Search academic texts

Information × Registration Number 2122U006426, Article popup.category Бакалаврська робота Title Обробка гідроакустичних сигналів автоенкодером з багаторівлевим шумозаглушенням (AI translated) popup.author Кадук Кирило ВікторовичKaduk Kyrylo Viktorovych popup.publication 01-06-2022 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/50306 popup.publisher Київ Description Метою дипломної роботи є створення системи обробки гідроакустичних сигналів автоенкодером з багаторівневим шумозаглушенням. Об’єктом дослідження є способи та алгоритми обробки гідроакустичних сигналів з метою зменшення шуму. Були розглянуті існуючі методи обробки сигналів, ознайомлення з принципом їх роботи та виявлені проблеми обробки гідроакустичних сигналів. Було розроблено програмний продукт обробки гідроакустичних сигналів методом автоенкодера з багаторівневим шумозаглушенням, даний алгоритм відноситься до методу штучого інтелекту. Система написана мовою програмування Python з використанням бібліотек NumPy, Matplotlib, PyQt5, Tensorflow. Загальний обсяг роботи: 62 сторінки, 22 рисунки, 19 посилань, 1 додаток. The purpose of the thesis is to create a system of hydroacoustic signals processing by an autoencoder with multi-level noise reduction. The object of the research is methods and algorithms of hydroacoustic signals processing with the purpose of noise reduction. The existing methods of signal processing, acquaintance with the principle of their work and problems of hydroacoustic signal processing were considered. The software for processing sonar signals by the method of autoencoder with multilevel noise reduction was developed, this algorithm belongs to the method of artificial intelligence. The system is written in the Python programming language using the libraries NumPy, Matplotlib, PyQt5, Tensorflow. Total volume of work: 62 pages, 22 illustrations, 19 bibliographic references and 1 attachment. popup.nrat_date 2025-11-05 Close