EUVIMEDEuropean Health Evidence
Uhr Sources10/10 Journal Tree
Easy Demo

European Health Evidence

The European alternative to PubMed

EUVIMED is the European alternative to PubMed: a central, multilingual research platform for medicine, nursing, life sciences and healthcare. It brings together international and European literature sources, study registries, open-access full texts, citations and retraction notices in one search. Unlike pure bibliographic databases, EUVIMED supports the entire research process – from discovery and appraisal with LIVIA and CLARA to traceable evidence synthesis. European in focus, transparent, interoperable and designed for science and healthcare.

EuropeanMultilingualInteroperableTraceable

EUVIMED BETA

EUVIMED is currently in beta

EUVIMED is under continuous development. Features, data coverage and presentation may change or be temporarily incomplete.

Results are beta

Search results, classifications, summaries and AI-assisted assessments may be incomplete, delayed or incorrect.

Check original sources

Do not use EUVIMED results without verification for diagnosis, treatment or other clinical decisions. Always consult the original source and applicable guidelines.

Errors and feedback help us improve EUVIMED: info@euvimed.com

Lokaler Crossref-Datenbestand · journal-article

The artificial neural networks application in direction finding

Сергей С. Макаров, Андрей Л. Якимец

Radioelectronics. Nanosystems. Information Technologies. · 2026

Vollständiger Abstract

Worum geht es in dieser Arbeit?

Современные методы цифровой обработки сигналов обеспечивают сверхразрешение в условиях воздействия большого уровня шума и многолучевого распространения, но все эти методы требуют значительных вычислительных мощностей. Существуют модели, предполагающие использование искусственной нейронной сети для грубой оценки пеленга с дальнейшим его уточнением. В работе описывается разработанный и созданный лабораторный макет для измерения азимутального угла направления на источник звука. Устройство использует искусственную нейронную сеть для оценки пеленга. Для измерения акустических сигналов используется решетка из четырех микрофонов. Предварительная обработка данных и управление периферийными устройствами осуществляется микроконтроллером с встроенным программным обеспечением. Анализ акустического сигнала выполняется сверточной нейронной сетью с одномерными слоями и восемью выходными нейронами. Для обучения сети использовалась выборка из 8364 сигналов, валидации – 2092 сигналов. Созданный макет подтвердил возможность использования нейронных сетей для решения задачи определения пеленга. Точность предсказания азимутального угла более 0.88.

Bibliografischer Nachweis

Publikationsdaten

Autor:innen
Сергей С. Макаров, Андрей Л. Якимец
Quelle
Radioelectronics. Nanosystems. Information Technologies.
Publikation
2026-01-01
Band / Ausgabe
Nicht angegeben
Seiten
Nicht angegeben
ISSN / ISBN
2218-3000, 2414-1267
Zitationen
0 laut Crossref
Referenzen
0 hinterlegt

Zitieren

Zitierfähiger Nachweis

Сергей С. Макаров, Андрей Л. Якимец (2026). The artificial neural networks application in direction finding. Radioelectronics. Nanosystems. Information Technologies. https://doi.org/10.17725/rensit.2026.18.423
RIS BibTeX CSL-JSON