Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52444
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorVashkevich, M.-
dc.contributor.authorDemenkovets, D.-
dc.coverage.spatialМоскваen_US
dc.date.accessioned2023-07-31T08:44:36Z-
dc.date.available2023-07-31T08:44:36Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationVashkevich, M. Hardware-software complex for obtaining and analyzing experimental data = Программно-аппаратный комплекс для получения и анализа экспериментальных данных / Maksim Vashkevich, Denis Demenkovets // Интернаука. – 2023. – № 20, Ч. 10. – С. 15–17.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52444-
dc.description.abstractThis paper explores the hardware design of an STM32-based data acquisition system with BMP180 and MPU-6050 sensors. It emphasizes the use of sensor data filtering and introduces the Kalman filter for effective sensor data fusion. Additionally, it investigates the applications of Convolutional Neural Networks (CNN) in pattern recognition and motion activity classification.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherИнтернаукаen_US
dc.subjectпубликации ученыхen_US
dc.subjectembedded systemsen_US
dc.subjectsensor fusionen_US
dc.titleHardware-software complex for obtaining and analyzing experimental dataen_US
dc.title.alternativeПрограммно-аппаратный комплекс для получения и анализа экспериментальных данныхen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationВ данной работе исследуется аппаратное проектирование системы сбора данных на базе STM32 с использованием датчиков BMP180 и MPU-6050. Особое внимание уделяется фильтрации данных датчиков и представлению фильтра Калмана как эффективного метода слияния данных датчиков. Кроме того, исследуются возможности применения сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Networks, CNN) в распознавании образов и классификации движений.en_US
Appears in Collections:Публикации в зарубежных изданиях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vashkevich_Hardware.pdf484.42 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.