1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 172 — телекомунікації та радіотехніка
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44038
Назва: Метод та алгоритм комп’ютерного оцінювання сигналів зі змінними частотними параметрами
Інші назви: Method and algorithm of computer evaluation of signals with variable frequency parameters
Автори: Павлишин, Віталій Григорович
Pavlyshyn, Vitaly
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна
Бібліографічний опис: Павлишин В. Г. Метод та алгоритм комп’ютерного оцінювання сигналів зі змінними частотними параметрами: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „172 — телекомунікації та радіотехніка“ / В. Г. Павлишин. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 68 с.
Дата публікації: гру-2023
Дата подання: гру-2023
Дата внесення: 29-гру-2023
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра радіотехнічних систем, м. Тернопіль, Україна
Науковий керівник: Дунець, Василь Любомирович
Dunets, Vasyl
Члени комітету: Хвостівський, Микола Орестович
Khvostivskyy, Mykola
УДК: 621.396.621
Теми: 172
телекомунікації та радіотехніка
оцінювання
завадостійкість
метод
комп’ютерне моделювання
спотворення
алгоритм
інформаційний сигнал
evaluation
noise immunity
method
computer modeling
distortion
algorithm
LabView
information signal
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів та алгоритмів комп’ютерного оцінювання сигналів зі змінними частотними параметрами.У межах кваліфікаційної роботи: – Проаналізовано сигнал зі змінними частотними параметрами з використанням методів КМ в LabView. – Створено компоненти для генерування та обробки сигналів із варіативними частотними параметрами у середовищі КМ LabView. – Створено комп’ютерну модель передавальної системи в середовищі КМ LabView з метою дослідження впливу багатопроменевих спотворень на ймовірність помилки декодування отриманих ІС. Застосовуючи розроблену комп’ютерну модель, встановлено взаємозв’язок між якістю декодування інформації та співвідношенням потужності сигналу до односторонньої СГ білого шуму. Також проаналізовано вплив завмирань, викликаних багатопроменевістю, на ймовірність помилки декодування ІС.
The qualification work is dedicated to the study of methods and algorithms for computer estimation of signals with variable frequency parameters. As part of the qualification paper: – The computer modeling methods in LabView are used to analyze the signal with variable frequency parameters. – Components are developed to generate and process signals with varying frequency parameters in LabView. – In LabView a computer model is developed to analyze the effect of multipath distortion on the probability of decoding errors in the information transmission system. The correlation between the likelihood of errors in decoding information and the proportion of signal energy to the one-sided spectral density of white noise is determined through the utilization of the crafted computer model. The examination also encompasses the influence of multipath-induced fading on the probability of decoding errors in the informational signal.
Зміст: ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 9 1.1 Види завад і спотворень, що впливають на інформаційні сигнали в каналах зв’язку 9 1.2 Явище багатопроменевого завмирання 13 1.3 Явище багатопроменевого завмирання Райса 16 1.3.1 Математичне подання 16 1.3.2 Статичні властивості 18 1.4 Завадостійкість систем зв’язку, які базуються на різних сигнально-кодових конструкціях 20 1.5 Висновок до розділу 1 23 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 24 2.1 Математичні основи методу формування та обробки сигналів 24 2.2 Метод формування сигналів на основі власних векторів 28 2.3 Метод обробки сигналів на основі власних векторів 29 2.4 Алгоритм кодування інформації на основі власних векторів субсмугової матриці 30 2.5 Алгоритм декодування інформації на основі власних векторів 37 2.6 Комп’ютерна модель передачі інформації в системі зв’язку 41 2.7 Блок модуляції 43 2.8 Блок демодуляції 44 2.9 Блок формування власних векторів субсмугової матриці з малими власними числами 45 2.10 Висновок до розділу 2 47 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 48 3.1 Завадостійкість системи зв’язку при відсутності багатопроменевих спотворень 48 3.2 Завадостійкість системи зв’язку при передачі сигналів по релєєвських каналах 49 3.3 Завадостійкість системи зв’язку при передачі сигналів по Райсовський каналах 52 3.4 Висновок до розділу 3 56 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 57 4.1 Питання щодо охорони праці 57 4.2 Питання щодо безпеки в надзвичайних ситуаціях 59 4.3 Висновок до розділу 4 62 ВИСНОВКИ 63 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 64 ДОДАТКИ
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44038
Власник авторського права: ©Павлишин Віталій Григорович, 2023
Перелік літератури: 1. Allen, J.B., Berkley, D.A.: Image method for efficiently simulating small-room acoustics. J. Acoust. Soc. Am. 65(4), 943–950 (1979).
2. Peterson, P.M.: Simulating the response of multiple microphones to a single acoustic source in a reverberant room. J. Acoust. Soc. Am. 80(5), 1527–1529 (1986).
3. Nelson, P.A., Elliott, S.J.: Active control of sound. Academic, London (1993).
4. Polack, J.D.: La transmission de l‟.energie sonore dans les salles. Th`ese de doctorat d‟etat, Universit.e du Maine, Le Mans (1988).
5. Gustafsson, T., Rao, B.D., Trivedi, M.: Source localization in reverberant environments: modeling and statistical analysis. IEEE Trans. Speech Audio Process. 11(6), 791803 (2003).
6. Reichardt, W., Lehmann, U.: Raumeindruck als oberbegriff von rumlichkeit und halligkeit, erluterungen des raumeindrucksmasses. Acustica 40, 174–183 (1978).
7. Polack, J.D.: Playing billiards in the concert hall: the mathematical foundations of geometrical room acoustics. Appl. Acoust. 38(2), 235–244 (1993).
8. Pietrzyk, A.: Computer modeling of the sound field in small rooms. In: Proc. of the 15th AES Int. Conf. on Audio, Acoustics and Small Spaces, vol. 2, pp. 24–31. Copenhagen, Denmark (1998).
9. Gardner, W.G. 1998. Chapter 3. Reverberation Algorithms, in Kahrs, M. And Brandenburg, K. Editors. Applications of Digital Signal Processing to Audio and Acoustics. Kluwer Academic Publishers.
10. Schroeder. M. R., Logan, B. F. 1961. Colorless Artificial Reverberation. J. Audio Engineering Society. Vol. 9, No. 3.
11. E.A.P Habets, “Single- and multi-microphone speech dereverberation using spectral enhancement,” Ph.D. dissertation, T. U. Eindhoven, 2007.
12. J. Hardwick, C.D. Yoo, and J.S. Lim, “Speech enhancement using the dual excitation speech model,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process. (ICASSP), 1993, pp. 367–370.
13. C.D. Yoo, “Speech enhancement based on the generalized dual excitation model with adaptive analysis window,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process. (ICASSP), 1995, vol. 1, pp. 832–835.
14. H. Attias and L. Deng, “Speech Denoising and Dereverberation Using Probabilistic Models,” Advances in Neural Inform. Process. Syst., vol. 13, pp. 758–764, 2001.
15. J.R. Deller, J.G. Proakis, and J.H.L. Hansen, Discrete-Time Processing of Speech Signals. New York: MacMillan, 1993.
16. M. Tonelli, M.G. Jafari, and M.E. Davies, “A multi-channel Maximum Likelihood approach to de-reverberation,” in Proc. European Signal Process. Conf. (EUSIPCO), Florence, Italy, Sept. 2006.
17. B. Yegnanarayana, “Speech enhancement using excitation source information,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process. (ICASSP), 2002, vol. 1, pp. 541–544.
18. H. Wang and F. Itakura, “An implementation of multi-microphone dereverberation approach as a preprocessor to the word recognition system,” J. Acoust. Soc. Jap., vol. 13, no. 5, pp. 285–293, 1992.
19. A. Oppenheim, R. Schafer, T. Stockham, “Nonlinear filtering of multiplied and convolved signals”, IEEE Trans. Audio and Electroacoustics, Vol. AU-16, No. 3, 1968.
20. M. Wu and D. L. Wang, “A two-stage algorithm for one microphone reverberant speech enhancement,” IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 14, no. 3, pp. 774–784, May 2006.
21. P. Krishnamoorthy and S. R. M. Prasanna, “Reverberant speech enhancement by temporal and spectral processing,” IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 17, no. 2, pp. 137–148, Feb. 2009.
22. S. Mosayyebpour, M. Esmaeili, T. A. Gulliver, “Single-Microphone Early and Late Reverberation Suppression in Noisy Speech,” IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 21, no. 2, pp. 322–335, Feb. 2013.
23. E. A. P. Habets, N. Gaubitch, and P. A. Naylor, “Temporal selective dereverberation of noisy speech using one microphone,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process. (ICASSP), Apr. 2008, pp. 4577–4580.
24. J. S. Erkelens and R. Heusdens, “Single-microphone late-reverberation suppression in noisy speech by exploiting long-term correlation in the DFT domain,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process. (ICASSP), Apr. 2009, pp. 3997–4000.
25. N.D. Gaubitch, P.A. Naylor, and D. Ward, “On the use of linear prediction for dereverberation of speech,” in Proc. of the Int. Workshop Acoust. Echo Noise Control (IWAENC), Kyoto, Japan, 2003, pp. 99–102.
26. N.D. Gaubitch, D.B. Ward, and P.A. Naylor, “Statistical analysis of the autoregressive modeling of reverberant speech,” J. Acoust. Soc. Am., vol. 120, pp. 4031–4039, Dec. 2006.
27. D. Gesbert and P. Duhamel, “Robust blind identification and equalization based on multi-step predictors,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process. (ICASSP), 1997, vol. 26, no. 5, pp. 3621–3624.
28. Khvostivska L., Khvostivskyi M., Dunets V., Dediv I. Matematychne, alhorytmichne ta prohramne zabezpechennia synfaznoho vyiavlennia radiosyhnaliv v elektronnykh komunikatsiinykh merezhakh iz zavadamy [Mathematical, algorithmic and software support of synphase detection of radio signals in electronic communication networks with noises]. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 111, no 3, pp. 48-57 [in Ukrainian].
29. Iryna Dediv Liliya Khvostivska, Mykola Khvostivskyy, Vasyl Dunetc. The 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP-2022). Ternopil, Ukraine.
30. Державні санітарні правила і норми роботи з візуальними дисплейними терміналами електронно-обчислювальних машин ДСанПіН 3.3.2.007-98. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0007282-98 (дата звернення: 22.10.2019).
31. Про затвердження Вимог щодо безпеки та захисту здоров'я працівників під час роботи з екранними пристроями НПАОП 0.00-7.15-18. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/main/z0508-18 (дата звернення: 22.10.2019).
32. Державні санітарні правила і норми роботи з візуальними дисплейними терміналами електронно-обчислювальних машин ДСанПІН 3.3.2.007-98. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0007282-98 (дата звернення: 22.10.2019).
33. Санітарні норми виробничого шуму, ультразвуку та інфразвуку ДСН 3.3.6.037-99. URL: http://arm.te.ua/docs/DSN-3.3.6.037-99.pdf (дата звернення: 22.10.2019).
34. Санітарні норми мікроклімату виробничих приміщень ДСН 3.3.6.042-99. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/va042282-99 (дата звернення: 22.10.2019).
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:172 — телекомунікації та радіотехніка

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Pavlyshyn_Avtorsyka_dovidka.doc44 kBMicrosoft WordПереглянути/відкрити
Павлишин_В_Г_robota.pdf3,98 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора