Ýëåêòðîòåõíèêà, èíôîðìàöèîííûå òåõíîëîãèè, ñèñòåìû óïðàâëåíèÿ
ÂÅÑÒÍÈÊ
ÏÅÐÌÑÊÎÃÎ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÃÎ ÈÑÑËÅÄÎÂÀÒÅËÜÑÊÎÃÎ
ÏÎËÈÒÅÕÍÈ×ÅÑÊÎÃÎ ÓÍÈÂÅÐÑÈÒÅÒÀ
ISSN (Print): 2224-9397
ISSN (Online): 2305-2767
Î æóðíàëå
Èíôîðìàöèÿ î æóðíàëå
Ðåäàêöèîííàÿ êîëëåãèÿ
Ðåêâèçèòû
Êîíòàêòû
Àâòîðàì
Òåìàòèêà ïóáëèêóåìûõ ñòàòåé
Òðåáîâàíèÿ ê ñòàòüÿì
Ïîðÿäîê ðàññìîòðåíèÿ ñòàòåé
Ýòèêà
Contact us
È.Í. Ëèïàòîâ. ÏÎÑÒÐÎÅÍÈÅ ÀÄÀÏÒÈÂÍÎÃÎ ÔÈËÜÒÐÀ ÍÀ ÎÑÍÎÂÅ ÂÅÉÂËÅÒÀ ÄÎÁÅØÈ ÄËß ÑËÓ×Àß ÃÀÐÌÎÍÈ×ÅÑÊÎÃÎ ÏÎËÅÇÍÎÃÎ ÑÈÃÍÀËÀ È ÝÊÑÏÎÍÅÍÖÈÀËÜÍÎ ÊÎÐÐÅËÈÐÎÂÀÍÍÎÉ ÏÎÌÅÕÈ
È.Í. Ëèïàòîâ ÈÑÏÎËÜÇÎÂÀÍÈÅ ÀÄÀÏÒÈÂÍÎÃÎ ÔÈËÜÒÐÀ ÄËß ËÈÍÅÉÍÎÃÎ ÏÐÅÄÑÊÀÇÀÍÈß ÑÈÃÍÀËÀ
À.Ë. Ãîëüäøòåéí ÌÍÎÃÎÊÐÈÒÅÐÈÀËÜÍÀß ÎÖÅÍÊÀ ÀËÜÒÅÐÍÀÒÈÂ
Î.Ñ. Ñêèðþê, Ð.À. Ôàéçðàõìàíîâ ÐÀÇÐÀÁÎÒÊÀ ÊÎÌÏËÅÊÑÍÛÕ ÌÎÄÅËÅÉ ÔÎÐÌÈÐÎÂÀÍÈß ÎÏÒÈÌÀËÜÍÎÉ ÏÐÎÈÇÂÎÄÑÒÂÅÍÍÎÉ ÏÐÎÃÐÀÌÌÛ Â ÓÑËÎÂÈßÕ ÏÎËÍÎÉ ÍÅÎÏÐÅÄÅËÅÍÍÎÑÒÈ ÑÏÐÎÑÀ
Í.Ñ. Åçîâà, Ä.Á. Êóçíåöîâ ÂÅÐÈÔÈÊÀÖÈß ÏÀÐÀËËÅËÜÍÛÕ ÏÐÎÃÐÀÌÌ
Î.Ë. Âèêåíòüåâà, À.È. Äåðÿáèí ÀÐÕÈÒÅÊÒÓÐÍÛÉ ÏÎÄÕÎÄ Ê ÏÎÑÒÐÎÅÍÈÞ ÊÎÐÏÎÐÀÒÈÂÍÎÉ ÈÍÔÎÐÌÀÖÈÎÍÍÎÉ ÑÈÑÒÅÌÛ
Ë.À. Êîâðèãèí, È.Á. Êóõàð÷óê ÊÎÍÂÅÊÒÈÂÍÛÉ ÒÅÏËÎÎÁÌÅÍ Â ÌÅÆÒÐÓÁÍÎÌ ÏÐÎÑÒÐÀÍÑÒÂÅ ÍÅÔÒßÍÎÉ ÑÊÂÀÆÈÍÛ Ñ ÃÐÅÞÙÈÌ ÊÀÁÅËÅÌ
Ê.À. Îäèí ÊÎÍÑÒÐÓÊÒÎÐ ÑÕÅÌ ÄËß ÌÎÄÅËÈÐÎÂÀÍÈß ÝËÅÊÒÐÎÝÍÅÐÃÅÒÈ×ÅÑÊÈÕ ÑÈÑÒÅÌ
Ñ.Ô. Òþðèí, Î.À. Ãðîìîâ ÑÁÎÅÓÑÒÎÉ×ÈÂÛÉ RS-ÒÐÈÃÃÅÐ ÍÀ ÊÎÌÏËÅÌÅÍÒÀÐÍÛÕ ÌÅÒÀËË-ÎÊÑÈÄ-ÏÎËÓÏÐÎÂÎÄÍÈÊÀÕ ÔÓÍÊÖÈÎÍÀËÜÍÎ- ÏÎËÍÛÕ ÒÎËÅÐÀÍÒÍÛÕ ÝËÅÌÅÍÒÀÕ
Î.Â. Ãîí÷àðîâñêèé ÐÀÇÐÀÁÎÒÊÀ ÏÐÈËÎÆÅÍÈß ÐÀÑÏÐÅÄÅËÅÍÍÎÉ ÑÈÑÒÅÌÛ ÓÏÐÀÂËÅÍÈß
À.Â. Ãðåêîâ, Â. Êîðæåâ, Î.Â. Ãðåêîâà ÎÖÅÍÊÀ ÝÔÔÅÊÒÈÂÍÎÑÒÈ ÎÒÊÀÇÎÓÑÒÎÉ×ÈÂÎÉ ÏËÈÑ ÍÀ ÎÑÍÎÂÅ ÔÓÍÊÖÈÎÍÀËÜÍÎ-ÏÎËÍÛÕ ÒÎËÅÐÀÍÒÍÛÕ ÝËÅÌÅÍÒÎÂ
Â.Â. Êèñåëåâ, Â.Í. Îñêîëêîâ, Þ.Í. Øèðÿåâ ÌÎÄÅËÈÐÎÂÀÍÈÅ ÒÅÏËÎÂÎÃÎ ÐÅÆÈÌÀ ÊÎÍÑÒÐÓÊÒÈÂÍÎ- ÔÓÍÊÖÈÎÍÀËÜÍÛÕ ÌÎÄÓËÅÉ Ñ ÂÛÑÎÊÎÉ ÏËÎÒÍÎÑÒÜÞ ÊÎÌÏÎÍÎÂÊÈ
Â.Â. ×åðíÿåâ ÌÀÒÅÌÀÒÈ×ÅÑÊÎÅ ÌÎÄÅËÈÐÎÂÀÍÈÅ ÂËÈßÍÈß ÃÅÎÌÅÒÐÈ×ÅÑÊÈÕ ÏÀÐÀÌÅÒÐΠØÍÅÊÀ ÍÀ ÏÐÎÖÅÑÑÛ ÒÅÏËÎÌÀÑÑÎÏÅÐÅÍÎÑÀ
Ë.À. Êîâðèãèí, Í.À. Ñèò÷èõèí ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈÅ ÝÊÐÀÍÈÐÓÞÙÈÕ ÑÂÎÉÑÒ ÏËÅÒÅÍÎÊ Â ÑÒÀÖÈÎÍÀÐÍÎÌ ÝËÅÊÒÐÈ×ÅÑÊÎÌ ÏÎËÅ
Í.À. Áåëÿåâ, Ý.Â. Ëþáèìîâ ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈÅ ÂÈÐÒÓÀËÜÍÎÃÎ ÏÐÈÁÎÐÀ ÄËß ÑÍßÒÈß ÓÃËÎÂÎÉ ÕÀÐÀÊÒÅÐÈÑÒÈÊÈ ÑÈÍÕÐÎÍÍÎÃÎ ÃÅÍÅÐÀÒÎÐÀ
Ì.Â. Êàâàëåðîâ, Í.Í. Ìàòóøêèí ÏÐÈÌÅÍÅÍÈÅ ÀËÃÎÐÈÒÌÀ ÏÎËÓ×ÅÍÈß ÓÑËÎÂÈß ÄÎÏÓÑÒÈÌÎÑÒÈ ÑÒÀÍÄÀÐÒÍÎÃÎ ÎÃÐÀÍÈ×ÅÍÈß ÐÅÀËÜÍÎÃÎ ÂÐÅÌÅÍÈ ÄËß ÏÐÈÌÅÐΠËÈÍÅÉÍÛÕ ÈÍÒÅÐÂÀËÜÍÛÕ ÎÃÐÀÍÈ×ÅÍÈÉ
Ñ.Â. Åðøîâ, Í.Ì. Òðóôàíîâà, Å.Â. Ñóááîòèí ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈÅ ÂËÈßÍÈß ÎÕËÀÆÄÅÍÈß ØÍÅÊÀ ÍÀ ÏÐÎÖÅÑÑ ÝÊÑÒÐÓÇÈÈ
À.Ä. Êîçèöûí, Í.Ì. Òðóôàíîâà, Î.À. Ïîïîâ ÌÎÄÅËÈÐÎÂÀÍÈÅ ÏÐÎÖÅÑÑÎÂ ÒÅÏËÎÌÀÑÑÎÏÅÐÅÍÎÑÀ Â ÝÊÑÒÐÓÇÈÎÍÍÎÉ ÃÎËÎÂÊÅ Ñ ÀÄÀÏÒÅÐÎÌ
Å.Þ. Íàâàëèõèíà, Í.Ì. Òðóôàíîâà ÂËÈßÍÈÅ ÅÑÒÅÑÒÂÅÍÍÎÉ È ÂÛÍÓÆÄÅÍÍÎÉ ÂÅÍÒÈËßÖÈÈ ÍÀ ÏÐÎÖÅÑÑÛ, ÏÐÎÒÅÊÀÞÙÈÅ Â ÊÀÁÅËÜÍÎÌ ÊÀÍÀËÅ
Ì.Â. Áà÷óðèíà, À.Ã. Ùåðáèíèí ÌÎÄÅËÈÐÎÂÀÍÈÅ ÏÐÎÖÅÑÑΠÒÅ×ÅÍÈß È ÒÅÏËÎÎÁÌÅÍÀ ÐÀÑÏËÀÂÀ ÏÎËÈÌÅÐÀ  ÇÎÍÅ ÄÎÇÈÐÎÂÀÍÈß ÎÄÍÎØÍÅÊÎÂÎÃÎ ÝÊÑÒÐÓÄÅÐÀ
À.Ã. Ùåðáèíèí, Å.Â. Ñóááîòèí, À.Å. Òåðëû÷ ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈÅ ÂËÈßÍÈß ÏÐÎÖÅÑÑΠÒÅÏËÎÏÐÎÂÎÄÍÎÑÒÈ ØÍÅÊÀ ÍÀ ÒÅÏËÎÂÎÉ ÁÀËÀÍÑ ÝÊÑÒÐÓÄÅÐÀ
Å.À. Ìàìáåòîâà, Í.Ì. Òðóôàíîâà ÌÀÒÅÌÀÒÈ×ÅÑÊÎÅ ÌÎÄÅËÈÐÎÂÀÍÈÅ ÒÅÌÏÅÐÀÒÓÐÍÛÕ ÏÎËÅÉ È ÑÒÅÏÅÍÈ ÂÓËÊÀÍÈÇÀÖÈÈ Â ÏÐÎÖÅÑÑÅ ÂÓËÊÀÍÈÇÀÖÈÈ ÒÈÏÈ×ÍÛÕ ÊÀÁÅËÜÍÛÕ ÈÇÄÅËÈÉ
Â.Ï. Êàçàíöåâ, Ä.À. Äàäåíêîâ, Ä.Ñ. Äóäàäàðåâ ÌÈÊÐÎÏÐÎÖÅÑÑÎÐÍÀß ÑÈÑÒÅÌÀ ÐÅÃÓËÈÐÎÂÀÍÈß ÑÊÎÐÎÑÒÈ ÐÀÁÎ×ÅÃÎ ÎÐÃÀÍÀ ÌÅÕÀÍÈÇÌÀ  ÝËÅÊÒÐÎÌÅÕÀÍÈ×ÅÑÊÎÉ ÑÈÑÒÅÌÅ Ñ ÓÏÐÓÃÈÌÈ ÑÂßÇßÌÈ
Å.À. ×èæîâà, Ý.Ñ. Çàíåâñêèé, Ì.Ñ. Êåòîâà, Å.Ñ. Áóòîëèíà, Ê.Þ. Ìåíüøàêîâà, Ë.Ï. Àíäðååâà ÇÀÙÈÒÀ ÐÀÄÈÎÀÏÏÀÐÀÒÓÐÛ ÎÒ ÊÎËÅÁÀÍÈÉ ÑÅÒÅÂÎÃÎ ÍÀÏÐßÆÅÍÈß
Ñ.Ì. Êîçüìèí, Á.Â. Êàâàëåðîâ, Ê.À. Îäèí ÏÎÑÒÐÎÅÍÈÅ ÁÛÑÒÐÎÐÅØÀÅÌÎÉ ÌÎÄÅËÈ ÝËÅÊÒÐÎÝÍÅÐÃÅÒÈ×ÅÑÊÎÉ ÑÈÑÒÅÌÛ ÏÎ ÝÊÑÏÅÐÈÌÅÍÒÀËÜÍÛÌ ÄÀÍÍÛÌ
Ñ.Â. Áî÷êàðåâ, À.È. Öàïëèí, È.Ã. Äðóçüÿêèí ÀÂÒÎÌÀÒÈÇÈÐÎÂÀÍÍÀß ÑÈÑÒÅÌÀ ÓÏÐÀÂËÅÍÈß ÒÐÀÍÑÏÎÐÒÈÐÎÂÊÎÉ ÆÈÄÊÎÉ ÓÃËÅÊÈÑËÎÒÛ ÏÎ ÒÐÓÁÎÏÐÎÂÎÄÓ
Ä.Ê. Åëòûøåâ, Ñ.Â. Áî÷êàðåâ ÔÓÍÊÖÈÎÍÀËÜÍÀß ÌÎÄÅËÜ ÏÐÎÖÅÑÑÀ ÏÐÈÍßÒÈß ÐÅØÅÍÈÉ ÏÐÈ ÓÏÐÀÂËÅÍÈÈ ÐÅÌÎÍÒÀÌÈ ÝËÅÊÒÐÎÒÅÕÍÈ×ÅÑÊÎÃÎ ÎÁÎÐÓÄÎÂÀÍÈß
È.Í. Ãðèáêîâ, À.Í. Ëûêîâ ÀÍÀËÈÇ ÑÈÑÒÅÌ ÎÒÎÏËÅÍÈß È ÏÅÐÑÏÅÊÒÈÂÛ ÀÂÒÎÌÀÒÈÇÀÖÈÈ
À.Ñ. Ïàòðèêååâ ÊÎÍÒÐÎËÜ ÂËÀÆÍÎÑÒÈ ÃÈÏÑÎÊÀÐÒÎÍÍÛÕ ËÈÑÒÎÂ ÏÐÈ ÑÊÎÐÎÑÒÍÎÌ ÐÅÆÈÌÅ ÑÓØÊÈ
Ñ.À. Äàäåíêîâ, Å.Ë. Êîí ÎÖÅÍÊÀ È ÀÍÀËÈÇ ÏÐÎÈÇÂÎÄÈÒÅËÜÍÎÑÒÈ LONWORKS-ÑÅÒÈ ÍÀ ÎÑÍÎÂÅ PREDICTIVE P-PERSISTENT CSMA-ÏÐÎÒÎÊÎËÀ
Ñ.À. Äàäåíêîâ, Å.Ë. Êîí ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈÅ ÏÐÎÈÇÂÎÄÈÒÅËÜÍÎÑÒÈ ÀËÃÎÐÈÒÌÀ ÄÎÑÒÓÏÀ Ê ÑÐÅÄÅ PREDICTIVE P-PERSISTENT CSMA-ÏÐÎÒÎÊÎËÀ
Å.Ë. Êîí, Â.È. Ôðåéìàí ÏÎÄÕÎÄÛ Ê ÒÅÑÒÎÂÎÌÓ ÄÈÀÃÍÎÑÒÈÐÎÂÀÍÈÞ ÖÈÔÐÎÂÛÕ ÓÑÒÐÎÉÑÒÂ
Â.À. Ïàíîâ, Ñ.Â. Ñåìåíîâ. ÈÑÏÎËÜÇÎÂÀÍÈÅ ÏÐÎÃÐÀÌÌÍÎÃÎ ÏÀÊÅÒÀ NEUREX ÄËß ÈÄÅÍÒÈÔÈÊÀÖÈÈ ÑÈÃÍÀËÀ Ñ ÏÎÌÎÙÜÞ ÍÅÉÐÎÍÍÛÕ ÑÅÒÅÉ
À.À. Þæàêîâ, Â.Å. Ùàâëåâ ÌÎÄÅËÈÐÎÂÀÍÈÅ ÍÅÉÐÎÑÅÒÈ Ñ ÈÑÏÎËÜÇÎÂÀÍÈÅÌ ÂÎÇÌÎÆÍÎÑÒÅÉ ÎÁÚÅÊÒÍÎ-ÎÐÈÅÍÒÈÐÎÂÀÍÍÛÕ ßÇÛÊΠÏÐÎÃÐÀÌÌÈÐÎÂÀÍÈß
À.Á. Ïåòðî÷åíêîâ, Á.Â. Êàâàëåðîâ, Ê.À. Îäèí, Â.À. Òàðàñîâ, Þ.Ê. Ìóñàåâà. ÏÐÎÃÐÀÌÌÍÛÉ ÊÎÌÏËÅÊÑ «ÝËÅÊÒÐÎÄÈÍ» ÄËß ÀÂÒÎÌÀÒÈÇÀÖÈÈ ÈÑÏÛÒÀÍÈÉ ÝËÅÊÒÐÎÝÍÅÐÃÅÒÈ×ÅÑÊÈÕ ÃÀÇÎÒÓÐÁÈÍÍÛÕ ÓÑÒÀÍÎÂÎÊ
Ä.Í. Îâñÿííèêîâ, Â.Í. Îñêîëêîâ ÐÀÇÐÀÁÎÒÊÀ ÑÒÐÓÊÒÓÐ ÑÕÅÌ ÇÀÐßÄÍÛÕ ÓÑÒÐÎÉÑÒ ÌÎÄÅËÜÍÎÃÎ ÐßÄÀ
Â.Â. Êèñåëåâ ÄÈÀÃÍÎÑÒÈÊÀ ÊÐÀÒÍÛÕ ÄÅÔÅÊÒÎÂ Â ÀÂÒÎÌÀÒÀÕ
Ë.Ã. Áàáóøêèíà. ÐÅØÅÍÈÅ ÏÐÎÁËÅÌÛ ÒÅÏËÎÂÎÄÀ Â ÑÂÅÒÎÄÈÎÄÍÎÉ ÒÅÕÍÈÊÅ
Í.Â. Àíäðèåâñêàÿ, Î.À. Áèëîóñ, Þ.Ñ. Ñïåøèëîâà ÀÍÀËÈÇ È ÑÈÍÒÅÇ ÑÈÑÒÅÌ ÀÂÒÎÌÀÒÈ×ÅÑÊÎÃÎ ÓÏÐÀÂËÅÍÈß ÌÅÒÎÄÎÌ ÊÎÐÍÅÂÎÃÎ ÃÎÄÎÃÐÀÔÀ Ñ ÈÑÏÎËÜÇÎÂÀÍÈÅÌ ÏÀÊÅÒÀ MATLAB
Í.Â. Àíäðèåâñêàÿ, Î.À. Áèëîóñ, Ñ.Ñ. Ñåìåíîâ ÌÅÒÎÄÈÊÀ ÏÐÎÅÊÒÈÐÎÂÀÍÈß ÍÅ×ÅÒÊÎÃÎ ÐÅÃÓËßÒÎÐÀ ÍÀ ÁÀÇÅ ÏÈ-ÐÅÃÓËßÒÎÐÀ  ÑÐÅÄÅ MATLAB
Ïîèñê
Èñêàòü
Àðõèâ íîìåðîâ
2024
:
1
2
2023
:
1
2
3
4
2022
:
1
2
3
4
2021
:
1
2
3
4
2020
:
1
2
3
4
2019
:
1
2
3
4
2018
:
1
2
3
4
2017
:
1
2
3
4
2016
:
1
2
3
4
2015
:
13
14
15
16
2014
:
9
10
11
12
2013
:
7
8
2012
:
6
2011
:
5
2010
:
4
.