Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Фільтрування рангу на базі аналогової нейронної схеми визначення максимальних за величинами з множини сигналів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2013) Тимощук, П.
    Розв’язується задача фільтрування рангу на базі аналогової нейронної схеми, що визначає максимальні за величинами з множини сигналів. Фільтр описується системою алгебро-диференційних рівнянь і поєднує в собі такі властивості, як високу точність і швидкодію, низькі обчислювальну складність і складність апаратної реалізації, а також незалежність від початкових умов. Фільтр може використовуватись для обробки постійних, змінних, а також рівних за значеннями сигналів. Наведено приклади комп’ютерного моделювання фільтра, які підтверджують теоретичні положення. The problem of rank-order filtering is solved on the base of analogue neural circuit which determines maximal value signals among signal set. The filter is described by system of algebra-differential equations and combines such properties as high accuracy and speed, low computational and hardware implementation complexity, and independency on initial conditions. The filter can be used for processing of constant signals, variable signals, and also equal signals. The filter simulation examples confirming theoretical statements are provided.
  • Thumbnail Image
    Item
    Аналіз функціонування моделі нейронної схеми “К-winners-take-all” обробки дискретизованих сигналів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2010) Тимощук, П.
    Описано модель нейронної схеми типу “K-winners-take-all” (KWTA), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N дискретизованих сигналів, де 1 £ K < N . Здійснюється порівняльний аналіз функціонування моделі і найвідоміших аналогів. Наведено відповідні результати комп’ютерного моделювання. The model of K-winners-take-all (KWTA) neural circuit of discrete-time that can identify K maximal from N signals, where 1 £ K < N is described. A functioning comparative analysis of the model and most known analogs is fulfilled. Corresponding computer simulation results are given.
  • Thumbnail Image
    Item
    Моделювання обробки KWTA-нейронною схемою змінних дискретизованих сигналів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2011) Тимощук, П.
    Описується математична модель KWTA-нейронної схеми (“K-winners-take-all”), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N невідомих, змінних у часі дискретизованих сигналів, де 1 ≤ K < N . Для коректного функціонування моделі динамічний зсув вхідних сигналів протягом перехідних процесів повинен змінюватись набагато швидше, ніж вхідні сигнали. Представлено відповідні результати комп’ютерного моделювання. Mathematical model of discrete-time KWTA-neural circuit (K-winners-take-all) that can identify K maximal among N unknown, variable in time sampled signals, where 1 ≤ K < N is described. In order to have correct model functioning a dynamic shift of input signals should be changed much faster than input signals during transients. Corresponding computer modeling results are given.