Звіт про проходження практики на кафедрі

 

Таблиця 6.1Монобазисні спецпроцесори на основі класифікованих різних кореляційних функцій та ТЧБ

ТЧБ	Дискретні автокореляційні  функції
Унітарний (U)	UH	UB	UK	UR	Ur	UC	UG	UF
Хаара (H)	HH	HB	HK	HR	Hr	HC	HG	HF
Радемахера (R)	RH	RB	RK	RR	Rr	RC	RG	RF
Крестенсона(K)	CH	CB	CK	CR	Cr	CC	CG	CF

Прикладами існуючих спецпроцесорів досліджуваного класу є  приведена  на рис. 2.1. структура коваріаційного корелятора у базисі Радемахера, який  ідентифікувати табл. 2.1 символом – RK. Відомі корелятори приведені в табл. 1.2. відповідно ідентифікуються наступними символами:

• UG Унітарно-модульний (табл. 1.2-1);
• UC Унітарно-структурний (табл. 1.2-2);
• HF Хаара-еквівалентний (табл. 1.2-3);
• UG матрично-унітарно-модульний (табл. 1.2-4).

Виконанні дослідження структури  та аналітики цифрових кореляторів  на основі різних кореляційних функцій  та ТЧБ визначають необхідність дослідження  їх системних характеристик на основі критеріїв складностей SH – моделей  розроблених професором М.В. Черкаським які приведені в табл. 2.2.

Таблиця 6.2.Характеристики складностей їх аналітичне представлення

№	Характеристика складності SH – моделі	Аналітичне представлення  складності SH – моделі
1.	Апаратна складність
2.	Часова складність
3.	Програмна складність
4.	Структурна складність
5.	Ємнісна складність

 

Даний клас моделей враховує п‘ять характеристик складності, а саме: апаратної, часової, програмної, структурної, ємнісної (табл.2.2).

В табл. 2.2 [86],  x – множина  елементів схеми, і=1,2,… - число елементів;

, - кількість сигналів управління - того фрагмента часової діаграми для вибраного рівня ієрархії побудови апаратних засобів;

n – кількість входів  управління;

m – кількість дискретів  часу (часової діаграми);

L – кількість фрагментів  часової діаграми, конфігурації  яких не повторюються;

C – кількість елементів  матриці інцидентності системи;

r – розмір матриці.

Перераховані оцінки складності доцільно використовувати для синтезу, аналізу та оптимізації процесів автокореляційного опрацювання  потоків. При цьому апаратна складність визначається кількістю елементарних перетворювачів і елементів оперативної  пам‘яті; часова складність – визначається кількістю елементарних перетворювачів в максимальному шляху розповсюдження сигналу  ; програмна складність – визначає число операторів для реалізації програми обчислення.

Викладенні теоретичні основи кореляційного опрацювання сигналів, які охоплюють вісім аналітичних  виразів для розрахунку автокореляційної функції та п’яти ТЧБ, що дозволяє реалізувати 32 класифікованих типів  даного класу спецпроцесорів. Систематизація архітектури процесорів кореляційного  опрацювання сигналів та характеристик  складності SH моделі дозволяють оцінити  критерії граничних системних характеристик  такого класу спецпроцесорів, в тому числі процесори:

• з максимальною швидкодією;
• з мінімальною апаратною, часовою, програмною, структурною та ємнісною складністю.

Системні характеристики кореляційних спецпроцесорів описуються функціоналом у вигляді кортежу [88]:

,                                          (6.1)

де W – тип кореляційної функції, k – розрядність АЦП, n –  об‘єм вибірки, m – число точок  кореляційної функції, D - точність обчислень, V – швидкодія, M – об‘єм пам‘яті.

Викладена систематизація характеристик  функцій базових компонентів  кореляційних спецпроцесорів на основі різних кореляційних функцій та ТЧБ, а також критерії оцінки їх складностей  згідно SH – моделей і функціонала  системних характеристик є базовою  теоретичною основою для вдосконалення  даного класу процесорів з метою  їх проблемною орієнтацією та досягнення мінімаксних характеристик.

 

ВИСНОВКИ

 

Під час виробничої практики було розвинуто теоретичні знання та отримані практичні навики по розробці, налаштування та адміністрування комп’ютерних систем та мереж на основі лабораторій кафедри спеціалізованих комп’ютерних систем.

Було досліджено об’єкт практики, а саме кафедру спеціалізованих  комп’ютерних систем.

В ході проходження практики було проаналізовано програмні та апаратні засоби, що використовуються під час навчального процесу на об’єкті практики. Було виявлено ряд недоліків та запропоновано комплексну систему рішень, щодо удосконалення роботи програмно-апаратних засобів лабораторій.

Було проаналізовано, а  також змодельовано комп’ютерну  мережу в середовищі NetCracker Professoinal.

Було виконано індивідуальне  завдання, а також оформлено звіт про проходження виробничої практики.

 

Список використаних джерел

1. Методичні вказівки щодо проходження виробничої практики для студентів напряму підготовки «Комп’ютерна інженерія» /Укл. М.П.Карпінський, Л.О.Дубчак, Н.М.Васильків, Р.Б.Трембач – Тернопіль, ТНЕУ, 2010.- 11 с

2. Болілий В.О., Котяк В.В. Комп'ютерні мережі. Навчальний посібник. - Кіровоград: ЦОП Авангард, 2008.- 146с.
3. Буров Е. Компютерні мережі. – Л., 1999.
4. Кулаков Ю.А., Омельянский С.В. Компьютерные сети. Выбор, установка, использование и администрирование.- К.: Юниор, 1999.- 544с.
5. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети принципы, технологии, протоколы. – СПб: Питер, 2000.-672с.
6. Столлингс В. Передача данных — СПб.: Питер, 2004. — 750 с.
7. Таненбаум. Э. Компьютерные сети. Питер, 2003. — 992 с.
8. http://www.tneu.edu.ua/ua-i-pro_kafedra_ki.htm
9. http://www.tanet.edu.te.ua/index.php?r=dep&id=1
10. http://help.tneu.edu.ua/index.php?option=com_content&view=article&id=16:2010-03-09-20-54-41&catid=7:2010-03-05-08-24-57&Itemid=28