Browsing by Author "Aalto, Samuli"
Now showing 1 - 20 of 268
- Results Per Page
- Sort Options
- 3D-mallien mittaus strukturoidun valon kuvausjärjestelmillä
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2023-04-24) Takala, Helmi - 3D-mallinnus kamera- ja lasertekniikan avulla ja sen sovellutukset
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2015-05-15) Kivini, Aleksi - 5G for automated and connected cars
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2019-09-01) Leppälä, Markku - 5G-verkon resurssien jakaminen heterogeenisille käyttökohteille verkon viipaloinnin avulla
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2019-12-05) Lonka, Touko - 5G: Fronthaul ja uusi eCPRI-standardi
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2018-12-16) von Weissenberg, Elmo - Äänisisällön suojaus vesileimauksella
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2024-05-23) Laitinen, ReetaVesileima on digitaalinen tunniste, jota voidaan hyödyntää esimerkiksi tiedon alkuperän tai aitouden tunnistamiseen. Vesileimauksen perinteiset sovelluskohteet ovat tekijänoikeussuoja sekä digitaalisen sisällön omistajan todentaminen. Viime vuosina on noussut esiin uusia sovelluskohteita, kuten tekoälyn generoiman sisällön vesileimaaminen. Vesileiman tärkeimmät ominaisuudet ovat robustisuus, eli kyky vastustaa vesileimaan kohdistuvia muutoksia, huomaamattomuus sekä kapasiteetti, joiden välillä täytyy löytää kuhunkin sovelluskohteeseen sopiva tasapaino. Vesileimaa suunniteltaessa keskeisenä tavoitteena on luoda sellainen vesileima, joka kestää hyökkäyksiä tehokkaasti samalla, kun se säilyttää alkuperäisen signaalin laadun mahdollisimman hyvänä. Lisäksi on tärkeää, että vesileima voidaan havaita ja todentaa isäntäsignaalista. Tässä kandidaatintyössä käsitellään perinteisiä digitaalisen signaalinkäsittelyn menetelmiä hyödyntäviä vesileimoja, kuten aika- ja muunnosalueen menetelmiä sekä syväoppimista hyödyntäviä lähestymistapoja. Perinteisiä vesileimausmenetelmiä on kehitetty jo vuosikymmenten ajan, ja niitä on olemassa useita erilaisia. Niiden ongelmia on kuitenkin esimerkiksi liian heikko robustisuus ja liian monimutkainen toteutus, mikä vaikeuttaa niiden käytön yleistymistä. Syväoppimisen avulla on viime vuosien aikana pyritty löytämään näihin ongelmiin ratkaisuja, koska syväoppimismallit voidaan kouluttaa toimimaan monipuolisesti eri tilanteissa ja useita hyökkäyksiä vastaan. Syväoppimismalleihin perustuvien vesileimausmenetelmien avulla voidaan löytää ratkaisuja monimutkaisten vesileimojen upottamiseen ja vesileimauksen automatisointiin. Näin vesileimojen saavutettavuutta voitaisiin parantaa. Tämän työn tavoitteena oli vertailla eri menetelmien suorituskykyä sekä niiden vahvuuksia ja heikkouksia. Lisäksi työssä tarkasteltiin vesileimausmenetelmien havaitsemista isäntäsignaalista ja tulevaisuuden kehityssuuntia. Kirjallisuustutkimuksen perusteella voidaan todeta, että syväoppimiseen perustuvat vesileimausmenetelmät ovat lupaava väline digitaalisen äänisisällön suojaamisessa. Syväoppimisen hyödyntäminen äänisisällön vesileimauksessa on kuitenkin vielä varhaisessa kehitysvaiheessa ja perinteisillä vesileimoilla on vielä tärkeä rooli esimerkiksi uuden tutkimuksen pohjana. Tulevaisuudessa äänisisällön vesileimaus on tärkeä tutkimuskohde digitaalisen sisällön suojaamisessa. - Äänitiedoston häviötön pakkaus
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2021-05-12) Sulkava, Anton - Ääntä absorboivien materiaalien sijoittelun vaikutukset huoneakustiikkaan
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2022-05-13) Pahta, Arttu - Adaptive Traffic Engineering in MPLS and OSPF Networks
Helsinki University of Technology | Licentiate thesis(2004) Susitaival, Riikka - Aineistojen kerääminen ja käsittely puheentunnistuksessa
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2022-05-14) Lamberg, Heidi - Ajokäyttäytymisen tunnistaminen sensoridatan perusteella
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2023-05-03) Alanko, Joel - Aktiivinen melunvaimennus terveydenhuollon sovelluksissa
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2022-05-27) Viisteensaari, Oskari - Älykkäät oppimisjärjestelmät
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2020-12-04) Tuovinen, Katariina - Analysis of Quality of Service Routing Approaches and Algorithms
Helsinki University of Technology | Master's thesis(2003) Juva, Ilmari - Analysis of the wearable technology industry
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2016-09-18) Aaltonen, Jarkko - Applications of Game Theory in Wireless Networks
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2014-12-29) Hu, Chenyan - Applications of Robotic Process Automation in the Financial Sector
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2023-07-15) Starck, Henrik - Applying queueing theory to computing cluster energy optimization
Master's thesis(2012) Sevalnev, MarkThis work examines the current state of green IT and introduces a new software solution for saving energy in computing clusters. The work includes a comprehensive literature review on green IT by offering solutions to both computing clusters to improve energy efficiency and, more generally, other information technology solutions targeted to minimize energy consumption. It is known that the information technology systems resulted in 2% of all carbon dioxide emissions in 2007. Green IT focuses on developing of solutions to improve energy efficiency. Most solutions are based on the idea that the computing equipment is used only occasionally, but the device still consumes electricity while in the waiting mode. This necessitates the identification of such idle periods and to switch the device into a power saving mode. The work will go fundamentally through the necessary theoretical background: queuing theory, control theory, and statistical testing, so that a solution can be understood without knowledge of background literature. The solution for computing cluster energy minimization was also experimented with in practice. - Audioefektien mallintaminen neuroverkoilla
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2024-05-20) Kajasvirta, MikaelAudioefekteillä tarkoitetaan sisään tulevan audiosignaalin prosessointia tavalla, joka muuttaa sen ominaisuuksia. Audioefektejä ovat esimerkiksi särö-, kaiku- ja kompressioefektit. Monet suositut audioefektit ovat analogisia laitteita. Perinteisesti analogisia audioefektejä mallinnetaan digitaalisen signaalinkäsittelyn avulla siten, että systeemin rakenne simuloidaan digitaalisesti. Yksinkertaisempaa on kouluttaa neuroverkko, joka mallintaa laitteen ominaisuuksia. Audioefektejä voidaan mallintaa käyttäen erilaisia neuroverkkoarkkitehtuureja. Suosittuja arkkitehtuureja audioefektejä mallinnettaessa ovat takaisinkytketyt neuroverkot, konvoluutioneuroverkot sekä useista eri arkkitehtuureista koostuvat hybridimallit. Työn tarkoitus oli kerätä kootusti tietoa audioefektien mallintamisesta neuroverkoilla sekä kartoittaa nykytutkimuksen tilaa. Työssä tehdyn kirjallisuustutkimuksen perusteella nykytutkimuksissa mallinnettujen efektien laatu on hyvällä tasolla, ja ne ovat saaneet vakuuttavia tuloksia MUSHRA-kokeista. Tämän lisäksi efektejä on onnistuttu mallintamaan reaaliajassa, mikä on tärkeä kriteeri monissa sovelluksissa. - Automaattiset foneemirajojen tunnistusmenetelmät
Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis(2023-05-31) Ylä-Outinen, Juho