Автоматизована система класифікації звуковипромінюючих об’єктів за їх спектральними характеристиками

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВарава, Іван Андрійович
dc.contributor.authorБуренок, Артем Ігорович
dc.date.accessioned2020-09-16T09:42:58Z
dc.date.available2020-09-16T09:42:58Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractІз урахуванням стрімкого розвитку мікроконтролерів, появи дешевої елементної бази для датчиків та систем автоматичного генерування сигналів здатність формування датасетів гідроакустичних сигналів зростає. Як результат, зростає необхідність в розвитку систем, які націлені на обробку такої інформації автоматизовано. Важливою задачею є задача класифікації таких звукових сигналів, це важливо для сенсорних систем, які обробляють інформацію, що поступає з датчиків в реальному часі та не мають спостережувача-експерта, який міг би класифікувати сигнали сам. На сьогоднішній день існує багато алгоритмів, які є направленеми на вирішення такої задачі, але це дослідження всерівно залишається актуальним.uk
dc.description.abstractenThe rapid development of microcontrollers, the emergence of a cheap element base for sensors and automatic signal generation systems, the ability to form datasets of sonar signals is growing. As a result, there is a growing need to develop systems that aim to process such information automatically. An important task is the task of classifying such audio signals, this is important for sensor systems that process information coming from sensors in real time and do not have an expert observer who could classify the signals itself. Nowadays there are many algorithms that are aimed at solving this problem, but this study is still relevant.uk
dc.description.abstractruС учетом стремительного развития микроконтроллеров, появления дешевой элементной базы для датчиков и систем автоматического генерирования сигналов способность формирования датасета гидроакустических сигналов возрастает. Как результат, возрастает необходимость в развитии систем, которые нацелены на обработку такой информации автоматизировано. Важной задачей является задача классификации таких звуковых сигналов, это важно для сенсорных систем, которые обрабатывают информацию, поступающую с датчиков в реальном времени и не имеют спостережувача-эксперта, который мог бы классифицировать сигналы сам. На сегодняшний день существует много алгоритмов, которые являются направленемы на решение такой задачи, но это исследование все равно остается актуальным.uk
dc.format.page52 с.uk
dc.identifier.citationБуренок, А. І. Автоматизована система класифікації звуковипромінюючих об’єктів за їх спектральними характеристиками : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології / Буренок Артем Ігорович. – Київ, 2020. – 52 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36224
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectмел-кепстральні коефіцієнтиuk
dc.subjectаудіо сигналиuk
dc.titleАвтоматизована система класифікації звуковипромінюючих об’єктів за їх спектральними характеристикамиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Burenok_bakalavr.pdf
Розмір:
1.17 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (АПЕПС)
Бакалаврські роботи