fi en en fi en en fi en en zh fi fi en fi fi en hu en en en en fr de en fi en en en fi en en en en fi tr eu es en en fr en en en en en fi es fi fi fi fi en en en fi en fi en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Radiosignaalien tunnistaminen neuroverkon avulla
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Show download detailsHide download details
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Tekoäly on kehittynyt viime vuosina huimaa tahtia ja sitä on alettu soveltaa uusien haasteiden ratkaisemiseksi. Yksi tällainen haaste on pitkään ollut useiden radiosignaalien luokittelu toisistaan riittävällä tarkkuudella. Tehokkaalla radiosignaalien luokittelulla pysyttäisiin valvomaan alati kasvavaa radioliikennettä sekä saamaan suurempi hyöty irti rajallisesta radiotaajuusspektristä. Aikaisemmat tutkimukset ovat luokitelleet radiosignaaleita käyttämällä keinotekoisesti luotua aineistoa, joka ei täysin vastaa oikean maailman haasteita ja ongelmia. Tämän tutkimuksen tarkoitus on kerätä oikeista signaaleista koostuva aineisto sekä rakentaa toimiva signaaleiden luokittelija syväoppimista (Deep Learning, DL) sekä hybridikuvia hyödyntämällä. Lisäksi tutkimuksessa tutkitaan tavallisen ohjelmistokehityksen sekä tekoälyn kehityksen eroavaisuuksia. Tutkimus tehtiin Jyväskylässä toimipistettään pitävälle yritys X:lle, jotka tarjosivat keinot signaalien tallentamiseen sekä resurssit mallien kouluttamiseen ja signaalien käsittelyyn. Tutkimustuloksista kävi ilmi, että radiosignaaleita on mahdollista luokitella hyvinkin tarkasti neuroverkkojen ja hybridikuvien avulla. Tutkimuksesta selvisi myös uusia haasteita, joita ei ollut otettu aikaisemmissa tutkimuksissa huomioon. Lisäksi selvisi, että ohjelmistokehitys ja tekoälyn kehitys eroavat toisistaan huomattavasti, jotka saattavat vaikuttaa suuresti AI projektien onnistumiseen. Toimiva ja skaalautuva malli tarvitsee itselleen paljon tukijärjestelmiä ja ohjelmia, jotta lopputuloksesta tulee helpommin ylläpidettävä ja käytettävä kokonaisuus. ...
Artificial intelligence has developed at a rapid pace in recent years and has begun to be applied to meet new challenges. One such challenge has long been the classification of several radio signals with sufficient accuracy. Efficient classification of radio signals would make tracking and controlling of the ever-increasing radio traffic and make greater use of the limited radio frequency spectrum. Previous studies have classified radio signals using artificially generated data that does not fully meet the challenges and problems of the real world. The purpose of this study is to collect data consisting of real signals and to build a working signal classifier using deep learning and hybrid images. In addition, the study examines the differences between ordinary software development and the development of artificial intelligence. The study was carried out for Company X, which has an office in Jyväskylä. The Company X provided the means to record signals and resources for model training and signal processing. The results of the study showed that it is possible to classify radio signals very accurately using neural networks and hybrid images. The study also revealed new challenges that had not been addressed in the previous studies. In addition, it became clear that software development and the development of artificial intelligence differ significantly, and it may be a key factor in success of AI projects. A functional and scalable model needs a lot of support systems and programs to make the solution easier to maintain and use. ...
radiosignaalit luokittelu syväoppiminen tekoäly tutkimus neuroverkot koneoppiminen kehitys kehittäminen signaalit ohjelmistokehitys
Show full item record
Pro gradu -tutkielmat [24079]
Showing items with similar title or keywords.
Tracking a rat in an open field experiment with a deep learning-based model
New artificial neural network methods have changed the way animals are tracked in neuroscience and psychology experiments. The purpose of this thesis is to test the state-of-the-art method of animal tracking DeepLabCut and ...
Keinotekoisten neuroverkkojen hyödyntäminen automaattisessa lintujen tunnistamisessa äänen perusteella
Tässä tutkielmassa esitellään keinotekoisten neuroverkkojen hyödyntämistä automaattisessa lintujen tunnistamisessa äänen perusteella. Keskeisenä motiivina ovat sekä neuroverkkoihin tutustuminen että lintujen automaattisen ...
Kandidaatintutkielmassa tutkitaan tekoälyn hyödyntämistä palvelukehityksessä. Tekoäly yleistyy nyt ja tulevaisuudessa yhä useammalla alalla IT:n yleistyessä. Palvelusekotorin laajuus globaalissa mittakaavassa on huomattava ...
Hyper-flexible Convolutional Neural Networks based on Generalized Lehmer and Power Means
Terziyan, Vagan; Malyk, Diana; Golovianko, Mariia; Branytskyi, Vladyslav (Elsevier, 2022)
Convolutional Neural Network is one of the famous members of the deep learning family of neural network architectures, which is used for many purposes, including image classification. In spite of the wide adoption, such ...
Äänihavainnon pohjalta suoritettavaa automaattista luokitusta voidaan hyödyntää populaation kehityksen seurannassa tai kiinnostavan lajin tunnistamisessa. Luokittelijan kehittäminen voi olla vaativaa, joten työssä käsitellään ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.