Registration Number
0826U002550, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
popup.evolution
o
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Title
Computer methods of recognition, analysis and measurement of spectrometric signals parameters
Author
Denys Tsybliyev,
popup.head Sergiy Reva
popup.opponent Olexandr Mozhaiev
popup.opponent Vladislav Kobychev
popup.review Kostiantyn Niemchenko
popup.review Viktoriia Strilets
popup.rada
Karazin University
Description
Циблієв Д. О. Комп’ютерні методи розпізнавання, аналізу та вимірювання параметрів спектрометричних сигналів. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки (Галузь знань 12 Інформаційні технології). – Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Міністерства освіти і науки України, Харків, 2026.
Дисертація присвячена розробці методів комп’ютерного аналізу спектрометричних сигналів, а також вдосконаленню математичних моделей і методів комп’ютерного моделювання таких сигналів. Основна мета дослідження полягає у створенні нових алгоритмічних підходів, які дозволять підвищити точність обробки даних у комп’ютерних системах спектрального аналізу.
У першому розділі було детально розглянуто існуючі дослідження й роботи присвячені методам визначення параметрів спектрометричних сигналів. Наведено огляд основних підходів до обробки оцифрованих імпульсних сигналів, в тому числі за допомогою машинного навчання і нейронних мереж. Розглянуто основні проблеми при визначенні вищезазначених параметрів, проаналізовані існуючі підходи для вирішення розглянутих проблем. Також було обґрунтовано необхідність вдосконалення та розробки математичних моделей і методів комп’ютерного моделювання спектрометричних сигналів.
Відповідно до визначених проблем була поставлена мета, задача дослідження та сформовані детальні завдання дослідження.
У другому розділі було представлено метод аналізу параметрів спектрометричних сигналів під назвою Відстеження. Особливостями запропонованого методу є використання програмних фільтрів, побудованих на основі застосування алгоритмів швидкого дискретного перетворення Фур’є, та механізм корекції амплітуд імпульсів при суперпозиції. Також було розроблено новий метод аналізу спектрометричних сигналів, заснований на використанні дискретних вейвлет-перетворень та адаптивного алгоритму BayesShrink. Далі було детально розглянуто підхід до комп’ютерного моделювання спектрометричних сигналів, а також представлено вдосконалені моделі та методи моделювання цифрового образу сигналу. Окрім цього було представлено метод моделювання спектрометричних сигналів з підвищеною деталізацією.
Наприкінці представлено алгоритм верифікації точності розпізнавання параметрів імпульсів методами комп’ютерної обробки при їх дослідженні на симульованих даних.
У третьому розділі дисертації було детально розглянуто вибір програмних засобів для реалізації розроблених методів. Обґрунтовано вибір мови програмування C++ з поміж декількох поширених мов та аргументовано вибір QT Creator в якості IDE. Було описано інтерфейс користувача та основні можливості розробленого в рамках дослідження програмного засобу, детально розглянуто його архітектуру, основні компоненти, класи та функції, які вони виконують.
Далі було розглянуто програмну реалізацію розробленого методу Відстеження та методу з використанням вейвлет-перетворень для аналізу спектрометричних сигналів. Роботу даних методів було перевірено на симульованих даних з повністю відомими параметрами. Також були досліджені програмно реалізовані моделі та методи комп’ютерного моделювання спектрометричних сигналів згідно заданого шаблону.
Наприкінці розділу було представлено модель розподіленої комп’ютерної системи для отримання, передачі по мережі та комп’ютерного аналізу спектрометричних даних.
В четвертому розділі було проведено оцінку точності та швидкодії роботи розроблених методів комп’ютерного аналізу спектрометричних сигналів на симульованих даних та порівняння з існуючими методами Максимуму та Підбору. В підсумку, серед досліджених сценаріїв розроблені методи показали кращу розпізнавальну здатність, ніж розглянуті існуючі альтернативні методи. Також запропоновані методи комп’ютерної обробки були використані для аналізу спектрометричних даних, отриманих під час реальних експериментів. В цілому побудовані в результаті аналізу діаграми відповідали очікуваним спектрам даних матеріалів, що підтверджує можливість впровадження та практичного застосування запропонованих методів обробки даних в комп’ютерних системах спектрального аналізу. Наприкінці наведено практичні рекомендації щодо застосування розроблених методів комп’ютерного аналізу та моделювання спектрометричних сигналів.
Сукупність отриманих у дисертації наукових результатів, підтвердження факту їх достовірності, наукової та практичної значущості дають змогу вважати, що сформульована наукова задача розробки нових методів розпізнавання та визначення параметрів спектрометричних сигналів для досягнення поставленої мети підвищення точності обробки даних в комп’ютерних системах спектрального аналізу є розв’язаною, а поставлену мету ― досягнутою.
Registration Date
2026-06-15
popup.nrat_date
2026-06-15 / 2026-07-02
