Xử Lý Tín Hiệu Số

Log InSign Up

• Log In
• Sign Up
• more
• • About
  • Press
  • Papers
  • Terms
  • Privacy
  • Copyright
  • We're Hiring!
  • Help Center
  • less

Outline

keyboard_arrow_downTitleAbstractReferencesdownload

Download Free PDF

Download Free PDFXử lý tín hiệu sốMinh Tran Minhvisibility

…

description

270 pages

descriptionSee full PDFdownloadDownload PDF bookmarkSave to LibraryshareShareclose

Sign up for access to the world's latest research

Sign up for freearrow_forwardcheckGet notified about relevant paperscheckSave papers to use in your researchcheckJoin the discussion with peerscheckTrack your impact

Abstract

Xử lý tín hiệu số (DSP: Digital Signal Processing) là môn học đề cập đến các phép xử lý các dãy số để có được các thông tin cần thiết như phân tích, tổng hợp mã hoá, biến đổi tín hiệu sang dạng mới phù hợp với hệ thống. So với xử lý tín hiệu tương tự, xử lý tin hiệu số có nhiều ưu điểm như :

... Read more

Related papers

Tích hợp các đại số gia tử cho suy luận ngôn ngữ08.Trần Đình Khang

Journal of Computer Science and Cybernetics, 2016

In this paper, a method for aggregation of hedge algebras is proposed. It can be used for linguitic reasoning and building of linguitic data bases for any linguistic variable,

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightTruy Vấn Hướng Đối Tượng Dựa Trên Phân Cấp Tập Tin Chữ Ký Và Cây SD-TreeTrân Bảo

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Truy vấn trực tiếp trên các đối tượng trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng rất tốn kém chi phí lưu trữ dữ liệu trong quá trình truy vấn và tốn nhiều thời gian để thực hiện truy vấn trên hệ thống dữ liệu thực. Gần đây, có nhiều nghiên cứu tập trung vào việc giải quyết vấn đề đó bằng cách xây dựng các chỉ mục trên các lớp đơn, phân cấp lớp, hoặc phân cấp đối tượng lồng nhau. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ đề xuất một phương pháp lập chỉ mục mới. Phương pháp này dựa trên kỹ thuật sử dụng tập tin chữ ký và cây SD-tree trong đó các tập tin chữ ký được tổ chức theo phân cấp để nhanh chóng lọc dữ liệu không thích hợp và mỗi tập tin chữ ký được lưu theo cấu trúc cây SD-tree nhằm tăng tốc độ quét chữ ký. Kỹ thuật này giúp giảm đáng kể không gian tìm kiếm và do đó sẽ cải thiện đáng kể độ phức tạp thời gian truy vấn.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightNhận dạng hàm truyền kênh độ cao tên lửa sử dụng mạng ElmanĐăng Khoa

Tuyển tập công trình HNKH toàn quốc lần thứ 3 về điều khiển & Tự động hoá VCCA - 2015, 2016

Trong các bài toán phân tích, tổng hợp các luật điều khiển khi nghiên cứu hệ thống điều khiển tên lửa, một yêu cầu quan trọng là phải xác định được hàm truyền các kênh điều khiển. Tuy nhiên, đây là một vấn đề khó khăn do các tham số của hàm truyền phụ thuộc vào rất nhiều điều kiện thay đổi trong quá trình bay cũng như sự thay đổi tham số của bản thân tên lửa. Bài báo này đề xuất sử dụng mạng Elman để nhận dạng hàm truyền của tên lửa theo kênh độ cao. Các kết quả luyện mạng và sử dụng mạng sau khi được luyện để nhận dạng đã chứng tỏ được khả năng của mạng trong việc xác định hàm truyền điều khiển tên lửa khi các tham số hệ thống chịu các tác động bất định do các nguyên nhân khác nhau. Từ khóa: Nhận dạng hệ thống, tên lửa, hàm truyền, hệ thống điều khiển, mạng Elman

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightLược Đồ Sai Phân Khác Thường Mô Phỏng Số Một Mô Hình Lan Truyền Virus Máy TínhMạnh Tuấn

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

Trong bài báo này, lược đồ sai phân khác thường (nonstandard finite difference schemes -NSFD) bảo toàn các tính chất quan trọng của một mô hình lan truyền virus máy tính được xây dựng. Các tính chất quan trọng của mô hình này gồm có tính chất dương, tính chất bị chặn, điểm cân bằng và tính chất ổn định của điểm cân bằng. Ở đây tính chất ổn định của điểm cân bằng của NSFD được chúng tôi nghiên cứu dựa trên một mở rộng của Định lý ổn định Lyapunov cổ điển. Các mô phỏng số khẳng định tính đúng đắn của các kết quả lý thuyết cũng như ưu thế của các NSFD so với các lược đồ sai phân bình thường (standard finite difference schemes -SFDS).

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightMột Phương Pháp Tra Cứu Ảnh Dựa Vào Độ Tương Tự Nhận Thứcnguyễn hoành quỳnh

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

TÓM TẮT -Trong các hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung, các kết quả trả về thường không thỏa mãn nhu cầu thông tin của người dùng. Có hạn chế này là do: (1) ảnh truy vấn không biểu diễn được đầy đủ nhu cầu thông tin của người dùng, (2) các đặc trưng mức thấp không phản ánh được thông tin ngữ nghĩa của ảnh và (3) hàm khoảng cách kết hợp với các đặc trưng không thể hiện được nhận thức của người dùng. Để khắc phục hạn chế đó, chúng tôi đề xuất phương pháp tra cứu ảnh dựa vào độ tương tự nhận thức bằng việc xây dựng truy vấn tối ưu từ phản hồi của người dùng và tự động điều chỉnh sự quan trọng của mỗi chiều dữ liệu trong không gian đặc trưng. Chúng tôi đã thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu ảnh gồm 10.800 ảnh. Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng kỹ thuật này cải tiến được hiệu năng của hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung so với phương pháp đã có và cho kết quả gần với nhận thức của người dùng. Từ khóa -Tra cứu ảnh dựa vào nội dung, tương tự nhận thức, véc tơ đặc trưng.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightPensamiento numérico y sistemas posicionalessandra tovar

2011

Se analiza como a traves de la aritmetica en diferentes sistemas de numeracion posicional, se fomenta, desarrolla y promueve el pensamiento numerico. Observando que cuando uno se ve enfrentando a situaciones de trato numerico, suele convertir la resolucion de un problema en la solucion de algoritmos; no se analiza, en cambio si se opera. Se busca que mediante bases numericas diferentes al decimal, se analicen y comprendan los principios posicionales implicitos al operar. La investigacion se centra en tres pilares que contribuyen a desarrollar el pensamiento numerico, tomados del Ministerio de Educacion Nacional y del investigador Luis Rico Romero y su grupo de investigacion, los cuales son: - Comprension de los numeros y de la numeracion. - Comprension del concepto de las operaciones. - Calculos con numeros y aplicaciones de numeros y operaciones.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightThực Trạng Và Giải Pháp Phát Triển Mô Hình Kinh Tế Vùng Dân Tộc Thiểu Số Tỉnh Thừa Thiên HuếChâu Giang

Tạp chí Nghiên cứu dân tộc

Đ ồng bào dân tộc thiểu số ở tỉnh Thừa Thiên Huế cư trú tập trung theo cộng đồng xã, thôn, bản, nằm ven dãy Trường Sơn. Do vị trí địa lí và điều kiện tự nhiên không thuận lợi nên đời sống của đồng bào nơi đây đang gặp rất nhiều khó khăn. Trước thực trạng đó, những năm gần đây, được sự quan tâm sâu sắc của Đảng, Nhà nước cùng với sự hợp lực chỉ đạo, triển khai, tổ chức thực hiện của cả hệ thống chính trị các cấp, tỉnh Thừa Thiên Huế đã có nhiều giải pháp phát triển mô hình kinh tế ở vùng dân tộc thiểu số một cách tích cực, đồng bộ và hiệu quả để lãnh đạo địa phương xây dựng cuộc sống mới.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightNghiên Cứu Gánh Nặng Chăm Sóc Bệnh Nhân Parkinson Có Sa Sút Trí Tuệ Bằng Chỉ Số Căng Thẳng Cho Người Chăm Sóc Có Sửa ĐổiNguyễn Thanh Bình

Tạp chí Y học Việt Nam, 2021

Mục tiêu: Đánh giá gánh nặng chăm sóc bệnh nhân Parkinson có sa sút trí tuệ bằng “Chỉ số căng thẳng cho người chăm sóc có sửa đổi” (MCSI – Modified Caregiver Strain Index). Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu cắt ngang so sánh trên người chăm sóc chính của 100 bệnh nhân được chẩn đoán bệnh Parkinson theo tiêu chuẩn của Ngân hàng não hội Parkinson Vương quốc Anh (UKPDSBB/United Kingdom Parkinson’s Disease Society Brain Bank), nhóm bệnh nhân Parkinson có sa sút trí tuệ (SSTT) chẩn đoán theo tiêu chuẩn của Hiệp hội Tâm thần học Hoa Kỳ (DSM –V) tại Bệnh viện Lão khoa Trung Ương từ tháng 06 năm 2020 đến tháng 05 năm 2021. Kết quả: 50 người chăm sóc chính của bệnh nhân Parkinson không bị SSTT và 50 người chăm sóc chính bệnh nhân Parkinson có SSTT. Điểm MCSI của người chăm sóc trung bình là 9.73 ± 7.558. Điểm MCSI trung bình có sự khác biệt giữa 2 nhóm nghiên cứu, cao hơn ở nhóm người chăm sóc bệnh nhân có SSTT (p<0.05). Trong nhóm người chăm sóc chính của bệnh nhân có SSTT,...

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightRút Gọn Thuộc Tính Trong Bảng Quyết Định Theo Tiếp CậnNguyen Giang

2021

TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ (Fuzzy Rough Set FRS) nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm (Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS) dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightModelación con TI-Nspire CASJulian Lozano Gómez

2011

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightSee full PDFdownloadDownload PDF

Loading Preview

Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.

References (63)

1. Nguyễn Quốc Trung. "Xử lý tín hiệu và lọc số" -Tập 1, tập 2, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà nội 2001.
2. Nguyễn Xuân Quỳnh. "Cơ sở toán rời rạc và ứng dụng", Nhà xuất bản Giáo dục, Hà nội 1995.
3. Jonh G.Proakis and Dimitris G. Manolakis "Introduction to Digital Signal Processing" Maxwell Macmillan International Editions, New York 1989.
4. Jonh G.Proakis and Dimitris G. Manolakis "Digital Signal Processing: Principles Algorithms, and Applications" Macmillan Publishing Company, printed the republic of Singapore, 1992.
5. Leland B.Jackson "Signal, Systems and Transforms" Addision -Wesley Publishing Company, printed in the US of America 1991.
6. MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU........................................................................................................................................................
7. CHƯƠNG I: BIỂU DIỄN TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG RỜI RẠC TRONG MIỀN THỜI GIAN RỜI RẠC n...............................................................................................................................................................................
8. GIỚI THIỆU ......................................................................................................................................................3 NỘI DUNG ........................................................................................................................................................5 1.1. BIỂU DIỄN TÍN HIỆU RỜI RẠC ..........................................................................................................5
9. 2. CÁC HỆ THỐNG TUYẾN TÍNH BẤT BIẾN......................................................................................15
10. 3. PHƯƠNG TRÌNH SAI PHÂN TUYẾN TÍNH HỆ SỐ HẰNG ............................................................21
11. CÁC HỆ THỐNG KHÔNG ĐỆ QUY VÀ ĐỆ QUY............................................................................26
12. 5. THỰC HIỆN HỆ THỐNG ....................................................................................................................28 1.6. TƯƠNG QUAN TÍN HIỆU ..................................................................................................................30
13. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 1 .................................................................................32 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 1.............................................................................................................35 CHƯƠNG II: BIỂU DIỄN TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG RỜI RẠC TRONG MIỀN Z ................................40
14. GIỚI THIỆU ....................................................................................................................................................40 NỘI DUNG ......................................................................................................................................................41 2.1. BIẾN ĐỔI Z (ZT: Z TRANSFORM) ....................................................................................................41
15. 2. CỰC VÀ KHÔNG (POLE AND ZERO) ..............................................................................................44
16. 3. BIẾN ĐỔI Z NGƯỢC (IZT: INVERSE Z TRANSFORM)..................................................................46 2.
17. CÁC TÍNH CHẤT CỦA BIẾN ĐỔI Z .................................................................................................51
18. 5. BIỂU DIỄN HỆ THỐNG RỜI RẠC TRONG MIỀN Z........................................................................51
19. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG II. ...............................................................................58 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 2.............................................................................................................62 CHƯƠNG III: BIỂU DIỄN TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG RỜI RẠC TRONG MIỀN TẦN SỐ LIÊN TỤC ...............................................................................................................................................................................67
20. GIỚI THIỆU ....................................................................................................................................................67 NỘI DUNG ......................................................................................................................................................69
21. 1. BIẾN ĐỔI FOURIER............................................................................................................................69 3.2. CÁC TÍNH CHẤT CỦA BIẾN ĐÔI FOURIER...................................................................................76
22. 3. QUAN HỆ GIỮA BIẾN ĐỔI FOURIER VÀ BIẾN ĐỔI Z .................................................................77 3.
23. BIỂU DIỄN HỆ THỐNG RỜI RẠC TRONG MIỀN TẦN SỐ LIÊN TỤC .........................................78
24. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 3 .................................................................................86 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 3.............................................................................................................90 CHƯƠNG IV: BIỂU DIỄN TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG RỜI RẠC TRONG MIỀN TẦN SỐ RỜI RẠC k (HOẶC k ω )..........................................................................................................................................................95
25. GIỚI THIỆU ....................................................................................................................................................95
26. NỘI DUNG ......................................................................................................................................................95 4.1. BIẾN ĐỔI FOURIER RỜI RẠC DFT ĐỐI VỚI DÃY TUẦN HOÀN CÓ CHU KỲ N......................95
27. 2. CÁC TÍNH CHẤT CỦA DFT ĐỐI VỚI DÃY TUẦN HOÀN CHU KỲ N.........................................96
28. HẠN N. ......................................................................................................................................................102 4.
29. CÁC TÍNH CHẤT CỦA DFT ĐỐI VỚI DÃY CÓ CHIỀU DÀI HỮU HẠN N. ...............................105
30. 5. PHÉP CHẬP NHANH (PHÉP CHẬP PHÂN ĐOẠN) .......................................................................113
31. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 4 ...............................................................................114 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 4...........................................................................................................116
32. CHƯƠNG V: TỔNG HỢP BỘ LỌC SỐ CÓ ĐÁP ỨNG XUNG CÓ CHIỀU DÀI HỮU HẠN FIR. ........
33. GIỚI THIỆU ..................................................................................................................................................119 NỘI DUNG ....................................................................................................................................................119 5.1. ĐẶC ĐIỂM CỦA BỘ LỌC SỐ FIR PHA TUYẾN TÍNH..................................................................119 5.2. TỔNG HỢP BỘ LỌC SỐ FIR THEO PHƯƠNG PHÁP CỬA SỔ. ...................................................122
34. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 5 ...............................................................................133 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 5...........................................................................................................135
35. CHƯƠNG VI: THIẾT KẾ BỘ LỌC SỐ CÓ ĐÁP ỨNG XUNG CÓ CHIỀU DÀI VÔ HẠN IIR.............138
36. GIỚI THIỆU ..................................................................................................................................................138 NỘI DUNG ....................................................................................................................................................138 6.1. CƠ SỞ TỔNG HỢP BỘ LỌC SỐ IIR.................................................................................................138
37. 2. PHƯƠNG PHÁP BẤT BIẾN XUNG .................................................................................................139
38. 3. PHƯƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI SONG TUYẾN.....................................................................................143
39. PHƯƠNG PHÁP TƯƠNG ĐƯƠNG VI PHÂN..................................................................................146
40. 5. BỘ LỌC TƯƠNG TỰ BUTTERWORTH ..........................................................................................148
41. 6. BỘ LỌC TƯƠNG TỰ CHEBYSHEP.................................................................................................149
42. 7. BỘ LỌC TƯƠNG TỰ ELIP (CAUER)...............................................................................................152
43. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 6 ...............................................................................152 CÂU HỎI ÔN TẬP VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 6............................................................................................154
44. CHƯƠNG VII: BIẾN ĐỔI FOURIER NHANH -FFT..................................................................................158
45. GIỚI THIỆU ..................................................................................................................................................158 NỘI DUNG ....................................................................................................................................................158 7.1. BIẾN ĐỔI FOURIER NHANH ..........................................................................................................158
46. 2. THUẬT TOÁN FFT CƠ SỐ 2 ............................................................................................................162
47. 3. THUẬT TOÁN FFT CƠ SỐ 4 ............................................................................................................171
48. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 7 ...............................................................................175 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 7...........................................................................................................177
49. CHƯƠNG VIII: CẤU TRÚC BỘ LỌC SỐ.....................................................................................................178
50. GIỚI THIỆU ..................................................................................................................................................178 NỘI DUNG ....................................................................................................................................................179 8.1. CẤU TRÚC BỘ LỌC SỐ FIR ............................................................................................................179
51. 2. CẤU TRÚC BỘ LỌC SỐ IIR .............................................................................................................188
52. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 8 ...............................................................................199 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 8...........................................................................................................203
53. CHƯƠNG IX: LỌC SỐ NHIỀU NHỊP ...........................................................................................................205
54. GIỚI THIỆU ..................................................................................................................................................205 NỘI DUNG ....................................................................................................................................................206
55. 9.1. THAY ĐỔI NHỊP LẤY MẪU ............................................................................................................206
56. 9.2. BỘ LỌC BIẾN ĐỔI NHỊP LẤY MẪU...............................................................................................217
57. 9.3. MÃ HOÁ BĂNG CON (Subband coding) ..........................................................................................229
58. TÓM TẮT VÀ HƯỚNG DẪN HỌC TẬP CHƯƠNG 9. ..............................................................................230 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP CHƯƠNG 9...........................................................................................................234
59. ĐÁP ÁN VÀ HƯỚNG DẪN GIẢI....................................................................................................................237 ĐÁP ÁN CHƯƠNG I ....................................................................................................................................237 ĐÁP ÁN CHƯƠNG II ...................................................................................................................................243 ĐÁP ÁN CHƯƠNG III..................................................................................................................................248 ĐÁP ÁN CHƯƠNG IV .................................................................................................................................251 ĐÁP ÁN CHƯƠNG V...................................................................................................................................252 ĐÁP ÁN CHƯƠNG VI .................................................................................................................................254 ĐÁP ÁN CHƯƠNG VII ................................................................................................................................257 ĐÁP ÁN CHƯƠNG VIII...............................................................................................................................259 ĐÁP ÁN CHƯƠNG IX .................................................................................................................................261
60. CÁC TỪ VIẾT TẮT..........................................................................................................................................264
61. TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................................................................265
62. MỤC LỤC ..........................................................................................................................................................266 XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ Mã số: 492XLS340
63. Tài liệu này được ban hành theo Quyết định số: 376/QĐ-TTĐT1 ngày 22/05/2006 của Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông)

View morearrow_downward

Related papers

Xử lý phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-1Mai Hương Trần

Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ, 2016

Xử lý phổ hay hiệu chỉnh phổ là quá trình loại bỏ hoặc làm giảm bớt các sai số do ảnh hưởng của điều kiện khí quyển, nguồn sáng chiếu và bề mặt địa hình. Có hai loại hiệu chỉnh phổ: hiệu chỉnh tuyệt đối và hiệu chỉnh tương đối. Trong bài báo nhóm nghiên cứu tập trung tìm hiểu các phương pháp hiệu chỉnh phổ tương đối từ đó xây dựng phương pháp hiệu chỉnh phổ trên ảnh vệ tinh VNREDSat-1. Phương pháp được lựa chọn bao gồm nắn chỉnh hình học ảnh, lựa chọn các đối tượng bất biến giả định, xác định tham số chuẩn hóa. Kết quả thực nghiệm được kiểm định qua các phép phân tích thống kê giá trị độ sáng của pixel trên ảnh trước và sau chuẩn hóa phổ. Độ chính xác của kết quả thể hiện phương pháp lựa chọn là hợp lý.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightỨng Dụng Đại Số Gia Tử Đốl Sánh Các Giá Trị Ngôn Ngữ08.Trần Đình Khang

Journal of Computer Science and Cybernetics, 2016

This paper interpretes Bornemethods for comparison of linguistic values. There are the aggregation of hedge algebras, the if-then rules and the distance table between linguistic values. It can be used for linguistic reasoning in practical problems.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightXây dựng hệ thống nhận dạng hành động sử dụng cảm biến gia tốc và các phương pháp học máy trên vi điều khiển hiệu năng thấpQuang Huy Nguyễn

Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Công nghệ Thông tin và Truyền thông

Hệ thống ghi nhận hoạt động của con người sử dụng cảm biến giúp hỗ trợ đánh giá tình trạng sức khỏe. Yêucầu đặt ra là hiệu suất hoạt động cao, giá cả rẻ và hoạt động theo thời gian thực ngay trên các vi điều khiển có hiệu năng thấp. Từ dữ liệu thu thập của các hành động cần trích xuất tính chất đặc trưng điển hình. Những đặc trưng này được huấn luyện để phân loại hành động. Một thiết bị gắn trên eo người được lập trình kết nối hệ thống thông qua WiFi và cho phép phân loại hành động người theo thời gian thực, đồng thời người dùng có thể giám sát hoạt động và quản lý dữ liệu trên máy tính hoặc điện thoại thông minh.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightPhân Cụm Mờ Với Trọng Số Mũ Ngôn Ngữ08.Trần Đình Khang

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

TÓM TẮT-Bài báo này được thực hiện nhằm mục đích nghiên cứu tìm hiểu thuật toán phân cụm FCM và các ý tưởng cải tiến đã có; tiến hành phân tích và phát hiện những đặc điểm phù hợp trong thuật toán FCM có thể áp dụng được đại số gia tử-một lý thuyết sử dụng đại số trong việc biểu diễn giá trị của các biến ngôn ngữ. Từ đó, đề xuất một hướng cải tiến mới, đó là sử dụng lý thuyết đại số gia tử vào trọng số mũ của thuật toán FCM và sau cùng là xây dựng cài đặt một thuật toán phân cụm mờ sử dụng đại số gia tử để có thể áp dụng giải quyết bài toán phân cụm trong các ứng dụng thực tế.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightHiện trạng chuyển đổi số trong quản lý chất thải công nghiệp hướng tới kinh tế tuần hoàn tại các tỉnh phía NamTrúc Thanh

Vietnam Journal of Hydrometeorology

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightBước Đầu Xác Định Thông Số Xây Dựng Mạng Lưới Thần Kinh Nhân Tạo Trong Ước Lượng Độ Lọc Cầu ThậnQuốc Tuấn Lê

Tạp chí Y học Việt Nam

Mục tiêu: Tìm ra những thông số có mối tương quan chặt chẽ bằng cách sử dụng mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo học hỏi từ các công thức eGFR trong các xét nghiệm sinh hóa (glucose, albumin, protein, axit uric, urê, creatinin trong máu và creatinin trong nước tiểu) và các thông số sinh học (tuổi, giới tính, BMI, huyết áp, chiều cao, cân nặng vòng eo, vòng mông) để làm cơ sở xây dựng các mô hình ANN tiếp theo. Phương pháp nghiên cứu: Cắt ngang mô tả trên các đối tượng tình nguyện sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh và Vũng Tàu, các đối tượng bệnh thận mạn tại phòng khám thận, bệnh viện Đại học Y Dược TP. Hồ Chí Minh cơ sở 2. Khảo sát các yếu tố tuổi, giới, chiều cao, cân nặng, huyết áp, vòng eo, vòng mông, BMI, glucose, ure, creatinin, protein, albumin, acid uric trong máu và creatinin trong nước tiểu 24 giờ. Kết quả: Có 161 người tham gia trong đó có 115 người tình nguyện khỏe mạnh và 46 người bệnh thận mạn. Xác định 3 thông số protein, creatinin huyết thanh, cân nặng có tương qua...

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightXây dựng hàm đo trên đại số gia tử và ứng dụng trong lập luận ngôn ngữ08.Trần Đình Khang

Journal of Computer Science and Cybernetics, 2016

This paper gives the conception of a measure function on hedge algebras, which is useful to implementation of linguistic reasoning in application of decision support systems to social economic and management problems. Dai so gia ttr [1], [2] ra dai dira ra m<}thirong tigp c~n mei cho nghien ciru ly thuygt mo dira tren ca:u true d~i so v'e ngfr nghia cua cac gia tr] ngdn ngir cua m<}t bign ngon ngir. Huang tiep c~n nay phan nao khg,c phuc nhirng kho khan trong vi~c xac dinh ham thuoc cua cac t~p mo va d~c bi~t la vi~c "hi~u" ngir nghia ctla cac t~p me sau m<}t loat cac phep bign d5i quan h~. Bai nay dira ra khai ni~m ham do, tren d~i so gia ttr ghip cho vi~c tmg dung dai so gia ttr cho cac bai toan suy lu~n ngdn ngfr trong cac h~h~trQ' quygt dinh II -D~I s6 GIA Ttr I>~danh gia m<}tkhai ni~m ngdn ngir, nguO'i ta thtrcng dung cac c~p doi xirng nhau goi la gia tr] ngon ngfr nhir: xac dinh lu-a tu5i cda m<}t nguO'i, ta noi, ngirci do gia hay tre. Ngoai ra con co th~ma r<}ngkhd nang danh gia tu5i b~ng cac tll' nhir rat, tttung aoi, nhieu han, It han, ... chAng han nhir rat trt, khong trt l&m ho~c rat rat gia, ... NguO'i ta gQi rat, ttJung aoi, ... 180 cac tit nha:n hay cac gia tti-. Nhir v~y co th~coi cac tit nha:n 180 cac toan tll-tac d<}ngvao cac gia tr] ngcn ngii' tao thanh cac gia tr] ngdn ngfr moi. Trong t~p me, tu nha:n 130 phep toan lam thay d5i ham thu<}c ciia t~p mo, t~o thanh t~p me mei. Theo [1], irng vo-i m~i bien ngon ngfr se co hai dan doi xirng phat tri~n tll' hai h '" t' . h V' d ,. l' t ». 0 p an U' sm. 1 \l V01 ira UOI C

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightThiết kế chế tạo thiết bị đếm trục sử dụng phương pháp cảm ứng điện từVõ Như

Transport and Communications Science Journal, 2021

Bộ đếm trục là một thiết bị quan trọng để hệ thống điều khiển tín hiệu đường sắt hoạt động an toàn và chính xác. Hiện nay thiết bị đếm trục nhập khẩu được dùng phổ biến trong hệ thống tín hiệu đường sắt, bài báo này đưa ra giải pháp chế tạo thiết bị đếm trục sử dụng cho đường sắt Việt nam. Nguyên lý của cảm biến dựa vào sự thay đổi từ thông qua cuộn thu khi bánh tàu đi qua cảm biến, mạch xử lý tín hiệu căn cứ vào biên độ và pha điện áp từ cuộn thu nhận dạng trạng thái của bánh tàu chiếm dụng vùng không gian đặt cảm biến. Cảm biến và mạch xử lý đã được chế tạo và thử nghiệm trên một số tuyến thuộc đường sắt Việt nam, kết quả cho thấy ngưỡng giữa trạng thái có tàu và không có tàu được phân biệt rõ ràng. Giá trị đếm trục được truyền về trung tâm điều khiển qua mạng truyền thông CAN độ tin cậy cao. Ứng dụng của thiết bị chế tạo có thể được dùng cho ga điện khí tập trung, hệ thống tự động cảnh báo đường ngang, hệ thống đóng đường tự động

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightHệ Thống Gợi Ý Sử Dụng Thuật Toán Tối Ưu Bầy Đàn08.Trần Đình Khang

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Kỹ thuật lọc cộng tác (Collaborative Filtering -CF) là một kỹ thuật gợi ý phổ biến nhất được sử dụng nhiều trong các hệ thống gợi ý đã được tích hợp trong các website thương mại điện tử (chẳng hạn như amazon.com, barnesandnoble.com, Yahoo! news, TripAdvisor.com). Kỹ thuật CF dựa trên giả thiết rằng những người dùng (user) có cùng sở thích thì sẽ quan tâm một tập item tương tự. Phương pháp phân cụm lọc cộng tác (Iterative Clustered CF -ICCF) và lặp cộng tác tối ưu trọng số sử dụng thuật toán PSO (PSO-Feature Weighted) thể hiện tính hiệu quả cho hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc trong tập {1, 2,…, 5}. Tuy nhiên, các kỹ thuật đó không thể trực tiếp áp dụng cho các hệ thống gợi ý trong thực tế mà giá trị đánh giá trong tập {0, 1}. Do vậy, bài báo này đề xuất việc cải tiến hai phương pháp ICCF và PSO-Feature Weighted để có thể áp dụng được cho các hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc tập {0, 1}. Kết quả thực nghiệm của hai phương pháp mà chúng tôi đưa ra áp dụng trên bộ dữ liệu hệ gợi ý công việc cho thấy độ chính xác mô hình dự đoán có cải thiện rõ rệt so với phương pháp CF truyền thống đồng thời cũng giải quyết được vấn đề dữ liệu thưa mà phương pháp CF thường gặp phải.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightTính Toán Hạt Dựa Trên Độ Đo Tương Đồng Mờ Phức Trong Hỗ Trợ Chẩn Đoán Nha KhoaMạnh Tuấn

TNU Journal of Science and Technology, 2021

Việc ứng dụng công nghệ trợ giúp trong quá trình thăm khám bệnh là nhân tố quan trọng trong việc giảm tải công việc của bác sĩ. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để các công nghệ nâng cao được chính xác trong chẩn đoán. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển một mô hình kết hợp giữa tính toán hạt với các độ đo tương đồng mờ phức. Trước hết, độ đo tương đồng mờ phức được sử dụng để đánh giá độ tương đồng giữa các mẫu bệnh chuẩn với mẫu cần chẩn đoán. Sau đó tính toán hạt được áp dụng để lựa chọn xem bệnh nào có khả năng mắc cao nhất. Mô hình đề xuất được thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh nha khoa bao gồm các ảnh X-quang về bệnh răng khôn mọc lệch. Kết quả thực nghiệm chứng tỏ mô hình mới có độ chính xác tốt hơn so với một số phương pháp khác. Kết quả nghiên cứu này sẽ hỗ trợ các nha sĩ trong chẩn đoán bệnh răng khôn mọc lệch.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightkeyboard_arrow_downView more papers

• Explore
• Papers
• Topics

• Features
• Mentions
• Analytics
• PDF Packages
• Advanced Search
• Search Alerts

• Journals
• Academia.edu Journals
• My submissions
• Reviewer Hub
• Why publish with us
• Testimonials

• Company
• About
• Careers
• Press
• Help Center
• Terms
• Privacy
• Copyright
• Content Policy

580 California St., Suite 400San Francisco, CA, 94104© 2026 Academia. All rights reserved