2024
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/76250
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Застосування персонального комп'ютера для проведення та обробки сигналу вихрострумового контролю(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Корнєв, Іван Костянтинович; Хомяк, Юрій Валентинович; Познякова, Маргарита ЄвгенівнаРозглянуто методи формування та обробки сигналів вихрострумового перетворювача з використанням персонального комп'ютера. Вихрострумові перетворювачі відіграють важливу роль у вимірюваннях без контакту і знаходять застосування у різних галузях, включаючи промисловість, авіацію та медицину. Стаття розглядає основні аспекти вихрострумового перетворювача, включаючи його технічні характеристики та принципи роботи. Вивчається обладнання та програмне забезпечення, необхідне для збору та обробки сигналів, і надаються поради щодо вибору відповідного обладнання та програм. Розглядаються методи формування сигналів вихрострумового перетворювача та основні параметри, що впливають на точність вимірювань. Крім того, приводиться огляд методів обробки сигналів, включаючи аналіз гармонік, фільтрацію та визначення параметрів об'єкта вимірювання. Разом із тим розглядаються практичні застосування вихрострумового перетворювача і наводяться приклади проектів, де ця технологія знайшла своє застосування. Завдяки наведеній інформації є змога отримати зрозуміле уявлення про те, як використовувати вихрострумовий перетворювач з персональним комп'ютером для збору та обробки сигналів, що робить публікацію корисною для інженерів, науковців і спеціалістів у галузі вимірювань та неруйнівного контролю.Документ Нейронна мережа для розпізнавання та класифікації зображень на кордонах декількох класів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій Юрійович; Мезенцев, Микола ВікторовичНейронна мережа належить до комп‘ютерних систем обчислювальної техніки та штучного інтелекту в області побудови автоматизованих систем розпізнавання та класифікації зображень на кордоні декількох класів, що виконаний з можливістю виконування діагностики та розпізнавання зображення на кордонах двох, трьох та більшого числа класів завдяки тому, що шар схем виділення одного, двох або більшої кількості одиничних сигналів з виходів шару вихідних нейронів Y1 , Y2 , , Yp , , Ym в кожний момент часу пам‘ятає число ненульових сигналів на виході нейронів вихідного шару, а другий шар вихідних нейронів X1 , X 2 , , X p , , X m запам‘ятовує нейрони вихідного шару, які мають на своїх виходах ненульові сигнали. Технічним результатом, що досягається цією нейронною мережею є збільшення числа класів, які розпізнаються, та можливість розпізнавати зображення, що знаходяться на однаковій відстані Хемінга від двох, трьох або більшої кількості еталонних зображень, що зберігаються у вагах зв‘язків нейронів шару, що запам‘ятовує. Проведено експериментальне оцінювання методу та нейронної мережі для розв‘язання задач зіставлення цифрових зображень. Нейронна мережа реалізована у вигляді програмної утілити.