https://rep.bntu.by/handle/data/75846 Thu, 23 Apr 2026 03:31:31 GMT 2026-04-23T03:31:31Z https://rep.bntu.by/handle/data/77762 Использование flash-технологии в образовательном процессе подготовки инженера-электромеханика Беляев, В. П.; Щур, Д. С.; Ширко, С. В. В статье в целях ознакомления применения современных цифровых технологий в образовательном процессе приводится электронное мультимедийное издание по изучению интеллектуального датчика перемещения. Оно выполнено на основе Flash-технологии и имеет традиционное построение учебно-методического характера. Обучающийся имеет возможность подготовится к выполнению работы, поскольку издание снабжено теоретической частью, раскрывающей цель и задачи, и порядком выполнения работы. Использование Flash-технологии визуализирует конструктивное построение изучаемого устройства, его поэтапное функционирование, схемные решения узлов устройства. Разъяснение работы электронных блоков сопровождается графической демонстрацией формируемых, обрабатываемых и проходящих по электрическим цепям электронных сигналов, отражающих назначение устройства, а именно получение комплекса сигналов пропорциональных качеству и количеству углового или линейного перемещения движущихся объектов. Такая визуализация позволяет заглянуть «внутрь» электронных схем, что не предоставляется возможным в реальном объекте. Особенно выделена схема определения направления движения (вращения) объекта. Приведены схемы устройств измерения скорости, основанных на двух принципах подсчета количества импульсов с выхода датчика перемещения. Разработанное электронное мультимедийное издание органически вписывается в систему дистанционного обучения как составная часть электронного университета. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/77762 2020-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/77761 Цифровые водяные знаки, формируемые с использованием дискретных хаотических отображений Сидоренко, А. В.; Шакинко, И. В. Рассматривается алгоритм формирования, встраивания и извлечения цифровых водяных знаков (ЦВЗ) с использованием дискретных хаотических отображений, позволяющий выявлять модифицированные фрагменты изображения. Ключевой особенностью разработанного алгоритма является формирование ЦВЗ с использованием дискретных хаотических отображений и восстановление данного ЦВЗ после передачи изображения по каналу связи. Это, в свою очередь, оказывается возможным благодаря применению разработанного нами подхода, который осуществляет поиск начальных значений переменных дискретных хаотических отображений, использованных при формировании ЦВЗ. В данной работе встраивание ЦВЗ осуществляется одновременно в частотную и пространственную области изображения. Выявление модифицированных фрагментов изображения осуществляется на основе сравнения восстановленного и извлеченного ЦВЗ. Изображение разбивается на прямоугольные фрагменты заданного размера. Для каждого фрагмента определяется количество элементов восстановленного ЦВЗ, значения которых отличаются от значений соответствующих элементов извлеченного ЦВЗ. Если отношение данной величины к общему количеству элементов ЦВЗ, принадлежащих фрагменту, превышает выбранное пороговое значение, то делается вывод, что рассматриваемый фрагмент изображения был подвергнут модификации. Приводятся результаты тестирования разработанного алгоритма. Установлено, что наличие ЦВЗ в пространственной области позволяет выявить фрагменты изображения, которые были подвергнуты модификации в процессе передачи изображения. Наличие ЦВЗ в частотной области делает предлагаемый алгоритм стойким при преобразовании изображения к формату JPEG. Одновременное присутствие ЦВЗ в пространственной и частотной областях позволяет сочетать положительные качества каждого из рассмотренных подходов. При использовании ЦВЗ в пространственной и частотной областях предлагаемый алгоритм в рассмотренных тестах установил факт присутствия ЦВЗ в изображении. Таким образом, предлагаемый алгоритм может применяться при решении реальных задач защиты цифровых изображений в каналах передачи информации. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/77761 2020-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/77755 Synthesis of parallel adders from if-decision diagrams Prihozhy, A. A. Addition is one of the timing critical operations in most of modern processing units. For decades, extensive research has been done devoted to designing higher speed and less complex adder architectures, and to developing advanced adder implementation technologies. Decision diagrams are a promising approach to the efficient many-bit adder design. Since traditional binary decision diagrams does not match perfectly with the task of modelling adder architectures, other types of diagram were proposed. If-decision diagrams provide a parallel many-bit adder model with the time complexity of Ο(log2n) and area complexity of Ο(n×log2n). The paper propose a technique, which produces adder diagrams with such properties by systematically cutting the diagram’s longest paths. The if-diagram based adders are competitive to the known efficient Brent-Kung adder and its numerous modifications. We propose a blocked structure of the parallel if-diagram-based adders, and introduce an adder table representation, which is capable of systematic producing if-diagram of any bit-width. The representation supports an efficient mapping of the adder diagrams to VHDL-modules at structural and dataflow levels. The paper also shows how to perform the adder space exploration depending on the circuit fan-out. FPGA-based synthesis results and case-study comparisons of the if-diagram-based adders to the Brent-Kung and majority-invertor gate adders show that the new adder architecture leads to faster and smaller digital circuits. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/77755 2020-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/77752 Организация хранения и поиска образа лица в объектно-ориентированной базе лиц Донг, С. Ч.; Ионин, В. С. Целью работы является разработка алгоритма функционированием системой распознавания лиц с использованием объектно-ориентированных баз данных. Система обеспечивает автоматическую идентификацию искомого объекта или идентифицирует кого-либо по цифровой фотографии или видеокадру из видеоисточника. Технология включает сравнение предварительно сканированных элементов лица из полученного изображения с прообразами лиц, хранимых в базе данных. Современные пакеты объектно-ориентированных баз данных дают пользователю возможность создания нового класса с заданными атрибутами и методами, получения классов, наследующих атрибуты и методы от суперклассов, создавать экземпляры класса, каждый из которых обладает уникальным объектным идентификатором, извлекать эти экземпляры по одному или группами, а также загружать и выполнять эти процедуры. Использование в алгоритме свёрточной нейронной сети позволяет осуществить переход от конкретных особенностей изображения к более абстрактным деталям. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/77752 2020-01-01T00:00:00Z