Кафедра мікропроцесорних технологій і систем (МТС)

Постійний URI для цієї колекції

Перегляд

Останні подання

Зараз показано 1 - 20 з 627
  • Публікація
    Implementation of adaptive filters based on neural networks for digital signal processing
    (ХНУРЕ, 2025) Stepuro, O. V.
    One approach that overcomes the limitations of traditional methods is the use of multi-layer neural network architectures such as MLP and RNN. These networks can automatically learn from input signals and adjust their parameters for optimal filtering. The network consists of three main components: an input layer, one or more hidden layers, and an output layer, which allows for nonlinear transformation of the signal. The network is trained using the backpropagation algorithm, which minimizes the error between the actual and desired output.
  • Публікація
    Застосування LSTM та автоенкодерів у MATLAB для виявлення аномалій у датчикових даних
    (ХНУРЕ, 2025) Столовий, І. В.
    This paper discusses the application of LSTM models and autoencoders for anomaly detection in biomedical signals, specifically in data from medical sensors. LSTM models, due to their ability to work with time series, allow for efficient learning from signal data and the detection of patterns.
  • Публікація
    Використання інструментів Deep Learning Toolbox
    (ХНУРЕ, 2025) Яковенко, О. С.
    The Deep Learning Toolbox in MATLAB provides a powerful set of tools for developing and training neural networks that can be effectively used for various signal processing tasks. This tool supports working with neural network types such as multilayer perceptrons (MLP), recurrent neural networks (RNN), LSTM (Long Short-Term Memory), and convolutional neural networks (CNN). All these architectures can be applied to analyze and process different types of signals, such as audio, images, time series, and biometric data.
  • Публікація
    Використання ПЛІС для мереж інтернету речей
    (ХНУРЕ, 2025) Старокожев, С. В.
    The article examines the use of field-programmable gate arrays (FPGAs) in modern Internet of Things (IoT) networks. Key requirements for such networks are analyzed, including high data throughput, minimization of transmission de lays, and security assurance, as well as how the use of FPGAs helps meet these requirements. While typical IoT solutions are better suited for ASICs or embedded processors, the flexibility and reconfigurability of FPGAs make them essential for projects that require specialized networking solutions and adaptation to unique requirements.
  • Публікація
    Синтез мови з використанням глибокого навчання у MATLAB моделювання системи Text to-Speech
    (ХНУРЕ, 2025) Ігнатюк, І. В.
    This work examines the implementation of a thought synthesis system based on deep knowledge, using MATLAB. The main idea is to model the Text to-Speech (TTS) system using a variety of neural boundary methods to ensure high accuracy of the generated speech.
  • Публікація
    Signal processing in unmanned vehicles (ADAS) with MATLAB
    (ХНУРЕ, 2025) Karpovich, B. О.
    Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) in unmanned vehicles rely on robust signal processing techniques to interpret sensor data and make critical navigation decisions. This paper examines key MATLAB implementations for ADAS applications.
  • Публікація
    Розробка нейронної мережі для розпізнавання людей на апаратній платформі Raspberry Pi
    (ХНУРЕ, 2025) Сербський, Г. О.
    The necessity of introducing object recognition algorithms in modern video surveillance systems is shown. Variants of standard neural network architectures and simple solutions for embedded systems are analyzed. A neural network has been developed that allows people to be recognized on the Raspberry PI hard ware platform. The network allows us to process the video stream in near real time. The accuracy of object classification using the developed neural network is 5% lower than that of the well-known YOLO algorithm.
  • Публікація
    Дослідження реалізації контролеру шини I3C мовою HDL на ПЛІС
    (ХНУРЕ, 2025) Сербський, Г. О.
    The article discusses the implementation of a controller for the I3C bus, whose specification was developed by MIPI Alliance as an improved alternative to I²C. The key advantages of I3C are described, including increased data throughput, support for in-band interrupts, dynamic address assignment, and backward compatibility with I²C. Based on existing open-source solutions, a custom I3C Basic implementation for FPGA was developed and tested. The obtained results confirmed the feasibility of effectively using I3C Basic in embedded systems and the potential for developing open-source I3C controllers.
  • Публікація
    Використання часткової реконфігурації для ПЛІС
    (ХНУРЕ, 2025) Скорбатюк, М. В.
    Partial reconfiguration (PR) of field-programmable gate arrays (FPGAs) is a technology that enables dynamic modification of specific hardware logic com ponents without interrupting the device's operation. This provides several ad vantages, such as increased resource utilization efficiency, reduced configuration time, adaptability to environmental changes, and lower external memory requirements. Despite the additional design requirements needed to implement PR in FPGA-based systems, this technology is becoming increasingly popular due to its unique capabilities.
  • Публікація
    Дослідження ефективності реалізації цифрових фільтрів на ESP32
    (ХНУРЕ, 2025) Оніщенко, А. В.
    The work analyzes the usage of digital filters in electronic devices. The problem of assessing the speed of digital filters implementation on the popular ESP32 platform is formulated. 3 digital FIR filters were synthesized, a filtering algorithm using cyclic buffers and a DMA controller was created and studied. The developed algorithm has been proven to have a 12-times acceleration in the ESP-IDF environment compared to the classic implementation in the Arduino IDE. The ESP32 hardware platform has been proven to be highly effective for the practical implementation of digital filters.
  • Публікація
    Використання шини I3C, як основного інтерфейсу комунікації у вбудовуваних системах
    (ХНУРЕ, 2025) Оніщенко, А. В.
    This article examines the evolution of serial communication interfaces, focusing on the limitations of the I2C bus and the advantages of the improved I3C standard. I3C retains backward compatibility with I2C while significantly enhancing data transfer speed, dynamic address assignment, and device communication efficiency. The article highlights the differences between the full I3C specification and the free MIPI I3C Basic version, emphasizing the challenges of integrating I3C into FPGA designs due to the lack of open-source IP cores. The article underscores the need for developing cost-effective, open-source I3C controllers to expand adoption in embedded systems.
  • Публікація
    Моделювання процесу реєстрації електромагнітного випромінювання системами локації
    (ХНУРЕ, 2025) Дацько, С. В.; Стрілкова, Т. О.
    This work is dedicated to the development of a Monte Carlo simulation tool for electromagnetic radiation propagation and registration, focusing on stochastic medium and source parameters. The paper presents the simulation results, visualizing spatial-temporal characteristics of radiation upon detection. This method can be applied to optimize detection and tracking algorithms in localization systems, considering the statistical and spatial-energy properties of registered signals.
  • Публікація
    Системи безпеки на базі Raspberry PI та ESP32Cam з функцією розпізнавання людини
    (ХНУРЕ, 2025) Коротіч, О. В.
    A scalable security system has been developed based on ESP32Cam and Raspberry PI modules with the function of recognizing moving objects. The TensorFlow Lite neural network has been integrated to recognize moving objects. A study was conducted of the effectiveness of human recognition at different distances from the camera and different illumination levels. The speed of processing video streams at speeds of up to 11 frames/s has been achieved.
  • Публікація
    Дослідження квантового перетворення Фур'є
    (ХНУРЕ, 2025) Степуро, О. В.
    This paper examines the mathematical definition of the Quantum Fourier Transform (QFT), its unitary properties, and the main algorithms utilizing this transformation, including Shor’s algorithm and quantum phase estimation. Practical aspects of QFT implementation on quantum computers are also analyzed, addressing challenges related to decoherence and gate errors.
  • Публікація
    Моделювання роботи локаційної системи в різноманітних умовах спостереження
    (ХНУРЕ, 2025) Головатенко, С. В.; Стрілкова, Т. О.
    This research is dedicated to the development of software for modeling the operation of a location system under various observation conditions. The research presents the advantages and disadvantages of radio and optical location tools. The main factors affecting optical location systems are discussed. The structure of the informational model for the process of registering optical radiation by optical location systems is presented. The issues of modeling optical processes are considered, and methods for generating data to simulate external and internal interference are outlined.
  • Публікація
    Розробка методів обробки сигналів в оптико електронних системах з урахуванням часу реєстрації
    (ХНУРЕ, 2025) Матвієнко, Є. П.; Шутєєв, Н. В.; Стрілкова, Т. О.
    In modern detection systems, identifying objects in complex scenes is often hindered by noise and faint signal levels. This research proposes a signal accumulation method that integrates multiple frames to significantly improve the signal-to-noise ratio and highlight critical regions. By modeling the spatial temporal distribution of signals, our approach enhances detection accuracy while mitigating the impact of random noise. We employ pre-processing, frame-by frame integration, and threshold-based filtering to isolate relevant signal components. Experimental results demonstrate that this method reliably boosts signal clarity, making it a promising solution for a range of applications, from radar surveillance to advanced image processing.
  • Публікація
    EDGE-обчислення та їх роль у мобільних застосунках: розробка на JAVA
    (ХНУРЕ, 2024) Чумак, В. С.; Бойко, Н. В.
    This article examines modern approaches to implementing edge computing in the context of mobile applications on the Java platform. The research focuses on methods for optimizing data processing on edge devices, reducing latency, and minimizing energy consumption. Practical examples of implementing edge computing patterns in Java are presented, and their efficiency is analyzed based on experimental data. The results demonstrate a significant improvement in application performance when applying the proposed approaches
  • Публікація
    Вплив віртуалізації та контейнеризації на продуктивність мобільних застосунків
    (ХНУРЕ, 2024) Чумак, В. С.
    This study presents a comprehensive analysis of the impact of virtualization and containerization technologies on the performance of mobile applications. Based on empirical data and experimental measurements, a correlation was established between the use of different environment isolation technologies and application performance metrics. The results demonstrate that containerization provides an optimal balance between environment isolation and computational overhead, achieving 30% better performance compared to full virtualization.
  • Публікація
    Використання YOSYS для синтезу та оптимізації цифрових схем на базі FPGA
    (2024) Сусловець, Р. І.; Чумак, В. С.
    З розвитком технологій інтеграції мікросхем та зростанням вимог до обчислювальної потужності, особливо у контексті телемедичних комплексів на основі нейронних мереж, використання різноманітних інструментів стає все більш актуальним [1-4]. Завдяки гнучкості та ефективності Yosys, розробники отримують змогу створювати високопродуктивні паралельні і розподілені системи, що сприяють покращенню контролю та надійності інформаційних систем [5].
  • Публікація
    Застосування симуляторів мікропроцесорів для покращення освітнього процесу в технічних вишах
    (2024) Кот, В. В.; Чумак, В. С.
    Використання інноваційних технологій є невід’ємною складовою сучасної системи освіти, що сприятиме формуванню нової культури мислення. Навчання з використанням інноваційних технологій якісно перевищує класичну освіту. Воно інтегрує процеси, які можна об’єднувати в межах класичної освіти: навчання, працевлаштування, планування кар’єри, безперервна освіта. Такий підхід є поштовхом до подальших змін у вищій освіті: введення нових підходів до подання теоретичного матеріалу, проведення практичних і лабораторних занять. Використання симуляторів мікропроцесорів у навчальному процесі дозволяє покращити якість освіти, забезпечуючи студентів необхідними знаннями та навичками для роботи з сучасними мікропроцесорними технологіями