компонентів. Топологічні креслення було виконано з урахуванням паразитних явищ (руйнація металів під дією струму, паразитних компонентів між провідниками тощо). Кожна топологія подільника була перевірена на відповідність DRC та LVC з врахуванням технологічних вимог. Загальне споживання електричного струму пристроєм 6-10 мА з урахуванням активного балуна, який споживає 2-4 мА. Було використано 257 польових транзисторів різних конфігурацій, 30 конденсаторів та 14 резисторів. Загальний розмір розробленого блоку на чіпі 510 на 360 мкм.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »