Search academic texts

Information × Registration Number 2125U002801, Article popup.category Бакалаврська робота Title Програмна реалізація обчислення швидкості вітру за даними метеозондів (AI translated) popup.author Мельник Вадим ВікторовичMelnyk Vadym Viktorovych 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/123456789/75824 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 107 с., 23 рис., 17 табл., 27 посилань, 1 додаток. Об’єктом дослідження є телеметричні координатні дані метеозондів. Предметом дослідження – алгоритми чисельної обробки координат для визначення вертикального профілю швидкості вітру. Метою роботи є розробка програмного забезпечення на Python із графічним інтерфейсом для автоматизованого обчислення профілю швидкості вітру з урахуванням шумів, викидів і пропусків. У роботі оглянуто джерела даних та проблеми обробки телеметричних записів, проаналізовано математичну постановку задачі як нестійкого чисельного диференціювання. Розглянуто методи згладжування (ковзне середнє, кубічні сплайни, фільтр Калмана, регуляризацію Тихонова) для стабілізації похідної координат. Розроблено програму, що реалізує повний цикл обробки: зчитування CSV, виявлення й інтерполяцію пропусків, згладжування даних, чисельне диференціювання та виведення графіків із метриками точності. Інтегровано інтерфейс на базі Streamlit для зручної взаємодії. Проведено експерименти на синтетичних наборах (ідеальний, із шумом, із викидами, комбінований). Отримано профілі швидкості та розраховано кількісні оцінки (MAE, RMSE, R²) для кожного методу. Bachelor's thesis: 107 pages, 23 figures, 17 tables, 27 references, 1 appendix. The object of the study is telemetry-based coordinate data from radiosondes. The subject of the study is numerical processing algorithms for determining the vertical profile of wind speed. The aim of this work is to develop Python-based software with a graphical interface for automated calculation of the wind speed profile, accounting for noise, outliers, and missing data. The thesis reviews data sources and challenges in processing telemetry records, analyzes the mathematical formulation of the problem as an unstable numerical differentiation task, and considers smoothing methods (moving average, cubic splines, Kalman filter, Tikhonov regularization) for stabilizing the positional derivative. A software application was developed that implements the full processing cycle: reading CSV files, detecting and interpolating missing points, smoothing data, performing numerical differentiation, and generating plots with accuracy metrics. A Streamlit-based interface was integrated to facilitate user interaction. Experiments were conducted on synthetic datasets (ideal, noisy, with outliers, combined). Wind speed profiles were obtained, and quantitative accuracy metrics (MAE, RMSE, R²) were calculated for each method. popup.nrat_date 2025-11-05 Close