Вісники НТУ "ХПІ"
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494
З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Ідентифікація лінійних динамічних систем у середовищі поліноміальних сигналів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Куценко, Олександр Сергійович; Безменов, Микола ІвановичЗапропоновано метод структурної та параметричної ідентифікації одновимірних лінійних стаціонарних динамічних систем, поданих диференціальними рівняннями зв’язку «вхід–вихід». Метод орієнтований як на активний, так і на пасивний експерименти. В основу методу покладено поліноміальне подання вхідного та вихідного сигналів динамічної системи, що ідентифікується. Запропоновано компактне векторно-матричне подання поліномів, що дозволило знаходити вимушену складову розв’язку лінійних диференціальних рівнянь як результат виконання простих лінійних алгебраїчних операцій. Векторно-матричне подання поліномів дозволило досить просто розв’язати задачу обернення лінійних динамічних систем та задачу компенсації виміряного збурення. Питання подання часових сигналів у поліноміальній формі у цій роботі не розглядаються. Виходячи з отриманого лінійного подання одновимірної динамічної системи, що зв’язує між собою параметри вхідного та вихідного сигналів з параметрами диференціального рівняння математичної моделі динамічної системи, що ідентифікується, отримана лінійна система алгебраїчних рівнянь щодо невідомих коефіцієнтів диференціального рівняння процесу. У загальному випадку отримана система відноситься до класу перевизначених систем, у зв’язку з чим її розв’язок може бути отриманий методом найменших квадратів і зводиться до знаходження псевдооборотної матриці. Запропоновано структурну схему програмного забезпечення для розв’язання задачі структурної та параметричної ідентифікації в середовищі поліноміальних сигналів. Алгоритм включає процедуру порівняння результатів чисельного моделювання ідентифікованої моделі з вихідним експериментальним сигналом та корекцію структури моделі за результатами порівняння.Документ Обзор методов автоматического распознавания эмоционального состояния человека по изображению(Национальный технический универститет "Харьковский политехнический институт", 2020) Ульянко, Артем Леонидович; Дорофеев, Юрий ИвановичРассматривается задача распознавания эмоционального состояния человека по изображению. Приведен обзор основных способов описания человеческих эмоций: разделение на конечное число классов и использование векторного описания. Представлены существующие разработки в области распознавания эмоций по изображению, а также приведен общий алгоритм работы подобных систем. Основными этапами решения задачи распознавании эмоций являются поиск лица на изображении и классификация эмоции. Информационная технология распознавания эмоций представлена в графической нотации. Описаны принципы работы алгоритма Виолы -Джонса, который используется для определения лица человека на изображении Представлены подходы, которые применяются для решения задачи классификации: алгоритм Виолы-Джонса, метод опорных точек, различные архитектуры нейронных сетей, которые предназначены для классификации изображений. Проанализированы преимущества и недостатки метода опорных точек, базирующегося на системе кодирования лицевых движений, а также способ применения алгоритма Виолы-Джонса для классификации эмоций. Рассмотрен метод распознавания эмоционального состояния человека на основании визуальной информации с применением сверточных нейронных сетей. Описаны принципы действия сверточных, субдискретизирующих и полносвязных слоев нейронной сети. На основе анализа опубликованных работ приведены результаты точности распознавания в различных условиях. Также представлены работы, в которых для анализа эмоционального состояния применяется комбинация сверточных и рекуррентных нейронных сетей, где кроме визуальной информации используется дополнительный источник – аудиопоток, что позволяет более эффективно классифицировать эмоции в видеопотоке. Представлены наиболее популярные обучающие выборки данных для решения рассмотренной задачи.Документ Розробка Аndroid додатку для системи підтримки Холтерівського моніторування(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Гармаш, Данііл Васильович; Дорофєєв, Юрій ІвановичВ роботі розглянуті питання розробки програмного забезпечення для підтримки системи холтерівського моніторування, яке орієнтоване на застосування пристроїв, на базі операційної систему Android. На основі існуючих методів цифрової обробки даних розроблено програмний додаток, який дозволяє проводити моніторування стану серцево-судинної системи користувача в режимі реального часу та наступною відправкою даних безпосередньо до лікаря-фахівця в зручному для аналізу форматі. Запропоновано метод обробки даних за допомогою алгоритму, в основі якого використано шаблон, складений з метасимволів регулярних виразів, який забезпечує швидке і точне просіювання отриманих даних. В результаті роботи алгоритму формується бінарний файл, який містить тільки необхідні дані для подальшого аналізу. На перших етапах програмний додаток, встановлений на Android пристрої, виконує первинний аналіз файлу і розбиває дані на фрагменти, які відповідають часовим проміжкам тривалістю шістдесят хвилин кожний. Таким чином, протягом доби формується двадцять чотири фрагмента даних, на основі кожного з яких створюються графіки, що ілюструють роботу серцево-судинної системи пацієнта, які користувач має можливість переглянути. При виникненні критичних показників в роботі серцево-судинної системи, програмний додаток автоматично викликає швидку допомогу та відправляє лікарю дані за останні дві доби у форматі крапкових графіків, оскільки досвід практикуючих лікарів показав, що саме такі графіки є найбільш наочними та інформативними. Також лікар має можливість отримати доступ до даних холтерівського моніторування серцево-судинної системи користувача в будь-який момент, використавши термінальну частину програми на своєму Android пристрої.