Publication: Разработка алгоритмов классификации сигналов при обработке экспериментальных данных с детектора РЭД-1
| dc.contributor.advisor | Климанов Сергей Геннадиевич | |
| dc.contributor.author | Руссов, Ю. В. | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-13T07:50:14Z | |
| dc.date.available | 2025-02-13T07:50:14Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description | Уровень образования: бакалавриат; Код направления/специальности: 01.03.02; Группа: Т08-31 | |
| dc.description.abstract | Аннотация В данной работе производится обработка экспериментальных данных, полученных с детектора РЭД-1. Данные представляют собой бинарный файл со значениями, записанными с 7 каналов двенадцати битного АЦП. В ходе обработки данных определяются характеристики для каждого события(сигнала). Характеристики интерпретируются как координаты события в n-мерном пространстве, на основе которых производится классификация сигналов. Обработка экспериментальных данных требуется ввиду необходимости производить калибровку детектора не жидком ксеноне. Ввиду того, что калибровка внешними источниками невозможна, необходимо вносить источник в рабочий объем детектора и определять, регистрация каких частиц произошла. В данной работе интерес представляют сигналы, соответствующие обнаружению аргона 𝐴𝑟37 и криптона 𝐾𝑟83, газ которых вносится непосредственно в рабочий объем. В работе произведено сглаживание сигнала при различных параметров сглаживания и параметризация сигналов для двух случаев: с учетом наибольшего пика и с учетом всех пиков. Определены оптимальные параметры сглаживания. Для параметризованных сигналов произведена кластеризация с использованием алгоритма с-means. Определено оптимальное количество кластеров, при котором в каждый кластер попадают события со схожими wave-формами. Wave-формы событий различных кластеров существенно отличаются. Для параметризованных сигналов произведена кластеризация с использованием нейронных сетей Кохонена. Произведено сравнение результаты кластеризации с использованием алгоритма c-means и сетей Кохонена. Отмечено, что нейронные сети лучше справляются с задачей кластеризации, выделяя сигналы регистрации аргона 𝐴𝑟37 и криптона 𝐾𝑟83. | |
| dc.identifier.citation | Руссов, Ю. В. Разработка алгоритмов классификации сигналов при обработке экспериментальных данных с детектора РЭД-1 : Выпускная квалификационная работа, бакалавриат, 01.03.02 / Ю. В. Руссов ; рук. работы Климанов Сергей Геннадиевич, 2016 | |
| dc.identifier.uri | https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/35014 | |
| dc.language | ru | ru |
| dc.subject | ВКР | |
| dc.subject | Выпускная квалификационная работа | |
| dc.title | Разработка алгоритмов классификации сигналов при обработке экспериментальных данных с детектора РЭД-1 | |
| dc.type | ВКР | |
| dspace.entity.type | Publication |