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Measurement Techniques

Erschienen in:

01.07.2015 | RADIO MEASUREMENTS

Reduction of the Error of Measurements of Pulse Rise Time Using an Artificial Neural Network

verfasst von: A. V. Kleopin

Erschienen in: Measurement Techniques | Ausgabe 4/2015

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Abstract

The possibilities of using neural networks to reduce the distortions of the shape of electric pulses when making oscilloscope measurements are considered. A model and parameters of a neural network are proposed, learning parameters are obtained, and the results of a neural network reconstruction of signals are obtained.

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V. A. Granovskii, Dynamic Measurements. Principles of Metrological Support. Energoatomizdat, Leningrad (1984).

S. A. Terekhov, Lectures on the Theory and Applications of Artifi cial Neural Networks, RFYaTs VNIITF, Snezhinsk (1998).

F. Rozenblatt, Principles of Neural Dynamics, Mir, Moscow (1965).

A. V. Kleopin, “The approximation of distortions due to the effect of jitter when measuring pulse rise time using a stroboscopic oscilloscope,” Vest. Metrologa, No. 1, 29–32 (2009).

Titel: Reduction of the Error of Measurements of Pulse Rise Time Using an Artificial Neural Network
verfasst von: A. V. Kleopin
Publikationsdatum: 01.07.2015
Verlag: Springer US
Erschienen in: Measurement Techniques / Ausgabe 4/2015
Print ISSN: 0543-1972
Elektronische ISSN: 1573-8906
DOI: https://doi.org/10.1007/s11018-015-0733-z

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