Xoldorov Shohruhmirzo Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari fanidan topshiriq Asisment Matlab flt muhitida Noravshan mantiqiy model qurish

Xoldorov Shohruhmirzo

Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari fanidan topshiriq

Asisment-1. Matlab FLT muhitida Noravshan mantiqiy model qurish

Assisment-1 da keltirilgan fikrlarning hammasi o’zimni shaxsiy fikrim. Kamchiliklar yoki xatoliklar bo’lishi mumkin. Olingan qiymatlar va natijalarning hammasi taxminiy va algoritmlarning ishlash prinsipiga asoslanmagan. Bu ishda algoritmlar uchun taxminiy keltirilgan raqamlar algoritmlarning ishlash samaradorligi va prinsipiga ta’sir ko’rsatmaydi. Ya’ni barcha natijalar shunchaki qiymat sifatida natija uchun olingan.

1. 
   Obyektni tanlash (Dissertatsiya mavzusiga mos yoki ixtiyoriy)
   

Men dissertatsiya mavzusi “Mushak faolligi biosignallarni tahlil qilish algoritmlarini ishlab chiqish” bo’yicha analog signallarni raqamli signallarga o’tkazuvchi “algoritmlar tahlili”ni obyekt sifatida oldim.

2. 
   Obyekt xususiyatlari bo'yicha kamida 3 ta kirish va bitta chiqish parametrlarini belgilash
   

Xususiyatlar bo’yicha 1- (Signal elements) signal elementlarini oldim. Chunki biz sanalog signallarni raqamli ko’rinishga o’tkazish jarayonida signal elementlarini freymlarga bo’lish orqali amalga oshiriladi. Bu signallarni tiklash jarayonida muhim rol o’ynaydi. 2- (Algorithm)Algoritmlarni oldim. Algoritmlar elementlar sonini hisobga olib samaradorligi oshib boradi yoki aksincha. 3- (Efficiency) samaradorlik ya’ni algoritmlarni elementlarning soniga qarab samaradorligini qiymati. 4- (Result analyze algorithm) Algoritmlarni tahlil qilish natijasini oldim. Chunki algoritmlar elementlarni soniga qarab signalni raqamli ko’rishga keltirish va qayta tiklash samaradorligi belgilanadi.

Parametr turi	Parameter nomi	Parametr oraliq qiymati	Termlar (Tegishlilik funktsiyasi uchun)
Kiruvchi	Signal elements	[1-1024]	Short Medium Long
Kiruvchi	Algorithm	[1-1024]	FFT Wavelet Z-transform
Kiruvchi	Efficiency	[0-100]	Low Medium High
Chiquvchi	Result analyze algorithm	[1-1024]	Low Medium High