Технологія машинного навчання для зменшення рівня шумів у телекомунікаційних мережах
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Пирожок Владислав Андрійович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Пирожок, В. А. (2023). Технологія машинного навчання для зменшення рівня шумів у телекомунікаційних мережах [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/6636
[ДСТУ] Пирожок В. А. Технологія машинного навчання для зменшення рівня шумів у телекомунікаційних мережах : кваліфікаційна робота магістра : 17 Електроніка, автоматизація та електронні комунікації. Київ, 2023. 56 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/6636 (дата звернення: 25.07.2026).
Мета дипломної роботи - дослідити можливості та параметри нейронних мереж для фільтрації мовних сигналів на фоні шумових завад в телекомунікаційних мережах.
Об'єктом дослідження є методи фільтрації мовних сигналів у телекомунікаційних мережах, а предметом є методи зменшення шумової складової при цифровій обробці мовних сигналів з використанням нейронних мереж.
У ході виконання роботи було порівняно переваги та недоліки методів зменшення шумів у аудіо сигналах за допомогою штучних нейронних мереж з іншими методами адаптивної обробки сигналів.
Досліджено параметри нейронних мереж та визначити оптимальні параметри для покращення результатів зменшення шумів у нейронних мережах. Розроблено алгоритм навчання нейронної мережі та програмний продукт на мові програмування Python для реалізації даного алгоритму. Проведено моделювання у програмному комплексі та проаналізовано отримані результати.
Об'єктом дослідження є методи фільтрації мовних сигналів у телекомунікаційних мережах, а предметом є методи зменшення шумової складової при цифровій обробці мовних сигналів з використанням нейронних мереж.
У ході виконання роботи було порівняно переваги та недоліки методів зменшення шумів у аудіо сигналах за допомогою штучних нейронних мереж з іншими методами адаптивної обробки сигналів.
Досліджено параметри нейронних мереж та визначити оптимальні параметри для покращення результатів зменшення шумів у нейронних мережах. Розроблено алгоритм навчання нейронної мережі та програмний продукт на мові програмування Python для реалізації даного алгоритму. Проведено моделювання у програмному комплексі та проаналізовано отримані результати.
Галузі знань та спеціальності :
17 Електроніка, автоматизація та електронні комунікації
172 Телекомунікації та радіотехніка
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.87 MB
Контрольна сума :
(MD5):0450f121f6ca06dd007db36d11789ce8
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International