Кафедра "Промислова і біомедична електроніка"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5397

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/pbme

Від 2000 року кафедра має назву "Промислова і біомедична електроніка", первісна назва – "Промислова електроніка".

Кафедра "Промислова електроніка" виділилася як самостійна одиниця 9 жовтня 1963 року внаслідок розділу кафедри електрифікації промислових підприємств на дві самостійні. Ведення навчального процесу з дисципліни "Промислова електроніка" раніше було доручено кафедрі електрифікації промислових підприємств, де цю роботу очолив талановитий педагог та дослідник Олег Олексійович Маєвський.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту енергетики, електроніки та електромеханіки Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Усього за шістьдесят років було підготовлено 8 докторів та 65 кандидатів технічних наук.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора технічних наук, 13 кандидатів технічних наук; 3 співробітника мають звання професора, 11 – доцента.

Переглянути

Фільтри

20201

Налаштування

Автор: search.filters.author.Zamyatin, P. N.Ключові слова: search.filters.subject.glycemic dynamics

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Information Analysis of Biochemical Parameters for Glucose Tolerance Tests
    (Springer Nature Switzerland AG, 2020) Sokol, Yevgen I.; Chmykhova, Oksana V.; Boyko, V. V.; Zamyatin, P. N.; Zamiatin, D. P.
    In the vast majority of existing methods of obtaining parametric biomedical information, it is represented by a finite set of informative parameters (features). Their informational significance is always different and practically not evaluated for the tasks of parametric identification and diagnosis of diabetes mellitus. In this paper, it is proposed to evaluate the informational significance of parameters (features) based on dispersion analysis of changes in their mathematical expectation with respect to residual noise. Fisher’s F-statistics were used as a quantitative measure of the changes, with the subsequent conversion of the obtained data into the amount of information expected based on the equations of the information measurement theory.