Article 28-03

DOI: 10.33075/2220-5861-2017-2-16-23

УДК 621.372.54.037

DIGITAL PULSE NEURON MODEL FOR PROCESSING OF WAVE ACCELEROMETER SENSOR SIGNALS

V.N. Bondarev, T.L Smetanina

Federal State Educational Institution of Higher Education «Sevastopol State University»

Russian Federation, Universitetskaya St.. 33

It is considered the problem of double integration of wave accelerometer sensor signals. The method of adaptive modeling using pulse neural network is proposed for the problem decision. Formulas of digital model of pulse neuron and also generalized and specialized learning rules are derived. Results of computer simulation are presented.

Keywords: pulse neural network, wave accelerometer sensor, estimation of wave parameters, double integration, learning rule.

Full text in PDF (RUS)

LIST OF REFERENCES

  1. Матвеев В.В., Погорелое М.Г. Система измерения вертикальной качки волномерного буя // Известия ТулГУ. Технические науки. 2014. Вып. 9. Ч. 2. С. 267-275.
  2. Грязин Д.Г., Белова О.О. Инерциальные методы измерения параметров морского волнения // Известия ТулГУ. Технические науки. 2016. Вып. 10. С. 111-118.
  3. Бондарев В.Н. Устройство для определения средней высоты волн: а.с. 821918 СССР / В.Н. Бондарев, А.А. Ключарев, Г.А. Тихонов; заявл. 15.06.79 2781304/18-10; опубл. 15.04.81, Бюл. № 14.
  4. Козлов М.В., Матушевский Г.В., Трубкин И.П. Способ определения пара-метров ветровых волн на автоматических буйковых станциях // Океанология. 1977. №5. С. 21-23.
  5. Бондарев В.Н. Адаптивное частотно-импульсное моделирование в за-дачах цифровой обработки сигналов // Вестник СевГТУ. Сер. Информатика, электроника, связь: сб. науч. тр. 1999. Вып. 18. С. 46-51.
  6. Бондарев В.Н., Сметанина Т.И. Адаптивный синтез цифрового фильтра для акселерометрического волнографа // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС. 2015. Вып. 2 (22). С. 25-28.
  7. Maass W. Paradigms for computing with spiking neurons // Models of Neural Networks. Early Vision and Attention; eds. J.L. van Hemmen. J.D. Cowan, E. Domany. New York: Springer, 2002. V. 4. P. 373-402.
  8. Ponulak F., Kasinski A. Introduction to Spiking Neural Networks: Information processing, learning and applications // Acta Neurobiol Exp. 2011. V. 71 (4). P. 409^33.
  9. Гелиг A.X. Динамика импульсных систем и нейронных сетей. JI.: Изд-во ЛГУ, 1982. 192 с.
  10. Bondarev V.N. On system identification using pulse-frequency modulated signals. Eindhoven: EUT, 1988. EUT Re¬port 88-E-195. 82 p.
  11. Wei D., Harris J.G. Signal reconstruction from spiking neuron models // Proceedings of the 2004 International Sym-posium on Circuits and Systems. IEEE Press, 2004. V. 5. P. 353-356.
  12. Бондарев B.H., Сметанина Т.Н. Формальная модель импульсного нейрона для обработки сигналов // Робототехника и искусственный интеллект: материалы VI Всероссийской научно- технической конференции. Красноярск: Центр информации ЦНИ «Монография», 2014. С. 170-175.
  13. Бондарев В.Н., Сметанина Т.И. Адаптивный метод определения коэффициентов частотно-импульсных цифровых нерекурсивных фильтров // Информационные технологии и управление. 2015. Т. 1. № 1. С. 41^17.
  14. Бондарев В.Н. Применение цифровой модели импульсного нейрона для адаптивной фильтрации сигналов // Нейроинформатика-2015 XV11 Всероссийская научно-техническая конференция с междунар. участием: сборник научных трудов в 3-х ч.; отв. ред. А.Г. Трофимов. М.: НИЯУ МИФИ, 2015. Ч. 2. С. 169-177.
  15. Бондарев В.Н. Импульсные нейронные сети и их применение при обработке сигналов и изображений // Перспективные направления развития отечественных информационных технологий: материалы II межрегиональной научно-практической конференции. Севастопольский государственный университет; науч. ред. Б.В. Соколов. 2016.
    С. 111-112.
  16. Бондарев В.Н. Правила обучения импульсного нейрона для адаптивной обработки сигналов // Нейроинформатика-2016 XVIII Международная научно- техническая конференция: сборник научных трудов в 3-х ч. М.: НИЯУ МИФИ, 2016. Ч. 2. С. 192-202.
  17. Bondarev V. Vector-Matrix Models of Pulse Neuron for Digital Signal Processing // Advances in Neural Networks – ISNN 2016. Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag GmbH ,2016. V. 9719. P. 647-656. DOI: 10.1007/978-3- 319—40663—3_74
  18. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. 440 с.
  19. Береговенко Г.Я., Пухов Г.Е. Ступенчатые изображения и их применение. Киев: Наук, думка, 1983. 216 с.

 

 

If you have found a spelling error, please, notify us by selecting that text and pressing Ctrl+Enter.

Translate »

Spelling error report

The following text will be sent to our editors: