Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Класифікація сигналів.
Статті в журналах з теми "Класифікація сигналів"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-17 статей у журналах для дослідження на тему "Класифікація сигналів".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Pantyeyev, R. "Ідентифікація джерел радіовипромінювання на основі аналізу параметрів сигналів". Herald of Kiev Institute of Business and Technology 46, № 4 (8 січня 2021): 67–73. http://dx.doi.org/10.37203/kibit.2020.46.08.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена створенню одиничного портрета джерела радіовипромінювання та способів його ідентифікації. Відомо, що для виявлення, ідентифікації та визначення місця розташування джерел радіовипромінювання застосовуються засоби радіомоніторингу. При цьому одним із важливих питань, що вирішується системою радіомоніторингу, є прийом та ідентифікація сигналу в радіоефірі. З метою ідентифікації розглянуті питання класифікації основних параметрів джерел радіовипромінювання, наведено класифікацію видів модуляції і основні параметри їх типів. У свою чергу, структуру сигналу дозволяють визначити автокореляційний та кореляційний методи. Автокореляція використовується для визначення таких параметрів сигналу, як тривалість повідомлення, тривалість блоку даних. Кореляція дозволяє ідентифікувати конкретний сигнал з наявного набору. Для виявлення джерела радіовипромінювання розроблено два узагальнених алгоритми: алгоритм розпізнавання виду джерела радіовипромінювання з невідомими параметрами та алгоритм ідентифікації джерела випромінювання за заданими параметрами. Наведені результати моделювання алгоритму розпізнавання джерела радіовипромінювання з заданими параметрами. Як заданий сигнал використовувалася сигнатура з лінійно-частотною модуляцією. Результатом роботи алгоритму моделювання є одиничний екстремум при повній відповідності сигналів; при розбіжності сигналів ширина екстремуму збільшується, що свідчить про розбіжності у параметрах сигналів. Алгоритм такого виду можна застосовувати для пошуку заданого виду сигналу, що дозволяє збільшити швидкість аналізу смуги і точність виявлення. Доведено, що для збільшення точності виявлення необхідно використовувати комбінацію вищезазначених двох алгоритмів з додатковою цифровою обробкою сигналів, що має привести до збільшення точності визначення виду сигналу і більш швидкому знаходженню параметрів джерела радіовипромінювання.
2
Хома, Ю. В., В. В. Хома, Су Юн та О. В. Кочан. "Аналіз ефективності методів коригування промахів у системах біометричної ідентифікації на підставі електрокардіограми". Scientific Bulletin of UNFU 30, № 3 (4 червня 2020): 99–105. http://dx.doi.org/10.36930/40300317.
Повний текст джерелаАнотація:
Здійснено порівняння ефективності різних методів коригування промахів у біометричних системах ідентифікації. Основна ідея – виявити сегменти ЕКГ-сигналу із промахами, і замість їх вилучення з процесу ідентифікації, застосувати процедуру їх коригування. Це дасть змогу отримати більший обсяг даних і кращу статистичну базу для навчання та калібрування системи. У роботі порівнювали три різні методи усунення промахів. Перший метод базується на оцінюванні статистичного відхилення вибірок від певного номінального значення на деякий поріг. При цьому аналізується не весь сигнал одразу, а тільки його частина в межах ковзного вікна. В основі двох інших методів знаходиться ідея застосування штучних нейронних мереж, зокрема одного із їх різновидів – автоенкодерів. Відмінність між методами із використанням автоенкодерів полягає у такому: в одному випадку теж використовується ковзне вікно, що дає змогу безпосередньо задавати критерії, за якими відбувається коригування, водночас як за іншим методом виконується коригування за критеріями, які система підбирає автоматично на етапі навчання. Окрім цього, в роботі описано структуру системи біометричної ідентифікації на підставі сигналу електрокардіограми. До ключових структурних компонентів системи належать: аналоговий вимірювальний блок, АЦП та низка цифрових функціональних блоків для перетворення та аналізу сигналів. Ці блоки можуть бути імплементовані на різних обчислювальних платформах, таких як мікроконтролери, ПК, хмарні сервіси). Ці цифрові блоки виконують такі перетворення, як: низькочастотна та високочастотна фільтрація, виявлення R–піків у сигналі електрокардіограми, сегментація серцевих циклів, нормалізація за амплітудою, усунення аномалій, зменшення розмірності та класифікація. Експерименти проводили на самостійно зібраному наборі даних LBDS (Lviv Biometric Dataset). Ця база даних на момент написання статті містила понад 1400 записів для 95 різних осіб. Базова похибка ідентифікації без коригування промахів становить близько 14 %. Після застосування процедури коригування промахів похибка ідентифікації зменшилась до 2,0 % для алгоритмів на підставі автоенкодерів та до 2,9 % для алгоритмів на підставі статистичних методів. При цьому найкращі результати було досягнуто за використання LDA класифікатора у поєднанні з PCA–компресією (1,7 %), а також для KNN класифікатора без PCA–компресії (2,3 %). Проте додавання процедури коригування промахів у процес біометричної ідентифікації призводить до певного збільшення часу на опрацювання сигналу (до 20 %), що однак не критично для більшості прикладних застосувань.
3
Mykytiuk, M. V., M. O. Zaitsev, T. B. Martyniuk, and L. V. Krupelnytskyi. "Systolic Architecture of Matrix Processor for Classifier Of Objects." Èlektronnoe modelirovanie 43, no. 3 (June 4, 2021): 36–46. http://dx.doi.org/10.15407/emodel.43.03.036.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто один з відомих методів класифікації об’єктів, в якому реалізовано критерій класифікації за максимумом дискримінантних функцій. Цей метод ефективно засто¬со-вується як класична обчислювальна модель, зокрема, у медицині при діагностуванні за-хворювань. Процес класифікації за цим методом можна реалізувати як просторово-роз-поділену обробку по стовпцях і рядках матриці у вигляді регулярних ітеративних алго¬ритмів. Це дозволяє відобразити їх на двовимірний систолічний масив матричного обчислювача у складі класифікатора об'єктів з подальшим розміщенням у ПЛІС. Запропонований матричний обчислю-вач функціонує в двох режимах і має низку специфічних властивостей, а саме виконання операції декремента одночасно над усіма елементами в кожному стовпці матриці обчислювача, а також використання сигналів ознаки нуля (обнуління) елементів в кожному рядку і кожному стовпці матриці як результатів обробки елементів дискримінантних функцій і для синхронізації самого процесу обробки. В подальшому за результатами обробки у матричному обчислювачі формують-ся вихідні сигнали класифікатора з визначенням конкретного класу об’єктів.
4
Самсоненко, Анатолій, Володимир Мазанов та Сергій Лукашенко. "ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РУХОМОГО ПУНКТУ ТЕХНІЧНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ МЕХАНІЗОВАНИХ ПІДРОЗДІЛІВ НАЦІОНАЛЬНОЇ ГВАРДІЇ УКРАЇНИ ТА ЗБРОЙНИХ СИЛ УКРАЇНИ ШЛЯХОМ ЙОГО ПЕРЕОСНАЩЕННЯ". Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки 79, № 1 (21 лютого 2020): 202–16. http://dx.doi.org/10.32453/3.v79i1.107.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті проаналізовано шляхи підвищення ефективності роботи пункту технічного спостереження (ПТС) на основі аналізу технічного забезпечення (ТЗ) механізованих підрозділів Національної гвардії України та Збройних Сил України, а також технічне оснащення наявних технічних пунктів спостереження (ПС) та необхідність доопрацювання існуючого мобільного комплексу наземної розвідки “Джеб” до потреб рухомого пункту технічного спостереження (РПТС), а потім його використання як базового. Мобільний пункт технічного спостереження мобільного комплексу наземної розвідки “Джеб” є частиною комплексу REW “Ground Exploration”, який потребує подальшої розробки шляхом розширення доступності оперативної інформації щодо контролю обладнання та особового складу. На сьогодні бойові можливості комплексу такі: автоматичне виявлення і розпізнавання наземних і малошвидкісних низьколітаючих цілей на відстані до 12 км за допомогою РЛС міліметрового діапазону; виявлення і розпізнавання цілей на відстані до 5–8 км в оптичному діапазоні довжин хвиль за допомогою телевізійної і тепловізійної систем в денних і нічних умовах, а так само в умовах обмеженої видимості; детальна дорозвідка цілей у видимому та інфрачервоному діапазонах довжин хвиль; визначення відстані до розвідувальних цілей з точністю до 5 м за допомогою лазерного далекоміра; визначення власних координат комплексу та цілей і прив’язка їх до місцевості; розвідка цілей в умовах активної протидії з боку супротивника засобами РЕБ; відображення озвідувальної інформації про цілі (кількість цілей, склад цілей, дальність, пеленг, детальна відеоінформація про цілі, координати комплексу) на дисплеї ЕОМ, що працює в мультиекранному режимі, і екрані РКІ монітора; сканування і реєстрація радіосигналів систем зв’язку і телекомунікації у виділених ділянках радіодіапазону; зняття характеристик зареєстрованих сигналів (несуча частота, ширина смуги, потужність, вид модуляції, параметри зондувальних імпульсів та ін.); відображення та індикація характеристик аналізованогодіапа зону/джерела; ведення бази даних зареєстрованих джерел; класифікація та ідентифікація виявлених джерел і прив’язка їх до можливих технічних засобів; визначення напрямку випромінювання виявлених джерел (за наявності відповідних антенних систем); перехоплення та реєстрації сигналів стільни кового, пейджерного і транкового зв’язку стандартів AMPS/DAMPS (протоколи IS-54B, IS-136 і IS-641), NAMPS, TACS, NMT-450 (900), GSM-900, DCS-1800, MPT-1327, EDACS, FLEX, RDS, POCSAG; передача розвідувальної інформації (текстової та відео) по радіоканалу на командні пункти.Практична реалізація запропонованого підходу дозволяє надати додаткову необхідну інформацію для прийняття управлінських рішень щодо ТЗ:технічний стан, місце розташування та причини зупинок контрольованого обладнання тощо, а також стан екіпажів та їх місцезнаходження; наявність сил і засобів ротивника в зоні дії підлеглих частин з ТЗ;прокладання оптимального маршруту відносно засобів ремонту та евакуації в реальному часі, пов’язаних з поточною ситуацією в бою.Інформація про РПТС повинна надходити через систему підключених датчиків, встановлених на контрольованих машинах, що дозволяє отримати дані:про стан машин, систем і механізмів машини;причини несподіваної зупинки автомобіля (перекинуті, застрягли, пожежі, травми (динамічний удар);наявність палива;наявність боєприпасів;облік споживання палива при підключенні додаткових датчиків рівня палива;ведення обліку кожного члена екіпажу. Набір датчиків залежить від цілей, які переслідує замовник. Ефективність запропонованої автоматизації обробки оперативної інформації про озброєння та військову техніку визначається при розробці проекту автоматизованої інформаційної технології (АІТ) з метою обґрунтування її доцільності і вибору оптимального варіанта, а також після практичної реалізації проекту для обчислення фактично отриманого ефекту Запропоновано метод визначення ефективності модернізованого мобільного комплексу наземних розвідувальних даних РЕБ “Джеб” для потреб РПТС.
5
Добровська, Л., та А. Руденко. "ІДЕНТИФІКАЦІЯ КОРИСТУВАЧІВ ПІДСИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ НА ОСНОВІ СІТКІВКИ ОКА". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (11 грудня 2021): 121–29. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.246909.
Повний текст джерелаАнотація:
Забезпечення біометричної безпеки має важливе значення в більшості сценаріїв перевірки справжності користувача та його ідентифікації. Розпізнавання, засноване на зразках райдужної оболонки, є важливою областю досліджень, покликаної забезпечити надійну, просту і швидку підсистему ідентифікації користувачів системи, яка використовує камеру (її можна використовувати у будь-якій системі, яка має механізм авторизації, де необхідна гарантія підвищеної безпеки). Мета роботи полягає у встановленні основних етапів алгоритму ідентифікації (класифікації) користувачів системи на основі обробки зображення сітківки ока із зіницею.
Алгоритм розпізнавання райдужної оболонки ока для реєстрації користувачів системи включає такі етапи
- попередня обробка зображення: зображення проходить різні фільтри (серед них фільтр Гауса та низько-частотні фільтри, гістограмні перетворення);
- препроцессінг: 1) локалізація внутрішніх і зовнішніх меж області райдужної оболонки ока з використанням генетичного алгоритму; 2) нормалізація зображення, 3) виокремлення значущої інформації;
- класифікація (або зіставлення із елементами БД) - виконана на основі двошарового персептрону (ДП).
Для оцінки алгоритмів розпізнавання райдужної оболонки використано базу даних оцифрованих 100 зображень очей у відтінках сірого від 50 різних людей (класів). Експерименти проводилися у два етапи: 1) сегментація і 2) розпізнавання райдужної оболонки. На першому етапі для локалізації райдужних оболонок застосовується алгоритм прямокутної області. На другому етапі виконується класифікація малюнка райдужної оболонки за допомогою мережі. Сформовані множини навчання й тестування (відповідно 60 зображень очей від 30 різних людей; 40 зображень очей від 20 різних людей). Виявлені райдужки для класифікації після нормалізації та посилення масштабуються за допомогою усереднення. Це допомагає зменшити розмір мережі. Потім зображення подаються матрицями, які є вхідним сигналом для мережі. Виходами ДП є класи візерунків райдужки. Для класифікації райдужної оболонки використовується алгоритм нейронного навчання. Точність розпізнавання на множині навчання становила 95,25%; на множині тестування - 89%.
Ключові слова - біометрія, розпізнавання райдужної оболонки ока, нейронна мережа
6
Розгонаєв, С. М., та П. П. Чабаненко. "Підвищення інформативності й інваріантності класифікаційних ознак перевипромінюваних радіолокаційних сигналів надводним кораблем". Озброєння та військова техніка 14, № 2 (27 червня 2017): 76–79. http://dx.doi.org/10.34169/2414-0651.2017.2(14).76-79.
Повний текст джерела
7
Кукунін, С. "Розробка цілісної методології організації систем типу «розумний будинок» в рамках парадигми «інтернету речей»." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 38 (13 березня 2020): 40–45. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-38-06.
Повний текст джерелаАнотація:
Досліджено сучасні підходи, що використовуються у апаратно-програмних платформах домашньої автоматизації систем типу «розумний будинок» в рамках загальної концепції «Інтернету речей». Для організації взаємодії між елементами платформи домашньої автоматизації було запропоновано використати імовірнісно‑часові моделі, зокрема розрізнювальну модель умовного випадкового поля та нейромережеві алгоритми прогнозування. Побудована універсальна схема організації, контролю та управління датчиків, контролерів та актуаторів системи «розумний будинок». Запропоновані базові підходи впровадження розрізнювальних імовірнісно-часових моделей при побудові нейромережевих алгоритмів домашньої автоматизації. Побудовано математичну модель роботи нейромережевого алгоритму класифікації шаблонів вхідних інформаційних сигналів, що отримуються від мережі датчиків.
8
Крупенко, Сергій, Сергій Лаптєв, Тетяна Лаптєва та Олег Кітура. "ПОБУДОВА СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ТА УПРАВЛІННЯ ДОСТУПОМ ЗА ДОПОМОГОЮ АКУСТИЧНОГО МЕТОДУ АВТЕНТИФІКАЦІЇ ТА АВТОРИЗАЦІЇ". ГРААЛЬ НАУКИ, № 5 (13 червня 2021): 160–63. http://dx.doi.org/10.36074/grail-of-science.04.06.2021.029.
Повний текст джерелаАнотація:
В сучасному світі існує кілька важливих напрямків захисту інформації. У роботі проведений аналіз предметної області, задачі автентифікація та авторизації певної особи акустичним методом. Завдання визначення рівня доступу до певної інформації або для підтвердження виконання певних повноважень. Описані алгоритми попередньої обробки сигналу, алгоритми виділення критеріїв і концепції функціонування класифікатора. Представлено процес обробки мовного сигналу. Який можливо розбити на кілька частин ознак і методів ідентифікації. В сукупності, вищеописаний метод є потужним інструментом класифікації стосовно предметної області.
9
Білобородова, Т. О., М. О. Коверга, І. В. Хамула, П. О. Петров, Л. В. Білобородова та М. В. Нестеров. "Методологія автоматичної оцінки біомедичних даних". ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, № 7 (263) (10 грудня 2020): 18–23. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2020-263-7-18-23.
Повний текст джерелаАнотація:
Сучасний розвиток інформаційних технологій відкриває нові можливості в біомедичному моніторингу. Широкий спектр біомедичних датчиків використовується для отримання різних фізіологічних сигналів людини, що можуть свідчити про наявність симптомів хвороби Паркінсона, зокрема, такого як тремор. Визначено, що існуючі методи класифікації даних для визначення постурального тремору недостатньо ефективні. Запропонована методологія включає отримання та сегментація даних, вилучення ознак, моделювання з етапами навчання і тестування для отримання оцінки про передбачуваний ступінь тремору. Дані отримані відповідно до п’яти ступенів тяжкості тремору і містять часову мітку і дані акселерометра по трьох осях. Отримані дані сегментовані у сегменти у вигляді односекундного вікна, що не перекривається. Обробка даних виконана для даних отриманих сегментів. З кожного компонента прискорення сегмента вилучаються наступні ознаки: середнє для x, y, z; стандартне відхилення для x, y, z; максимальне та мінімальне значення для x, y, z; медіана для x, y, z; ентропіядля x, y, z; автокореляція для x, y, z; енергія послідовності для x, y, z; кореляція Пірсона для x і z; кореляція Пірсона для y і z; кореляція Пірсона для x і y. Моделювання проведено з застосуваннямалгоритму підвищення градієнтного дерева XGBoost, якийзастосовано для співставлення ступеню тремору відповідним виділеним векторам ознак. Навчена модель використана для оцінки ступеню тремору усіх векторів ознак в одному тесті. Середні оцінки ступеню тремору представляють оцінки ступеню кожного класу. Класифікатор надає індивідуальний результат для кожного сегмента вилучених з даних тесту ознак. Результати отриманої матриці невідповідності використано для оцінки якості класифікації. На тестових даних отримана точність класифікації з використанням параметру F1-score, що становить 92%. Розрахована важливість кожної вилученої ознаки відносно класу, яка вказує корисність ознаки при побудові дерев рішень в моделі. Визначена важливість вилучених ознак у відповідності до класу, в подальших дослідження використовуватиметься для зменшення обсягу вхідних даних.
10
Ostroumov, I. "АНАЛІЗ ПЕРСПЕКТИВНИХ СИСТЕМ ЗОНАЛЬНОЇ НАВІГАЦІЇ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 6, № 52 (13 грудня 2018): 14–19. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.6.014.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена питанню позиціонування літального апарату, а саме резервним чи альтернативним до супутникових методам визначення координат місцеположення у просторі. Виконано детальний аналіз сучасних засобів позиціонування за сигналами наземних кутомірних та далекомірних радіомаяків, щодо відповідності вимогам зональної навігації RNP/RNAV. Розглянуті можливі шляхи підвищення точності позиціонування за парами далекомірних радіомаяків. Крім того, проаналізовано можливості мультилатераційних систем, пасивного використання сигналів далекомірного обладнання, псевдосупутникових та позиціонування засноване на зворотних відстанях, виділено переваги та недоліки кожного з методів. Розроблено загальну класифікацію засобів позиціонування літака з урахуванням перспективних засобів зональної навігації. Висновки. На сьогоднішній день методи позиціонування за парами радіонавігаційних засобів є широко розповсюджені, проте їх точність обмежена геометрією взаємного місцерозташування, що є причиною невідповідності майбутнім вимогам зональної навігації. Відповідно до виконаного аналізу, найбільш перспективними засобами альтернативного позиціонування є застосування мультилате-раційних та псевдосупутникових систем. У той час як пасивне використання DME, MOSAIC чи DivR потребують значних затрат на розбудову наземної мережі та зміну бортового обладнання ПК. Вагомим є застосування цифрових мереж передачі даних, що підтримують функцію позиціонування за наземними станціями.
11
Корякін, Олексій Олексійович. "ПРИЙОМИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОЇ РЕВЕРБЕРАЦІЇ У СУЧАСНІЙ ЗВУКОРЕЖИСУРІ". Вісник КНУКіМ. Серія «Мистецтвознавство», № 45 (17 грудня 2021): 93–99. http://dx.doi.org/10.31866/2410-1176.45.2021.247373.
Повний текст джерелаАнотація:
Мета статті полягає в систематизації основних сучасних прийомів використання реверберації у звукорежисурі. Для реалізації мети використано методи: системно-аналітичний, мистецтвознавчий та порівняльно-історичний. Наукова новизна полягає в уточненні класифікації та систематизації основних сучасних прийомів використання штучної реверберації, а також опануванні методичних засад штучної реверберації в процесі професійної підготовки. Основні результати і висновки дослідження. Еволюція цифрових технологій у галузі звукорежисури, запровадження ревербераційних алгоритмів сприяли активному використанню штучної реверберації, зокрема «згорткової» реверберації із найсучаснішим ревербераційним алгоритмом. У статті розглянуто прийоми штучної реверберації для створення звукової перспективи; для оброблення back-вокалу та дилею; для «пом’якшення» звучання певних партій музичних інструментів; для опрацювання різних однотипних сигналів; для оброблення партії соло з двома ефектами реверберації. Певні різновиди штучної реверберації використовувалися на різних етапах розвитку музичної індустрії. Сучасний стан розвитку програмного забезпечення дає змогу використовувати відразу декілька алгоритмів реверберації і створювати оригінальне звучання. Засвоєння здобувачами вищої освіти прийомів штучної реверберації доцільно розпочати з найпростіших ефектів із незначним варіюванням лише певних параметрів. Подальше опанування штучної реверберації варто здійснювати засобами програмного забезпечення (зокрема, з допомогою безплатних VST-плагінів) для цифрових звукових робочих станцій.
12
Kulyk, O. V. "ПРОГНОСТИЧНИЙ ІНДЕКС ВІДНОВЛЕННЯ СВІДОМОСТІ У ПАЦІЄНТІВ ІЗ ТРИВАЛИМИ ЇЇ РОЗЛАДАМИ ПІСЛЯ ТЯЖКОЇ ЧЕРЕПНО-МОЗКОВОЇ ТРАВМИ". Вісник наукових досліджень, № 3 (29 жовтня 2018): 80–88. http://dx.doi.org/10.11603/2415-8798.2018.3.9421.
Повний текст джерелаАнотація:
В основу роботи покладено результати діагностики, реабілітації та відновного лікування 220-ти хворих із посткоматозними тривалими розладами свідомості після тяжкої черепно-мозкової травми (ЧМТ). Головну увагу приділяють актуальній темі прогнозування відновлення свідомості відповідно до стадій класифікації Т. А. Доброхотової у ході реабілітаційного маршруту. Розкрито особливості 28-ми ключових зведених високоінформативних показників, які використовували для розрахунку прогностичного індексу відновлення свідомості, проведено аналіз маловивчених та спірних донині питань щодо їх кореляції із клінічними показниками переходу від вегетативного статусу до вищих стадій синдромів посткоматозної свідомості. В дослідженні акцентується на тому, що прогностичний індекс відновлення свідомості виконував практичну і визначальну функцію, а не був лише умовою в плануванні тактики подальших реабілітаційних заходів та визначенні їх вірогідної ефективності. На основі отриманих даних зробили висновок про суттєву перевагу нейрофізіологічних методів діагностики (кількісної ЕЕГ) над нейровізуалізуючими (СКТ, МРТ) в прогнозуванні відновлення свідомості після тривалої посттравматичної коми. Найінформативнішою та найчутливішою виявилися група показників нелінійної нейродинаміки та детермінованого хаосу: ентропія, розмірності атракторів, мультифрактальні властивості сигналів ЕЕГ, а також показників кореляційного та спектрального аналізу. Саме ці показники і їх значення утворювали 16 з 28 специфічних індексованих величин, одночасна наявність чи відсутність яких у конкретного хворого на конкретній стадії відновлення свідомості формувала ядро їх прогностичного індексу відновлення, а динаміка змін у часі доклінічно свідчила за напрямок еволюції біоелектричної активності головного мозку, а тому й еквівалентних коркових функцій. Усі інші методи проведеної діагностики були допоміжними і тільки посилювали або послаблювали ймовірний прогноз.
13
Похлєбіна, Н. О., О. В. Мазур та Д. А. Ковальчук. "Стан розвитку та шляхи удосконалення систем автоматичного керування параметрами випромінювання DFB лазерів". Automation of technological and business processes 12, № 2 (30 червня 2020): 34–40. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v12i2.1807.
Повний текст джерелаАнотація:
Робота присвячена дослідженню напівпровідникових лазерів, їх функціонуванню, формалізації процесу як об'єкту керування. Розглянуті системи автоматичного керування напівпровідниковими лазерними діодами з розподіленим зворотнім зв’язком, зокрема одночастотні DFB- (англ. Distributed feedbacklaser «з розподіленим зворотним зв'язком»)лазерні діоди, які використовуються, як в якості високостабільних джерел оптичного сигналу у системах передачі даних так і джерел випромінювання із змінною довжиною хвилі випромінювання. Приведені основні відомості про лазерні діоди, їх характеристики та класифікація за фізичним станом. Розглянуті питання використання DFB-лазерів в якості джерела когерентного електромагнітного випромінювання зі змінною довжиною хвилі випромінювання. Представлена структурна схема типового напівпровідникового лазерного DFB-модуля, з взаємозв’язками між його основними компонентами. Проведена параметризація процесу формування лазерного випромінювання до рівня параметричної схеми. Представлена параметрична схема процесу як об’єкту керування та структурна схема моделі процесу. Проведено аналіз структурної організація існуючих систем автоматичного керування. Розглянуті принципи побудови існуючих систем автоматичного керування, які використовуються для формування когерентного електромагнітного випромінювання в системах передачі даних за технологією оптичного мультиплексування CWDM(Coarse Walelenght Devision Multiplexing) та DWDM (Dense Walelenght Devision Multiplexing). Виявлено основні недоліки та розглянуті можливі рішення для удосконалення структури і функцій систем автоматичного керування процесом. Представлені структурні схемі перспективних систем автоматичного керування побудованих за принципами інваріантності та автономності.
14
Білецький, Микола, Дмитро Крищенко, Анатолій Ладанюк та Василь Кишенько. "ВИКОРИСТАННЯ ГРАФОВИХ МОДЕЛЕЙ КІНЦЕВИХ АВТОМАТІВ У СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ СКЛАДНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ". ГРААЛЬ НАУКИ, № 4 (14 травня 2021): 215–19. http://dx.doi.org/10.36074/grail-of-science.07.05.2021.041.
Повний текст джерелаАнотація:
Управління нестаціонарними системами являється нетривіальною задачею. Однією з умов ефективного управління являється необхідність зміни та налаштування алгоритмів управління при динамічних умовах функціонування автоматизованих систем. В роботі розглядаються питання побудови системи управління на основі моделей теорії графів. В якості об’єктів дослідження виступають підходи та методи управління складними нестаціонарними системами. Розглядається підхід, заснований на класифікації факторів впливу на об’єкти управління. Розглядається управління при значних динамічних факторах зовнішнього середовища. В якості методів досліджень використовувалось імітаційне і комп’ютерне моделювання, які дозволили оцінити ефективність запропонованих підходів і методів управління. Також застосовувались методи системного аналізу та сучасні алгоритми на графах. Представлений підхід надає змогу проаналізувати динамічну поведінку нестаціонарного об’єкта управління, коли відомо, що деякі характеристики та фактори зовнішнього середовища, можуть впливати на управління об’єктами. Механізм кінцевого автомата дозволяє здійснювати автоматичне переключення алгоритмів управління в залежності від ситуації. Дослідження показали доцільність використання пропонованого підходу для управління складними нестаціонарними системами автоматизації. В роботі розглядаються основні принципи, по яким правила та алгоритми можуть та повинні змінюватися: зміна цілей управління та обмежень, зміна структури та характеристик технологічного об’єкта управління в процесі експлуатації сушарки зерна та брагоректифікаційної колони, зношення та руйнування технологічних вузлів об’єкта управління, модернізація, реконструкція та ремонт технологічного об’єкта управління, зміна властивостей та якості перероблюваних технологічними об’єктами матеріалів, зміна властивостей сигналів вимірювальної інформації та даних, які формуються людьми. В роботі розглядаються умови, в яких алгоритм управління повинен переключатись, підлаштовуватися під зміни в умовах функціонування об’єктів, якщо відома інформація або прогнози експертів, коли ці зміни відбуваються. Автори статті являються прибічниками еволюційного підходу, який заснований на додатковому дослідженні об’єктів в процесі експлуатації, та нестаціонарних нелінійних динамічних умов.
15
Martsenyuk, V. P., I. V. Zhulkevych, A. S. Sverstiuk, N. A. Melnyk, N. V. Kozodii та I. B. Berezovska. "ВИКОРИСТАННЯ БІОСЕНСОРІВ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА". Вісник соціальної гігієни та організації охорони здоров'я України, № 2 (18 жовтня 2019): 107–14. http://dx.doi.org/10.11603/1681-2786.2019.2.10491.
Повний текст джерелаАнотація:
Мета: розглянути класифікацію біосенсорів (за типом перетворювача), принцип їх роботи, галузі застосування біосенсорів залежно від виду забруднювачів навколишнього середовища та основні напрямки подальшого розвитку біосенсорних технологій.
Матеріали і методи. У дослідженні застосовано бібліосемантичний та аналітичний методи.
Результати. Біосенсор є портативним аналітичним пристроєм, що складається з чутливого елемента біологічного походження та фізико-хімічного перетворювача. Його устаткування має такі компоненти: біорецептор, перетворювач, процесор сигналу на виході. Біосенсори класифікуються відповідно до біорецептора (ферменти, імуноафінність, ДНК і цілі мікробні клітини) чи перетворювача (електрохімічний, оптичний, п’єзоелектричний, електрохімічний та тепловий біосенсори). Як біосенсори, так і біологічні прилади можна використовувати як інструменти контролю параметрів навколишнього середовища – для оцінки фізичного, хімічного та біологічного моніторингу забруднювальних речовин у довкіллі. Основні програми біосенсорів призначено для виявлення та контролю різних забруднювальних речовин, включно солі важких металів, органічні та неорганічні забруднювачі, токсини, антибіотики і мікроорганізми.
Висновки. Застосування сучасних нанотехнологічних біосенсорів має великий потенціал для екологічного моніторингу та для виявлення забруднювальних речовин, оскільки дані біологічні пристрої є портативними і дають змогу проводити вимірювання в режимі реального часу. Принцип роботи біосенсора ґрунтується на здатності фіксування біологічного матеріалу, відбувається за допомогою фізичного або мембранного захоплення, нековалентних або ковалентних зв’язків.
16
Юрченко, Артем. "ОСОБЛИВОСТІ ТУРИСТСЬКО-КРАЄЗНАВЧОЇ РОБОТИ У ДИТЯЧИХ ОРГАНІЗАЦІЯХ: КОМПЛЕКСНИЙ ПІДХІД". Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: педагогічні науки 16, № 1 (12 червня 2021): 420–32. http://dx.doi.org/10.32453/pedzbirnyk.v16i1.715.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглянуто теоретичні та методичні аспекти організації та проведення туристсько-краєзнавчої роботи у дитячих організаціях. Обґрунтовано поняття дитячої організації, під яким розуміється одна зі структур у різноманітті молодіжних рухів, форма організації дитячої самодіяльності, соціальної активності, самореалізації; особливе педагогічно-організоване середовище життєдіяльності дитини; педагогічно перетворений соціум. Визначено організаційні та виховні особливості краєзнавчо-туристичної роботи дитячих організацій у комплексному підході. Описано особливості комплексного підхіду щодо туристсько-краєзнавчої роботи дитячих організацій, що визначається як процес одночасного вирішення великої кількості виховних завдань, змістовно поєднаних у спільну виховну форму. Описано форми туристсько-краєзнавчої роботи у дитячих організаціях: таборування, піший похід, мандрівка на човнах, наукові експедиції, дослідження.Краєзнавчо-туристична робота дитячих організацій відзначається як найбільш вдалий комплексний напрям, який вирішує велику кількість завдань естетичного, екологічного, патріотичного та фізичного розвитку особистості. Незалежно від характеристик та класифікацій дитячих організацій їх місце зустрічі найбільш ефективно відбувається під час спільних таборувань, експедицій, досліджень.Розглянуто досвід чотирьох дитячих організації дитячого соціально-педагогічного Центру “Сигнал” як громадської організації Сумського державного педагогічного університету імені А. С. Макаренка, що склали розгалужену систему, яка з часом сформувалась у традиційну систему краєзнавчо-туристичної роботи громадського ліцею “Сузір’я”, скаутського об’єднання ЕСкО, юних футболістів аматорів Сумщини та юних рятівників “Соколята”.
17
Зозуля, В. А., С. І. Осадчий, Ю. Б. Бєляєв та Paweł Pawłowski. "КЛАСИФІКАЦІЯ ЗАВДАНЬ І ПРИНЦИПІВ УПРАВЛІННЯ МЕХАНІЗМОМ ПАРАЛЕЛЬНОЇ КІНЕМАТИЧНОЇ СТРУКТУРИ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ РІЗНИХ ЗАВДАНЬ". Автоматизація технологічних і бізнес-процесів 10, № 2 (17 липня 2018). http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v10i2.973.
Повний текст джерелаАнотація:
<p class="western" style="margin-bottom: 0in; line-height: 100%;" lang="ru-RU" align="justify"><span style="font-family: Times New Roman, serif;"><span style="font-size: small;"><span lang="uk-UA"><em>Наведено класифікацію механізмів паралельної кінематичної структури на основі платформи Стюарта (гексапод) за видами робіт, що виконуються. Це оброблювальні центри (верстати), координаційно-вимірювальні центри, вібраційні платформи (стенди для випробувань), симулятори (руху), стабілізаційна платформа. Показано, що існують технологічні завдання при яких механізм паралельної кінематичної структури на основі платформи Стюарта (гексапод) здійснює рух, точно слідуючи бажаної траєкторії і положенню орієнтації в певному часовому інтервалі: при значному впливі, що обурює з боку навколишнього середовища (оброблювальний центр - режим в зоні обробки, стабілізаційна платформа - під впливом поривів вітру, морської качки) так і при незначному впливі, що обурює з боку навколишнього середовища (тренажер льотної підготовки, вібраційна платформа). При цьому практично всі види завдань, які вирішуються механізмом паралельної кінематичної структури типу гексапод здійснюються в режимі програмного управління. Для кожного виду завдань запропоновані і обґрунтовані функціональні схеми системи керування рухом механізмом паралельної кінематичної структури на основі платформи Стюарта та проведено їх аналіз. Показано, що незалежно від сфери застосування все системи управління механізмами паралельної структури можуть бути класифіковані як багатовимірні системи, що стежать одно або двоконтурні з корекцією по обуренню чи ні. Визначено фізичний зміст вектору програмних сигналів в залежності від сфери застосування механізму паралельної кінематичної структури. Виходячи з недоліків систем, що стежать, запропоновано будувати систему керування гексаподом на основі схем, які мають потенційно більшу точність відтворення програмного сигналу за рахунок збільшення числа ступенів вільності у виборі регулятора.</em></span></span></span></p>