Автореферати та дисертаційні роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2995
Browse
3 results
Search Results
Item Вдосконалення методів і засобів біометричної автентифікації на основі електрокардіограми(Національний університет "Львівська політехніка", 2021) Сабодашко, Дмитро Володимирович; Хома, Володимир Васильович; Національний університет "Львівська політехніка"; Євсеєв, Сергій Петрович; Гнатюк, С. О.Item Теорія і методи комп’ютерного опрацювання біосигналів на основі машинного навчання(Національний університет "Львівська політехніка", 2020) Хома, Юрій Володимирович; Микийчук, Микола Миколайович; Національний університет "Львівська політехніка"; Бабак, Віталій Павлович; Саченко, Анатолій Олексійович; Русин, Богдан ПавловичУ дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему у галузі інструментального забезпечення біоінформатики – розвиток теоретичних засад і нових підходів до удосконалення комп’ютерних систем опрацювання біосигналів на основі широкого використання штучних нейромереж і технологій глибинного навчання. Представлено концепцію трьох системних рівнів комп’ютерного опрацювання біосигналів, що базується на чіткому розмежуванні функцій системних рівнів від методів і засобів, що їх реалізують. Таке розділення сприяє структуризації знань, уможливлює оцінювання ефективності різних методів і вибір кращих проектних рішень із урахуванням специфіки завдань, умов і сценаріїв. Автоматизовано пошук оптимальних значень гіперпараметрів багатошарового нейрокласифікатора шляхом використання простої прогностичної моделі машинного навчання. Це дає змогу на 4 порядки скоротити час пошуку порівняно із повним перебором в просторі можливих значень. Розроблено і апробовано підхід до виявлення і коригування залишкових аномалій в біосигналах, який базується на застосуванні нейромережевих автоенкодерів для нелінійної фільтрації завад, зосереджених в тій самій частині спектру, що й корисний сигнал. Застосування підходу у 5-7 разів зменшує похибку ідентифікації. Результати роботи можуть бути застосовані до різних прикладних задач, у таких сферах як кібербезпека та системи доступу (біометрична ідентифікація), робототехніка (нейромережеві інтерфейси управління) і афективна інформатика (аналіз психоемоційного стану), а також у медицині (діагностика, клінічні дослідження тощо). В диссертационной работе решена актуальная научно-прикладная проблема в области инструментального обеспечения биоинформатики - развитие теоретических основ и новых подходов к совершенствованию компьютерных систем обработки биосигналов на основе широкого использования искусственных нейронных сетей и технологий глубинного обучения. Представлена концепция трех системных уровней компьютерной обработки биосигналов, основанная на четком разграничении функций системных уровней от методов и средств, которые используются для их реализации. Такое разделение способствует структуризации знаний, позволяет оценить эффективность различных методов и выбрать лучшие проектные решения с учетом специфики задач, условий и сценариев. Автоматизирован поиск оптимальных значений гиперпараметров многослойного нейроклассификатора путем использования простой прогностической модели машинного обучения. Это позволяет на 4 порядка сократить время поиска по сравнению с полным перебором в пространстве всех возможных значений. Разработан и апробирован подход к выявлению и коррекции остаточных аномалий в биосигналах, основанный на применении нейросетевых автоэнкодеров для нелинейной фильтрации помех, сосредоточенных в той же части спектра, и полезный сигнал. Применение коррекции аномалий в 5-7 раз уменьшает погрешность идентификации. Результаты работы могут быть применены в различных направлениях, таких как компьютерная безопасность и системы доступа (биометрическая идентификация), робототехника (нейросетевые интерфейсы управления) и аффективная информатика (анализ психоэмоционального состояния), а также в медицине (диагностика, клинические исследования и т.п.). The thesis solves a scientific problem in the field of instrumental support of bioinformatics - the development of theoretical foundations, improvement of methodological, algorithmic, software, and technical basis of the computer systems for processing of biosignals and data based on the extensive use of artificial neural networks and deep learning technologies. Current state and future perspectives of machine learning usage in the computer bioinformatics systems are analyzed in the thesis. It is shown that the heterogeneousness of data and a wide range of bioinformatics tasks influenced the development of specialized solutions for each separate domain or application. This complicates the possibility to compare the effectiveness of certain methods as well as the usage of the best system design variants for the new tasks. A novel framework related to the development of principles for the design of the biosignals computer processing systems involving a combination of machine learning techniques and digital signal processing is presented in the thesis. The expediency of separation of the system levels within the process of biosignals processing is reasoned, and their functions are outlined. Innovativeness of the suggested approach lies in the separation of functions of the lower, middle, and upper levels from methods with the help of which they are realized, as well as from the implementation variants for these methods based on the hardware and software components. The middle system level is significantly invariable both in regards to the task to be solved and to the biosignal type. At the same time, the upper level is specific as to the final application, and the lower level is specific as to the type of biosignal. Distinct outlining of functions for each system level and the inter-level interfaces opens perspectives for information structuring during the analysis of the known decisions, which simplifies the analysis and comparison of the effectiveness of these solutions. The design process of the computer system for the specific tasks gets simplified and potentially quickens due to the possibility of transferring the best results among the related tasks. On the basis of the developed three system levels concept the range of tasks related to machine learning application and biosignals processing on all the system levels was studied and analyzed. A novel method of optimal hyperparameters selection for a multilayer neural network classifier based on the Monte Carlo method and predictive modeling was developed and introduced in the thesis, new algorithms for detection and correction of anomalies in ECG-signals were presented as well. This resulted in reduction of hyperparameters optimization time by 4 orders compared to a grid search approach in the entire hyperspace of possible values. A new approach to the detection and correction of residual anomalies in biosignals was developed and tested. This approach is based on the use of neural network autoencoders for nonlinear filtering of distortions that are located in the same spectral band as the useful signal and its application reduces identification error by 5-7 times. A method of software conditioning of biosignals was developed, which enabled parameters unification of digital records of biosignals from open databases by resampling, rescaling, time normalization, etc. and its application improves the issue of low data volume while deep neural networks training. A comprehensive study of the influence of the variability of ECG signal acquisition systems (different data sets, sampling frequency, recording duration, data volume) on the accuracy of biometric identification was performed. The obtained results proved sufficient stability and reliability of the electrocardiogram as a biometric marker and confirmed the possibility of its real-world application in biometric identification systems. Neural network equalizer was designed for dynamical error correction of bioimpedance sensors, which resulted in expanding the operating frequency band up to 100 times. Functionality was expanded, metrological characteristics were improved and the speed of the digital rheograph was doubled by improving the Howland current pump by compensating the basic bioimpedance with a coded potentiometer (trimmer) and using a direct digital synthesis of orthogonal probing signals. Intelligent processing of vibroarthrography signals based on a combination of machine learning algorithms and wavelet decomposition was developed, which allowed to achieve better accuracy in terms of knee joint disorders analysis. The results of the work can be used in various applications, such as cybersecurity and access systems (biometric identification), robotics (bio-machine control interfaces), and affective informatics (psycho-emotional state analysis), as well as a medical domain (diagnostics, clinical trials).Item Комп’ютеризовані засоби оцінювання параметрів руху об’єктів на основі малохвильового (вейвлет) перетворення сигналів зондування(Національний університет "Львівська політехніка", 2013) Тишик, Іван ЯрославовичДисертація присвячена розробленню нових ефективних підходів щодо перетворення та опрацювання відбитих сигналів локації і створення на цій основі математичних моделей, алгоритмів і структур цифрових перетворювачів, які б забезпечували високу завадостійкість та точність оцінки параметрів руху об’єктів. На основі отриманих математичних та комп’ютерних моделей досліджено процес перетворення широкосмугових сигналів локації безпосередньо у малохвильовій області для різних базових функцій, глибин декомпозиції та рівнів шумів, що дозволило розробити рекомендації для вибору найбільш ефективного варіанту опрацювання таких сигналів. В результаті проведеного комп’ютерного моделювання отримано залежності зведених похибок різницевих значень опорного та відбитого зміщеного широкосмугових сигналів внаслідок їх опрацювання у малохвильовій області та відомим класичним способом, здійснено порівняння значень цих похибок. Диссертация посвящена вопросам разработки новых эффективных подходов преобразования и обработки отраженных сигналов локации и создания на этой основе математических моделей, алгоритмов и структур цифровых преобразователей, которые обеспечивают высокую помехоустойчивость и точность оценки параметров движения объектов. В работе проведен сравнительный анализ существующих методов и средств оценивания параметров движения объектов, рассмотрены алгоритмы и структуры построения соответствующих устройств, которые реализуют извлечение информативных составляющих при обработке отраженных сигналов как во временной, так и в частотной областях, а также рассмотрены возможные способы устранения в них влияния на информативный параметр внешних и внутренних помех. Для уменьшения влияния погрешностей предложено проводить обработку таких сигналов непосредственно во вейвлет области. С этой целью в работе рассмотрено концепцию фильтрации сигналов на основании вейвлет преобразования, суть которой состоит в том, что вейвлет коэффициенты имеют энергетическое содержание. Поскольку шумы и помехи имеют, в большинстве случаев, низкий уровень энергии по сравнению с энергией составляющих полезного сигнала, то путем установления определенных уровней порогов удается эффективно проводить фильтрацию сигналов. Основная особенность такой фильтрации состоит в том, что для ее реализации нет необходимости иметь априорною информацию о сигнале и типе помехи. Отмечено, что вейвлет преобразование есть альтернативным подходом к традиционным методам спектрального анализа и обладает рядом преимуществ при анализе широкополосных сигналов. Полученные математические модели оценки расстояния к объекту локации и скорости его движения непосредственно в время-частотной области. Результирующее значение этих выражений формируется на основе разницы масштабных коэффициентов самого низкого уровня декомпозиции и вейвлет коэффициентов соответствующих отдельных частотных полос опорного и отраженного сигналов локации. Разработаны компьютерные модели, на основании которых проведено исследование процесса преобразования широкополосных сигналов локации для разных базовых функций, глубин декомпозиции и уровней шумов, что позволило разработать рекомендации для выбора наиболее эффективного варианта обработки таких сигналов. В результате проведенного компьютерного моделирования получены зависимости приведенных погрешностей для разностных значений опорного и отраженного смещенного широкополосных сигналов в случае их обработки во вейвлет области и для классической оценки во временной области. Сравнительный анализ полученных значений погрешностей подтверждает существенные преимущества предложенного способа оценки сигналов локации. The PhD project is aimed at design and development of the new optimal approaches to analyze and process the reflected radar sounding signals, and to create mathematical models, algorithms and system designs of digital converters to provide an estimation of object’s motion at a high level of reliability and noise robustness. Based on the results of the analytical research and computer modeling, the process of wideband signal transformation directly in the wavelet domain has been investigated for various basis functions, decomposition depths, and noise levels, which resulted in the definition of recommendations and principles for selection of the most efficient methods for processing of sounding signals. The computer modeling allowed us to obtain the characteristics of the normalized errors of the differences between the reference and the reflected wideband sounding signals, after their processing by the wavelet transform and the state-of-the-art methods. The benchmarking analysis of those errors has been carried out as well.