| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 126
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Sistem za beleženje zgodovine ročnega urejanja rezultatov dekompozicije večkanalnih površinskih elektromiogramov
Nina Murks, 2022, magistrsko delo

Opis: Namen magisterska dela je izdelati sistem za shranjevanje zgodovine ročnega urejanja rezultatov dekompozicije večkanalnih površinskih elektromiogramov ter prikaz njegove uporabe. Področje obsega predstavljene strategije urejanja rezultatov dekompozicije, opis delovanja ter implementacije sistema za shranjevanje zgodovine in njegovo uporabo. Prva predstavljena uporaba sistema za beleženje zgodovine je izračun in prikaz statistike urejanja, s pomočjo katere je možno vrednotiti strategije urejanja. Drugi primer uporabe sistema za beleženje zgodovine je preprost primer delne avtomatizacije urejanja, pri čemer sta uporabljena dva različna modela nevronskih mrež. Prvi model vsebuje konvolucijske sloje, drugi pa sloje LSTM. Preučili smo uspešnost obeh modelov ter prikazali njune rezultate. Model s konvolucijskimi sloji je dosegel 71-% preciznost ob 83-% priklicu napovedi urejanja, model s sloji LSTM pa 100-% preciznost ob 75-% priklicu.
Ključne besede: beleženje zgodovine, rezultati dekompozicije, statistika urejanja, delna avtomatizacija urejanja
Objavljeno v DKUM: 14.06.2022; Ogledov: 78; Prenosov: 9
.pdf Celotno besedilo (5,33 MB)

2.
Sledenje aktivnosti na kolesu s pomočjo mikrokrmilnika ESP32 : diplomsko delo
Alen Granda, 2022, diplomsko delo

Opis: Namen diplomskega dela je bila predstavitev energijsko varčne, a vseeno natančne alternative signalom globalnega pozicioniranja GPS, ki se ponavadi uporabljajo za sledenje aktivnosti na kolesu z uporabo mobilne aplikacije. Najprej smo predstavili trenutno stanje na trgu in opisali, zakaj smo se odločili poiskati alternativo. Implementacija naše rešitve je zasnovana s pomočjo magnetnega senzorja, ki na vsak vrtljaj kolesa pošlje signal mikrokrmilniku ESP32. Le‐ta filtrira, obdela in periodično pošilja pridobljene podatke uporabniški aplikaciji, kjer se vizualizirajo. Prav tako je na mikrokrmilnik povezan senzor za temperaturo, vlago in pritisk, ki nam omogoča izračun trenutne nadmorske višine s pomočjo barometrične enačbe. Omenjeno rešitev smo testirali z vožnjo kolesa po cesti ter analizirali pridobljene rezultate. Odstopanje med referenčnimi vrednostmi in našimi meritvami je do 5 % oziroma do 10 % v primeru izračuna nadmorske višine, medtem ko je poraba energije vsaj 3‐krat manjša v primerjavi s konkurenco na trgu.
Ključne besede: internet stvari, kolesarstvo, ESP32, mobilna aplikacija
Objavljeno v DKUM: 14.06.2022; Ogledov: 140; Prenosov: 55
.pdf Celotno besedilo (22,61 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

3.
Vtičnik VST za produkcijo glasbe : magistrsko delo
Simon Slemenšek, 2022, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je predstavljen proces izdelave vtičnika VST za produkcijo glasbe v ogrodju JUCE 6. Osnovna funkcionalnost vtičnika je generiranje zvokov glede na igrano tipko MIDI na klavirju. Poudarek je na obširnem naboru orodij za nadaljnjo obdelavo zvoka, kot so filter, kompresor in odmev. Za izdelavo je uporabljen programski jezik C++. Na začetku je podan pregled nekaterih obstoječih orodij za produkcijo zvokov. Opisana je tudi digitalna obdelava signalov in podane so osnove programiranja zvoka za naš tip vtičnika. Sledi opis splošnih uporabljenih funkcionalnosti ogrodja. V praktičnem delu so predstavljene programske metode, ki so omogočile razvoj izdelka. Predstavljena je njihova uporabnost ter opisane so prednosti in slabosti teh metod. Na koncu so predstavljeni končni vtičnik, ki izhaja iz našega dela, in problemi, ki so se pojavili pri njegovem razvoju.
Ključne besede: vtičnik, glasba, VST, digitalna sinteza zvoka
Objavljeno v DKUM: 14.06.2022; Ogledov: 39; Prenosov: 8
.pdf Celotno besedilo (1,96 MB)

4.
Primerjava različnih načinov učenja globokih nevronskih mrež v avtonomni vožnji : magistrsko delo
Andraž Skupek, 2022, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu opisujemo avtonomno vožnjo, algoritme za učenje avtonomnih vozil ter algoritme za razpoznavo prometnih znakov. Za implementacijo smo uporabili dva različna načina učenja avtonomnih vozil, in sicer posnemajoče učenje – za implementacijo katerega smo uporabili konvolucijske nevronske mreže, ter samoojačitveno učenje, kjer uporabljamo nevronsko mrežo, model pa se uči iz lastnih napak. Ob implementaciji avtonomnih vozil smo s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež implementirali tudi modele za razpoznavo prometnih znakov. Omenjene modele smo nato združili z algoritmi avtonomne vožnje in s tem dobili vozilo, ki se je sposobno v simulatorju samostojno premikati ter pospeševati ali zavirati glede na razpoznani prometni znak. Modele obeh načinov avtonomne vožnje testiramo na osmih različnih progah, kjer hitrost vožnje upravljamo tudi s pomočjo razpoznavalnika prometnih znakov. Modeli so uspešni, če uspešno prevozijo celotno progo. Rezultati naših modelov so uspešni, saj je kar nekaj modelov uspešno premagalo vseh osem prog.
Ključne besede: Avtonomna vožnja, globoko učenje, nevronske mreže, konvolucijske nevronske mreže
Objavljeno v DKUM: 14.03.2022; Ogledov: 232; Prenosov: 54
.pdf Celotno besedilo (2,41 MB)

5.
ROSUS 2022 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022 : Zbornik 16. strokovne konference
2022, zbornik

Opis: ROSUS 2022 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022 je strokovna računalniška konferenca, ki jo od leta 2006 naprej vsako leto organizira Inštitut za računalništvo iz Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Konferenca povezuje strokovnjake in raziskovalce s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida z uporabniki tega znanja, pri čemer uporabniki prihajajo iz raznovrstnih industrijskih okolij, biomedicine, športa, zabavništva in sorodnih področij. Zbornik konference ROSUS 2022 združuje strokovne prispevke več deset avtorjev, od tega dva vabljena predavanje ter več demonstracijskih prispevkov. Prispevki podajajo najnovejše dosežke slovenskih strokovnjakov s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida, osvetljujejo pa tudi trende in novosti na omenjenih strokovnih področjih. Velik poudarek prispevkov je na promoviranju ekonomske koristnosti aplikacij računalniške obdelave slik in vida v slovenskem prostoru. Takšne računalniške aplikacije zaradi visoke natančnosti, robustnosti in izjemnih hitrosti pri obdelovanju informacij nudijo namreč nove priložnosti za uveljavitev na trgu visokih tehnologij.
Ključne besede: računalniška obdelava slik, strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja
Objavljeno v DKUM: 09.03.2022; Ogledov: 234; Prenosov: 32
.pdf Celotno besedilo (38,07 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

6.
Software based encoder/decoder generation for data exchange optimization in the internet of things : master's thesis
Tjaž Vračko, 2022, magistrsko delo

Opis: Efficient encoding of data is an important part of projects in the Internet of Things space. Communication packets must be kept as small as possible in order to minimize the power consumption of devices. In this thesis, an automatic code generation tool, irpack, is proposed that will unify the way packets are defined across all future projects at Institute IRNAS. Using a schema, this tool generates source code of encoders and decoders in target programming languages. A schema evolution system is also defined, by which changes to packets can be compatible across multiple versions. The tool is then applied to a selection of past projects to gauge its usefulness. It is determined that irpack is able to encode the same data into a similar or smaller size packet, while also providing additional versioning information.
Ključne besede: encoding/decoding, schema, schema evolution, bit packing, code generation
Objavljeno v DKUM: 31.01.2022; Ogledov: 191; Prenosov: 40
.pdf Celotno besedilo (2,58 MB)

7.
Razpoznava govorcev na mobilni platformi : magistrsko delo
Jože Fartek, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo predstavili osnove razpoznave govorcev. V ta namen smo najprej opisali izračun vokalnih značilnic. Podrobneje smo predstavili metodo izračuna mel-frekvenčnih kepstralnih koeficientov (MFCC) in prednosti metode v primerjavi z ostalimi pristopi. Opisali smo tudi učenje glasovnih modelov in novejši metodi, ki temeljita na supervektorjih. Na podlagi tega smo v nadaljevanju magistrskega dela razvili Androidovo mobilno aplikacijo, ki v realnem času razpoznava govorce. Pri razpoznavi govorcev smo se omejili na razpoznavo le nekaj oseb. Iz zvočnih posnetkov posameznih govorcev smo izračunali MFCC in jih uporabili za učenje glasovnega modela s pomočjo konvolucijske nevronske mreže. Za optimizacijo parametrov smo primerjali, kako različni parametri vplivajo na učenje glasovnega modela. Primerjali smo, kako dolžina zvočnih posnetkov v razponu 0,5–3 sekunde vpliva na uspešnost razpoznave. Ugotovili smo, da uspešnost modela z večanjem dolžine zvočnega posnetka vse do 1,5 sekunde narašča, nato pa se naraščanje ustavi. Pri primerjavi števila MFCC med 16 in 128 uspešnost modela do 48 MFCC narašča, nato pa se naraščanje ustavi. Pri primerjavi nivoja izpuščenih nevronov med 0 in 0,7 dobimo boljšo natančnost modela z večanjem nivoja izpuščenih nevronov do 0,5, nato pa začne uspešnost padati. Glede na primerjavo smo pri učenju glasovnega modela uporabili zvočne posnetke dolžine 1 sekunde, 32 izračunanih MFCC in nivo izpuščenih nevronov 0,4. Pri tem smo dobili 88-odstotno natančnost modela. Pri razpoznavi smo ugotovili, da hitrost govora vpliva na uspešnost razpoznave, medtem ko glasnost govora nanjo ne vpliva. Testiranje smo izvajali na mobilni napravi LG G7 ThinQ. Izračun MFCC na mobilni napravi je v povprečju trajal 170 milisekund, razpoznava z modelom TensorFlow Lite pa le 8 milisekund.
Ključne besede: razpoznava govorcev, mel-frekvenčni kepstralni koeficienti, konvolucijske nevronske mreže, Android
Objavljeno v DKUM: 31.01.2022; Ogledov: 231; Prenosov: 35
.pdf Celotno besedilo (3,95 MB)

8.
Sistem za zalivanje in oddaljen nadzor pogojev za rast sobnih rastlin : diplomsko delo
Jana Janković, 2022, diplomsko delo

Opis: Cilj diplomske naloge je bil izdelati samodejni sistem za zalivanje različnih vrst sobnih rastlin in oddaljen nadzor le-teh. Rešitev je namenjena lastnikom rastlin, ki jim zaradi sodobnega načina življenja primanjkuje časa za pravilno nego rastlin. Najprej smo predstavili področje dela in definirali zahteve, ki bi jih rešitev izpolnjevala glede na pogoje rasti rastlin. Razložili smo koncept delovanja in zasnovo rešitve, znotraj katere smo zasnovali zalivalni sistem, zaledni sistem Node.js in mobilno aplikacijo Android, ki omogoča oddaljen nadzor pogojev za rast rastlin.
Ključne besede: zalivanje, sobne rastline, oddaljen nadzor, ESP32, informacijski sistem
Objavljeno v DKUM: 28.01.2022; Ogledov: 705; Prenosov: 192
.pdf Celotno besedilo (2,67 MB)

9.
Design and development of a mobile application for configuring and using wildlife trackers : master's thesis
Vid Rajtmajer, 2021, magistrsko delo

Opis: The number of Internet of Things devices has been increasing rapidly in the recent few years, which opens possibilities for many new use cases. One of those is tracking assets, specifically for the conservation of endangered animals. This is the main goal of the OpenCollar tracking device. Its features and communication technologies are described in this master’s thesis. The device supports a variety of configuration options enabling users to tweak it for their specific usage. The main focus of the thesis was to design, implement, and test a cross-platform mobile application that would simplify the configuration process of such a device. All aspects of the application are described with a focus on the communication protocol. In the end, we present the results and conclude that the implemented application greatly simplifies the management of OpenCollar devices.
Ključne besede: Internet of Things, mobile application, Bluetooth low energy, Long Range
Objavljeno v DKUM: 28.01.2022; Ogledov: 258; Prenosov: 29
.pdf Celotno besedilo (3,08 MB)

10.
Ocenjevanje pravilnosti razpoznave posameznih impulzov iz večkanalnih konvolutivnih mešanic impulznih izvorov : doktorska disertacija
Filip Urh, 2021, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji razvijemo in predstavimo algoritem WBS (ang. Witness Based Segmentation) za ocenjevanje pravilnosti razpoznave posameznih impulzov iz večkanalnih konvolutivnih mešanic impulznih izvorov. Omejimo se na signale večkanalnih površinskih elektromiogramov (ang. High-Density surface Electromyogram – HDsEMG), katerih vlaki impulzov posamezne motorične enote (ME) so ocenjeni s pomočjo dekompozicijske metode kompenzacije konvolutivnih jeder (ang. Convolution Kernel Compensation – CKC). Ocenjevanje uspešnosti dekompozicije signalov HDsEMG je velikega pomena, ko želimo dobljene vlake impulzov uporabiti v nadaljnjih aplikacijah na področju nevrorehabilitacije, protetike, ortopedije, ergonomije, športnih znanosti, ambientne inteligence in v industriji računalniških iger. Razvitih je bilo že več metod, vsaka s svojimi prednostmi in slabostmi, vendar je vsem skupno to, da ne podpirajo ocenjevanja pravilnosti razpoznave posameznega proženja v vlaku impulzov ME, temveč podajajo skupno oceno prepoznave vseh proženj posamezne ME. Osnovo razvitega algoritma WBS predstavlja že uveljavljena metrika razmerja impulz-šum (ang. Pulse-to-Noise Ratio – PNR), ki jo v prvem koraku razvitega algoritma nadgradimo z uporabo prič, ki jih izberemo med impulzi ME, razpoznanimi s pomočjo metode CKC. Ugotovili smo, da se vrednost metrike PNR, izračunane nad pričami, statistično značilno zniža, če v izračun filtra ME, s katerim nato ocenimo vlak impulzov, poleg prič vključimo tudi nepravilno razpoznani impulz. To lastnost uporabimo za klasifikacijo nadgrajene metrike PNR, ki nam omogoča ocenjevanje ali posamezen impulz, ki ni priča, pripada množici pravilno ali napačno razpoznanih impulzov. Strategija izbire prič, število prič in število dodanih impulzov, ki s strani dekompozicijske metode CKC niso bili segmentirani kot proženja ME, predstavljajo notranje parametre algoritma zato v doktorski disertaciji temeljito analiziramo njihov vpliv. Uspešnost razvitega algoritma WBS preverimo na vlakih impulzov ME, pridobljenih iz sintetičnih in eksperimentalnih signalov HDsEMG s pomočjo dekompozicijske metode CKC. Sintetičnim signalom dvoglave nadlaktne mišice je bil dodan Gaussov oziroma Laplaceov šum z razmerjem signal-šum 30, 20 in 10 dB. Množica eksperimentalnih signalov je bila sestavljena iz signalov dvoglave nadlaktne mišice in prednje golenske mišice, pri katerih smo imeli poleg signalov HDsEMG tudi znotrajmišične signale EMG, ter iz signalov sočasno aktivnih mečnih mišic. Razvit algoritem WBS ima zgornjo asimptotično mejo časovne zahtevnosti in porabe pomnilnika O(n), kar pomeni, da časovna in prostorska zahtevnost algoritma rasteta linearno s številom testiranih impulzov. Kot tak je algoritem WBS časovno in prostorsko učinkovit in tako primeren za uporabo v realnem času med urejanjem vlaka impulzov posamezne ME. V skoraj vseh primerih signalov HDsEMG je bilo po uporabi algoritma WBS v vlaku impulzov statistično značilno manj nepravilno razpoznanih proženj kot pred njegovo uporabo. Rezultati se statistično značilno niso izboljšali le v primerih eksperimentalnih signalov brez ali z zelo malo šuma, kjer je zelo dobre rezultate vračala že dekompozicijska metoda CKC. Uspešno delovanje algoritma smo posebej preverili in potrdili tudi na vlakih impulzov ME, ki so s strani metode CKC razpoznani s slabšo kakovostjo in imajo PNR < 28 dB.
Ključne besede: večkanalni površinski elektromiogram, dekompozicija, motorična enota, vlaki impulzov, ocenjevanje pravilnosti razpoznave, posamezni impulz, konvolutivne mešanice impulznih izvorov, pravilnost dekompozicije
Objavljeno v DKUM: 22.11.2021; Ogledov: 273; Prenosov: 49
.pdf Celotno besedilo (17,29 MB)

Iskanje izvedeno v 0.16 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici