5A330501 – Kompuyter injiniringi

Tаdqiqоt mаvzusining dоlzаrbligi:
Zаmоnаviy аxbоrоt texnоlоgiyаlаri rivojlangani boshqa tillarda mavjud lekin o’zbek tilida yaxshi rivojlanmagan nutqni tanib olish dasturlariga talab oshib bormoqda. Kundan kun tarjimonlarga bo’lgan talab kamayib IT olamida qurilgan dasturlarga talab oshmoqda.Qolaversa neyron tarmoqlari deyarli IT sohasining barcha jabhalariga kirib keldi. Aniqlik yuqori va u inson miyasi kabi fikrlay oladi. Nutq doimo biz aytgan algoritmga tushmaydi lekin neyron tarmoqlari bazi bir kamchiliklarni avtomatik to’g’rilab yuboradi.

Ilmiy tаdqiqоtning mаqsаd vа vаzifаlаri:
Mаzkur mаgistrlik dissertаtsiyаsidа mavjud usullar vа аxbоrоt texnоlоgiyаlаrdаn fоydаlаngаn hоldа o’zbek nutqini tanib olish dasturlarini , algoritmalarini va nutq bazasini yаrаtishdаn ibоrаt.
Tаdqiqоtning аmаliy аhаmiyаti:
Neyron tarmoqlari asosida nutqni tanib olish bu o’zbek nutqi uchun juda kata yutuq hisoblanadi
Tаdqiqоtning ilmiy yаngiligi:
1. Nutqni tanib olishda neyron tarmoqlaridan foydalanildi;
2. Nutq korpusi uchun matnlardan nutq bazasi yaratildi;
3. Yaratilgan model orqali axborot texnologiyalarini qo`llagan holda yangi tizimning ishlash samaradorligi yaxshilanadi va optimallashtiriladi;
4.O’zbek nutqini tanish algoritmi va dasturi ishlab chiqildi;

Ushbu dissertatsiyaning maqsadi mobil elektroensefalogramma (EEG) apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqishni taqdim etishdir. Asbob real vaqtda EEG monitoringi va portativ va simsiz rejimda tahlil qilish uchun mo'ljallangan. Asbob ikkita asosiy komponentdan, apparat va dasturiy ta'minotdan iborat. Uskuna komponenti EEG eshitish vositasi va simsiz uzatgichni o'z ichiga oladi. Dasturiy ta'minot komponenti smartfon yoki planshet kabi mobil qurilmaga o'rnatilishi mumkin bo'lgan dasturni o'z ichiga oladi. Ilova real vaqt rejimida EEG signallarini olish, qayta ishlash va vizualizatsiya qilish uchun mo'ljallangan.

Asbobning apparat komponenti kam quvvatli mikrokontroller va simsiz uzatgichni o'z ichiga olgan tayyor komponentlar yordamida ishlab chiqilgan. EEG eshitish vositasi ixcham, qulay va ishlatish uchun qulay bo'lishi uchun yaratilgan. Simsiz uzatgich mobil qurilmaga ma'lumotlarni uzatish uchun Bluetooth Low Energy (BLE) kabi kam quvvatli simsiz protokoldan foydalanish uchun mo'ljallangan.
Asbobning dasturiy komponenti Android operatsion tizimi yordamida ishlab chiqilgan. Ilova EEG signallarini olish, qayta ishlash va vizualizatsiya qilish uchun qulay interfeysni ta'minlash uchun mo'ljallangan. Ilova filtrlash, artefaktni olib tashlash va xususiyatlarni ajratib olish kabi bir nechta signalni qayta ishlash algoritmlarini o'z ichiga oladi. Ilova, shuningdek, vaqt-domen va chastota-domen uchastkalari, topografik xaritalar va hodisalar bilan bog'liq potentsial (ERP) tahlili kabi bir nechta vizualizatsiya vositalarini o'z ichiga oladi.
Asbob funksionalligi va ishlashini baholash uchun bir nechta tajribalarda baholandi. Tajribalar asbob tomonidan olingan EEG signallarining aniqligi va ishonchliligini, shuningdek, dasturdan foydalanish qulayligi va foydalanuvchi qoniqishini sinovdan o'tkazishni o'z ichiga oldi. Tajribalar natijalari shuni ko'rsatdiki, asbob yuqori aniqlik va ishonchlilik bilan EEG signallarini olish va qayta ishlashga qodir. Ilova foydalanuvchi uchun qulay va foydalanish uchun qulay ekanligi ham aniqlandi.Umuman olganda, ushbu dissertatsiyada taqdim etilgan mobil EEG apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqish real vaqt rejimida EEG monitoringi va tahlili uchun portativ va arzon echimni taklif etadi. Asbob klinik diagnostika, kognitiv baholash va neyrofeedback treningi kabi turli xil ilovalarda foydalanish imkoniyatiga ega.
Kalit so'zlar: EEG, mobil, apparat, dasturiy ta'minot, real vaqt rejimi, monitoring, tahlil, signalni qayta ishlash, vizualizatsiya.
Kirish
Elektroansefalografiya (EEG) - miyaning elektr faolligini qayd etishning invaziv bo'lmagan usuli. EEG signallari miya funktsiyasi haqida tushuncha berishi mumkin va klinik tashxis, kognitiv baholash va neyrofeedback treningi kabi turli xil ilovalar uchun ishlatilishi mumkin. Biroq, an'anaviy EEG tizimlari ko'pincha katta hajmli, qimmat va ulardan foydalanish uchun maxsus tayyorgarlik talab etiladi. So'nggi yillarda turli xil sharoitlarda qo'llanilishi mumkin bo'lgan portativ va simsiz EEG tizimlarini ishlab chiqishga qiziqish ortib bormoqda.
Ushbu dissertatsiyaning maqsadi mobil EEG apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqishni taqdim etishdir. Asbob real vaqtda EEG monitoringi va portativ va simsiz rejimda tahlil qilish uchun mo'ljallangan. Asbob ikkita asosiy komponentdan, apparat va dasturiy ta'minotdan iborat. Uskuna komponenti EEG eshitish vositasi va simsiz uzatgichni o'z ichiga oladi. Dasturiy ta'minot komponenti smartfon yoki planshet kabi mobil qurilmaga o'rnatilishi mumkin bo'lgan dasturni o'z ichiga oladi. Ilova real vaqt rejimida EEG signallarini olish, qayta ishlash va vizualizatsiya qilish uchun mo'ljallangan.

Background

EEG signallari odatda bosh terisiga o'rnatilgan elektrodlar yordamida qayd etiladi. Elektrodlar miyaning elektr faolligini aniqlaydi va uni kuchlanish signaliga aylantiradi. Keyin kuchlanish signali kuchaytiriladi, filtrlanadi va keyingi ishlov berish va tahlil qilish uchun raqamlashtiriladi. An'anaviy EEG tizimlari ko'pincha raqamli signallarni elektrodlardan ishlov berish blokiga uzatish uchun simli ulanishlardan foydalanadi. Biroq, simsiz EEG tizimlari so'nggi yillarda portativligi va qulayligi tufayli tobora ommalashib bormoqda.

Mobil EEG tizimlari klinikalar, shifoxonalar, maktablar va tadqiqot laboratoriyalari kabi turli xil sharoitlarda qo'llanilishi mumkin. Ular real vaqt rejimida miya faoliyati haqida fikr-mulohazalarni taqdim etishlari mumkin, bu esa nevrologik kasalliklarni tashxislash uchun foydali bo'lishi mumkin

Albatta, mobil EEG apparat-dasturiy vositalarini ishlab chiqish bo'yicha magistrlik dissertatsiyasining fon va motivatsiya bo'limiga nimani kiritish mumkinligiga misol:

1.1 Fon va motivatsiya

Miya faoliyatini o'lchash uchun elektroensefalografiya (EEG) dan foydalanish nevrologiya tadqiqotlari va klinik qo'llanmalarda qimmatli vosita bo'ldi. EEG signallari miyaning elektr faolligi haqida qimmatli tushunchalarni berishi mumkin va diqqat, idrok va idrok kabi miya faoliyatining turli jihatlarini o'rganish uchun ishlatilishi mumkin. Biroq, an'anaviy EEG tizimlari katta hajmli, qimmat va ishlash uchun maxsus tayyorgarlikni talab qiladi. Natijada, ular uy yoki jamoat muhiti kabi real sharoitlarda foydalanish uchun mos emas.

So'nggi yillarda ixcham, ko'chma va foydalanish uchun qulay mobil EEG tizimlarini ishlab chiqishga qiziqish ortib bormoqda. Ushbu tizimlar EEGni tadqiqotchilar, klinisyenler va shaxslar tomonidan qo'llanilishini inqilob qilish imkoniyatiga ega. Ular miya faoliyatini o'lchashning yanada qulay va qulay usulini taqdim etishi mumkin, bu esa miya faoliyatiga yangi ilovalar va tushunchalarni kiritish imkonini beradi.

Mobil EEG apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqish murakkab vazifa bo'lib, u bir nechta komponentlarni, jumladan, apparat dizayni, dasturiy ta'minotni ishlab chiqish, signallarni qayta ishlash va foydalanuvchi interfeysi dizaynini o'z ichiga oladi. Ushbu dissertatsiya samarali va foydalanuvchilarga qulay bo'lgan yangi mobil EEG tizimini ishlab chiqish orqali tadqiqotning ushbu sohasiga hissa qo'shishga qaratilgan.

Ushbu tadqiqot uchun motivatsiya ikki xil. Birinchidan, mobil EEG tizimining rivojlanishi EEG o'lchovlarini kengroq tadqiqotchilar va klinisyenler, shuningdek, o'z miya faoliyatini nazorat qilishni xohlaydigan shaxslar uchun qulayroq qilish imkoniyatiga ega. Ikkinchidan, ushbu tadqiqot ko'chma, arzon va foydalanish uchun qulay bo'lgan yangi avlod EEG tizimlarini ishlab chiqishga hissa qo'shishga qaratilgan bo'lib, ular nevrologik kasalliklarni tashxislash va davolashda sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin.

Foydalanuvchi

Tadqiqot maqsadlari va savollari
ChatGPT
Albatta, mobil EEG apparat-dasturiy vositalarini ishlab chiqish bo'yicha magistrlik dissertatsiyasining tadqiqot savollari va maqsadlari bo'limiga nimalar kiritilishi mumkinligiga misol:

1.2 Tadqiqot savollari va maqsadlari

Ushbu tadqiqotning asosiy tadqiqot savoli:

Haqiqiy sharoitlarda miya faoliyatini o'lchash uchun yangi mobil EEG apparat-dasturiy vositasining samaradorligi va qulayligi qanday?

Ushbu savolni hal qilish uchun quyidagi aniq tadqiqot maqsadlariga erishiladi:

Portativ, ishlatish uchun qulay va real sharoitlarda ishonchli EEG o'lchovlarini ta'minlaydigan yangi mobil EEG tizimini ishlab chiqing.

Mobil EEG tizimi tomonidan olingan EEG signallarining aniqligi va ishonchliligini baholang va ularni an'anaviy EEG tizimlari bilan taqqoslang.
Foydalanuvchi testini o'tkazish va ishtirokchilarning fikr-mulohazalarini yig'ish orqali mobil EEG tizimidan foydalanish qulayligi va foydalanuvchi qoniqishini baholang.
Mobil EEG tizimi tomonidan olingan EEG signallaridan tegishli xususiyatlarni olish uchun EEG signalini qayta ishlash algoritmini ishlab chiqish va amalga oshirish.
Olingan xususiyatlarni mazmunli ko'rsatish uchun foydalanuvchi uchun qulay EEG vizualizatsiya vositasini ishlab chiqing.
Ushbu tadqiqotning maqsadlariga apparat va dasturiy ta'minotni ishlab chiqish, foydalanuvchilarni test qilish va ma'lumotlarni tahlil qilish kombinatsiyasi orqali erishiladi. Ushbu tadqiqot natijalari samarali, qulay va kengroq foydalanuvchilar uchun ochiq bo'lgan yangi avlod mobil EEG tizimlarini ishlab chiqishga hissa qo'shishi mumkin.

Foydalanuvchi

Tadqiqotning ahamiyati
ChatGPT
Albatta, mobil EEG apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqish bo'yicha magistrlik dissertatsiyasining o'rganish bo'limining ahamiyatiga nimalar kirishi mumkinligiga misol:

1.3 Tadqiqotning ahamiyati

Yangi mobil EEG apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqish tadqiqot va klinik ilovalar uchun muhim ahamiyatga ega. Ushbu tadqiqotning ahamiyatini quyidagi yo'llar bilan tushunish mumkin:

EEG texnologiyasining rivojlanishi: Portativ, arzon va foydalanish uchun qulay bo'lgan mobil EEG tizimining rivojlanishi EEG texnologiyasining kelajagi uchun sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin. Ushbu tadqiqot kengroq foydalanuvchilar uchun ochiq bo'lgan yangi EEG tizimlarini ishlab chiqishga hissa qo'shishi mumkin, bu esa yangi tadqiqotlar va EEGning klinik qo'llanilishini osonlashtirishi mumkin.

Miya monitoringi uchun qulaylik: Yangi mobil EEG tizimining rivojlanishi odamlarning o'z miya faoliyatini kuzatishni osonlashtirishi mumkin. Bu ruhiy salomatlikni o'z-o'zini nazorat qilish, neyrofeedback treningi va boshqa ilovalar uchun muhim ta'sir ko'rsatishi mumkin.

Klinik ilovalar: Yangi mobil EEG tizimini ishlab chiqish nevrologik kasalliklarni tashxislash va davolash uchun muhim ta'sir ko'rsatishi mumkin. Tizimdan miya faoliyatini real sharoitlarda kuzatish uchun foydalanish mumkin, bu esa nevrologik kasalliklar haqida yangi tushunchalar berishi va davolash usullari haqida ma’lumot berishi mumkin.

Foydalanuvchi tajribasi: Foydalanuvchilar uchun qulay mobil EEG tizimini ishlab chiqish tadqiqotchilar, klinisyenlar va shaxslar uchun umumiy foydalanuvchi tajribasini yaxshilashi mumkin. Bu EEG texnologiyasini kengroq qo'llashni osonlashtirishi va tadqiqot va klinik sharoitlarda EEGdan yanada samarali foydalanishga hissa qo'shishi mumkin.

Umuman olganda, yangi mobil EEG apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqish EEG texnologiyasini yanada qulayroq, arzonroq va samaraliroq qilish imkoniyatiga ega. Ushbu tadqiqot foydalanuvchilarga qulay va samarali bo'lgan yangi avlod EEG tizimlarini ishlab chiqishga hissa qo'shishi mumkin, bu EEG tadqiqotlari va klinik qo'llanmalarining kelajagi uchun sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin.

Albatta, mobil EEG apparat-dasturiy vositalarini ishlab chiqish bo'yicha magistrlik dissertatsiyasining EEG apparat komponentlari bo'limiga nimalar kiritilishi mumkinligiga misol:

2.1 EEG apparat komponentlari

Mobil EEG tizimini ishlab chiqish EEG signallarini olish va qayta ishlash uchun zarur bo'lgan apparat komponentlarini diqqat bilan ko'rib chiqishni talab qiladi. Quyidagi komponentlar odatda EEG tizimiga kiritiladi:

Elektrodlar: EEG elektrodlari miyaning elektr faolligini o'lchash uchun bosh terisiga o'rnatiladigan sensorlardir. Elektrodlar turli shakl va o'lchamlarda bo'ladi va miyaning turli qismlarida faollikni o'lchash uchun turli elektrodlar joylashuvi qo'llaniladi.

Kuchaytirgichlar: EEG kuchaytirgichlari elektrodlar tomonidan aniqlangan signallarni kuchaytirish uchun ishlatiladi. Kuchaytirgich elektr faolligidagi kichik o'zgarishlarni aniqlash uchun etarlicha sezgir, ammo atrof-muhit shovqinini filtrlash uchun etarlicha mustahkam bo'lishi kerak.

Analog-raqamli konvertor (ADC): Elektrodlar tomonidan aniqlangan signallar analog signallar bo'lib, ular kompyuter tomonidan qayta ishlanishidan oldin raqamli signallarga aylantirilishi kerak. ADC qayta ishlash uchun analog signallarni raqamli signallarga aylantiradi.

Mikrokontroller: Mikrokontroller - bu EEG tizimining ishlashini boshqaruvchi kichik kompyuter. U kuchaytirgich, ADC va tizimning boshqa komponentlarini boshqarish uchun javobgardir.

Bluetooth moduli: Bluetooth moduli raqamli EEG signallarini qayta ishlash uchun kompyuter yoki mobil qurilmaga simsiz uzatish uchun ishlatiladi.

Quvvat manbai: Mobil EEG tizimi tizimni uzoq vaqt davomida ishlatish uchun etarli quvvatni ta'minlaydigan qayta zaryadlanuvchi batareyadan quvvatlanishi kerak.

Mobil EEG tizimini loyihalashda komponentlarning portativligi, quvvat sarfi va hajmini hisobga olish kerak. Komponentlar ko'chma qurilmaga sig'adigan darajada kichik bo'lishini ta'minlash uchun ehtiyotkorlik bilan tanlanishi kerak, ammo ishonchli EEG o'lchovlarini ta'minlash uchun etarlicha kuchli. Tizim arzonroq va kengroq foydalanuvchilar uchun ochiq bo'lishini ta'minlash uchun dizayn, shuningdek, komponentlarning narxini hisobga olishi kerak.

Foydalanuvchi

EEG dasturiy komponentlari
ChatGPT
Albatta, mobil EEG apparat-dasturiy vositasini ishlab chiqish bo'yicha magistrlik dissertatsiyasining EEG dasturiy komponentlari bo'limiga nimalar kiritilishi mumkinligiga misol:

2.2 EEG dasturiy komponentlari

Uskuna komponentlariga qo'shimcha ravishda, mobil EEG tizimi EEG signallarini qayta ishlash va tahlil qilish uchun dasturiy ta'minot komponentlarini talab qiladi. Quyidagi dasturiy komponentlar odatda EEG tizimiga kiritiladi:

Signalni qayta ishlash algoritmlari: Signalni qayta ishlash algoritmlari chastota diapazonlari va hodisa bilan bog'liq potentsiallar kabi EEG signallaridan tegishli xususiyatlarni olish uchun ishlatiladi. Algoritmlar shovqin va artefaktlarni filtrlash va asosiy EEG signallarini saqlab qolish uchun ehtiyotkorlik bilan ishlab chiqilishi kerak.

Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish: Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalari EEG signallari va olingan xususiyatlarni mazmunli ko'rsatish uchun ishlatiladi. Vizualizatsiya vositalari foydalanuvchilar uchun qulay bo'lishi va foydalanuvchiga ma'lumotlar bilan osongina harakat qilish va o'zaro ta'sir qilish imkonini berishi kerak.

Ma'lumotlarni saqlash: EEG signallari va olingan xususiyatlar keyingi tahlil qilish uchun ma'lumotlar bazasida saqlanishi kerak. Ma'lumotlar bazasi xavfsiz, ishonchli va katta hajmdagi ma'lumotlarni joylashtirish uchun kengaytiriladigan bo'lishi kerak.

Mashinani o'rganish modellari: Mashinani o'rganish modellari EEG ma'lumotlarini tahlil qilish va miya faoliyati haqida bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Modellar ma'lumotlardagi naqshlarni tan olishga va kognitiv holatlar, hissiy holatlar va boshqa hodisalar haqida bashorat qilishga o'rgatilgan bo'lishi mumkin.

Foydalanuvchi interfeysi: foydalanuvchiga EEG tizimining ishlashini nazorat qilish, tizim sozlamalarini sozlash va EEG ma'lumotlarini real vaqtda ko'rish imkonini beruvchi foydalanuvchi interfeysi zarur.

Dasturiy ta'minot komponentlarini loyihalashda tizimning foydalanishga yaroqliligi, ishonchliligi va kengayishi hisobga olinishi kerak. Dasturiy ta'minot foydalanuvchilarga qulay va intuitiv bo'lishi kerak, bu foydalanuvchilarga tizim bilan samarali o'zaro aloqada bo'lish imkonini beradi. Dasturiy ta'minot, shuningdek, katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash va turli tadqiqot va klinik ilovalarni joylashtirish uchun ishonchli va kengaytiriladigan bo'lishi kerak.

Foydalanuvchi

Signallarni qayta ishlash algoritmlari
ChatGPT
Albatta, mobil EEG apparat-dasturiy vositalarini ishlab chiqish bo'yicha magistrlik dissertatsiyasining signallarni qayta ishlash algoritmlari bo'limiga nimalar kiritilishi mumkinligiga misol:

2.2.1 Signallarni qayta ishlash algoritmlari

Signalni qayta ishlash algoritmlari har qanday EEG tizimining muhim tarkibiy qismidir, chunki ular EEG signallaridan tegishli xususiyatlarni olish uchun ishlatiladi. Signalni qayta ishlash algoritmini tanlash tadqiqot savoliga yoki klinik qo'llanilishiga va tahlil qilinadigan signallarning xususiyatlariga bog'liq. EEG tahlilida keng tarqalgan ishlatiladigan signallarni qayta ishlash algoritmlaridan ba'zilari:

Filtrlash: Filtrlash - bu EEG signallaridan kiruvchi shovqin va artefaktlarni olib tashlash uchun ishlatiladigan signalni qayta ishlash usuli. Past chastotali filtrlar yuqori chastotali shovqinlarni olib tashlash uchun ishlatiladi, yuqori chastotali filtrlar esa past chastotali shovqinlarni olib tashlash uchun ishlatiladi.