«Спектр-Ток».

Наименование РИД	«Спектр-Ток».
Реферат	Программа предназначена для захвата с интерфейсов ввода STM32 преобразованных значений сигналов тока от измерительных трансформаторов тока и вычисления спектральной характеристики полигармонического сигнала на основе вейвлет-коэффициентов. Вычисление спектральной характеристики подразумевает разложение дискретных сигналов тока частотой 12,8 кГц до 6 уровня при помощи вейвлета Добеши 20 порядка и позволяет определить относительный уровень гармонических искажений в анализируемом сигнале
Возможные направления использования	Может применяться при решении прикладных задач в сфере научных исследований по теме электроэнергетики
Количество опытных образцов	1
Количество просмотров	3
Наличие дополнительных файлов	True
Использование РИД правообладателем	False
Внешнее использование РИД	False
НИОКТР (JSON)	{}
ИКСИ (JSON)	[]
ИКСПО (JSON)	[]
ОЭСР (JSON)	[]
Дата первого статуса	2025-11-26T06:03:04.128624+00:00
Предполагаемый тип результата	Программа для ЭВМ
Ожидаемая роль	Исполнитель
Заказчик	МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы	Осипов Дмитрий Сергеевич
Руководитель организации	Кучин Роман Викторович
Регистрационный номер НИОКТР	123031400089-3
Последний статус	Подтверждена, 625121200252-4, 2025-12-12 10:04:49 UTC
ОКПД	Нет
Ключевые слова	Спектр; измерение; сила тока
Исполнители	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮГОРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Авторы	Долингер Станислав Юрьевич; Долгих Надежда Николаевна; Парамзин Александр Олегович
Коды тематических рубрик	44.29.29 - Электроэнергетические системы
OESR	Информатика – архитектура и аппаратное обеспечение
Приоритеты научно-технического развития	а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;