Search academic texts

Information × Registration Number 2125U001556, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74405 popup.publisher Київ Description Актуальність роботи: Зростаючий інтерес до керованих електроміографічними сигналами протезів, на фоні війни та великої кількості ампутацій різного типу, стимулює розвиток точних, доступних і адаптивних систем зчитування та обробки біоелектричної активності м’язів. Особливо важливою є розробка програмного забезпечення для керування такими системами, яке є зрозумілим, гнучким і легкомодифікованим. Це відкриває нові можливості для досліджень, адаптації під конкретного користувача або клінічний випадок. Натомість більшість сучасних комерційних рішень є закритими — вони захищені авторськими правами, інтелектуальною власністю, патентами чи контрактними обмеженнями. Це ускладнює їхню адаптацію, аналіз або використання в освітньому процесі. Тому створення відкритих і доступних систем на базі візуального середовища, такого як NI LabVIEW, має суттєву практичну та наукову цінність. Мета дипломної роботи: Запропонувати реалізацію нейронної мережі в середовищі NI LabVIEW для класифікації сигналів електроміограм шляхом виділення з них груп інформативних ознак та навчання мережі. Для досягнення мети поставлено наступні задачі: 1. Проаналізувати існуючі технологічні рішення щодо використання штучних нейронних мереж для керування біонічними протезами. 2. Запропонувати алгоритми попередньої обробки сигналів електроміограм щодо оптимального виділення з них груп інформативних ознак для навчання нейронної мережі та розробити відповідні модулі у середовищі NI LabVIEW. 3. Реалізувати нейронну мережу в середовищі NI LabVIEW, тренувати та тестувати її на реальних базах сигналів електроміограм, проаналізувати результати. popup.nrat_date 2025-08-18 Close