آموزش زبان با داستان انگلیسی
 
پایان نامه بهبود الگوریتم های پنهان نگاری در تصاویر دیجیتال با استفاده از تجزیه مقدار منفرد

پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد

رشته: مهندسی فناوری اطلاعات و مهندسی کامپیوتر

عنوان:بهبود الگوریتم های پنهان نگاری در تصاویر دیجیتال با استفاده از تجزیه مقدار منفرد

تعداد صفحات : 103

 

چکیده:

برای انتقال اطلاعات به روش هایی که کسی متوجه آن نشود راه های زیاد و موثری وجود دارد. استگانوگرافی علمی است که از زمان های دور از مفهوم آن برای انتقال اطلاعات سری استفاده می شد و امروزه نیز در سطح گسترده ای از آن استفاده می کنند. اکثر سرویس های اطلاعاتی روش های مشابهی برای انتقال اطلاعات سری خود بکار می گیرند. در این میان گروه های خرابکار و گروه های تروریستی نیز که معمولاًاز امکانات مالی خوبی بر خوردار هستند از این تکنولوژی چشم پوشی نمی کنند. پنهان نگاری یا استگانوگرافی هنر برقراری ارتباط پنهانی است و هدف آن پنهان کردن ارتباط به وسیله قرار دادن پیام در یک رسانه پوششی است به گونه ای که کمترین تغییر قابل کشف را در آن ایجاد نماید و نتوان موجودیت پیام پنهان شده در رسانه را حتی به صورت احتمالی آشکار ساخت. در پنهان نگاری تصویر، سیگنال پنهان نگاری شده در حوزه مکانی یا یکی از حوزه­های فرکانسی مثل تبدیل کسینوس گسسته، فوریه، و موجک و … می­تواند پنهان شود. تکنیک­های پنهان نگاری درحوزه تبدیل، مقاومت بیشتری در مقابل حملات گوناگون در مقایسه با تکنیک­های حوزه مکان از خود نشان می­دهند، چون وقتی از تصویری تبدیل معکوس گرفته می­شود، تصویر مخفی به طور بی­قاعد­­ه­ای در طول تصویر پخش می­شود، بنابراین خواندن و اصلاح آن برای نفوذگرها بسیار مشکل خواهد شد. 

با توجه به کارهای گذشته ای که در این زمینه انجام شده است، در این پژوهش قصد داریم تا الگوریتم های پنهان نگاری در تصاویر دیجیتالی با استفاده از تجزیه مقدار منفرد را توسعه دهیم. برای این منظور از روش های پنهان نگاری ترکیبی که شامل تجزیه مقدار منفرد و تبدیل موجک گسسته می باشد استفاده خواهیم کرد.

فصل اول: مقدمه و کلیات تحقیق

1-1- مقدمه

پیشرفت سریع اینترنت و انقلاب اطلاعات دیجیتالی باعث تغییرات مهمی در کل جامعه شده است. داده های مولتی مدیا [1]که در فرمت های دیجیتالی موجودند (تصویر، ویدئو، صدا) زمینه های چالش برانگیزی از نوآوری را باز کرده اند. نرم افزارهای ساده کاربردی و کاهش قیمت وسایل دیجیتالی این امکان را برای همه ی مردم در سراسر جهان فراهم کرده که داده های مولتی مدیا را براحتی ایجاد و ویرایش کنند.

پهنای باند ارتباطات اینترنتی و انتقال تقریباً بدون خطای اطلاعات ایجاد کپی های یکسان از داده ها را آسان کرده است، به عکس فایل های آنالوگ (نوارهای کاست، نوارهایVHS )، فایل های دیجیتالی بر اثر
کپی های زیاد کیفیتشان کم نمی شود، در نگاه اول این مزیت فایل های دیجیتالی به نوع آنالوگ آن است ولی اشکال در حفظ حقوق کپی رایت[2] می باشد.[6]

روش های قدیم حقوق کپی رایت برای محافظت از داده های مولتی مدیا دیگر کافی نیست یک مکانیسم
ساده ی حفاظت که براساس تعبیه اطلاعات در بیت های سرآمد یک فایل دیجیتالی بود، ناکارآمد شده زیرا این اطلاعات می تواند به آسانی با تغییر در فرمت داده بی اثر شود بدون آنکه هیچ اثری روی کیفیت فایل بگذارد.

رمزگذاری[3] یک فایل مولتی مدیای دیجیتالی از دسترسی داشتن به آن فایل تا زمانی که کلید آشکار سازی مناسب را در اختیار نداشته باشند جلوگیری می کند، بنابراین مؤلف می تواند برای تحویل مولتی مدیا بصورت قابل مشاهده پول دریافت کند و هر مشتری که حق تایپ را پرداخت کرده قادر خواهد بود فایل دریافت شده را بطور مناسب رمزگشایی کرده و استفاده نماید، اما اشکال در این است که وقتی یکبار فایل مولتی مدیا رمز گشایی شد آن فایل می تواند بدون مانع مکرراً کپی شده و توزیع گردد.[6]

پنهان نگاری[4] دیجیتالی یک راه حل دیگر را برای حل این مشکل فراهم می کند. پنهان نگاری معادل فارسی واژه ی استگانوگرافی می باشد که در اصل کلمه ای یونانی بوده و از دو کلمهSteganos به معنای پنهان کردن و Graphy به معنای نوشتن تشکیل شده است.[7,8] اساس پنهان نگاری بر این فرض استوار است که پیام پنهان شده در اسناد یا تصویر توسط شخص سوم قابل تشخیص و یا بازیابی نباشد. پوشش
می تواند یک فایل صوتی، صدا، متن و یا ویدئو و … باشد.

با توجه به اینکه پنهان نگاری در طیف گسترده ای از رسانه های دیجیتالی و با اهداف خاصی طراحی
می شوند، لذا با توجه به موارد کاربردی در دسته های مختلفی طبقه بندی می شوند. با وجود تفاوت در اعمال روش های پنهان نگاری دیجیتال، همه روش ها در داشتن امنیت بالا دارای نقطه اشتراک هستند با توجه به دامنه وسیع کاربرد تکنیک های پنهان نگاری آنها را می توان به صورت زیر طبقه بندی نمود:

طبقه بندی با توجه به حوزه کاری[5] (حوزه فرکانس[6] یا حوزه مکان[7]) با توجه به نوع اسناد[8] (متن، صدا و تصویر) و با توجه به ادارک و آگاهی انسانی[9] (سیستم بینایی و یا شنوایی)؛ با توجه به برنامه های کاربردی[10] (مبتنی بر منبع یا مبتنی بر مقصد).[9]

استگانوگرافی دارای روش های گسترده ای برای مخفی کردن اطلاعات در رسانه های مختلف است. در میان این روش ها می توان به جوهرهای نامرئی، امضای دیجیتالی، کانالهای پیچیده و ارتباطات طیف گسترده اشاره کرد. امروزه به خاطر وجود تکنولوژی پیشرفته از استگانوگرافی در متن، تصویر، صدا، سیگنالها و خیلی رسانه های دیگر استفاده می کنند. با این حال استگانوگرافی دارای عیوبی نیز می باشد. به طور مثال، برای فرستادن چند بیت اطلاعات، احتیاج به فرستادن تعداد بسیار زیادی بیت بدون اطلاعات هستیم و تلفات آن زیاد است. یا اینکه به محض لو رفتن الگوریتم یک روش، دیگر از آن روش نمی توان در مخفی کردن اطلاعات استفاده کرد.[2] به صورت کلی در سیستم های اختفاء اطلاعات سه عنصر مقاومت، امنیت[11]، و ظرفیت[12] دخیل هستند. در روش های پنهان نگاری عناصر ظرفیت و امنیت اهمیت اصلی را دارند. تصاویر مهمترین رسانه مورد استفاده به خصوص در اینترنت هستند و درک تصویری انسان از تغییرات در تصاویر محدود است. تصاویر نوعی رسانه پوششی مناسب در پنهان نگاری محسوب
می شوند و الگوریتم های پنهان نگاری متعددی برای ساختارهای مختلف تصاویر ارائه شده است.[2] به طور کلی روش های پنهان نگاری در تصویر از الگوریتم جاسازی[13] بیت ها و الگوریتم استخراج[14] تشکیل شده اند. برخی روش های روش های رایج در استگانوگرافی فایلهای تصویری عبارتند از [10] :

  1. جایگزینی بیت کمترین ارزش[15] (LSB)
  2. همبستگی بر پایه آستانه[16]
  3. همبستگی بر پایه مقایسه[17]
  4. روش طیف گسترده[18]
  5. مقایسه ضریب باند متوسط[19] DCT [20]
  6. مقایسه – همبستگی مستقر در باند متوسط DCT [21]
  7. طیف گسترده در دامنه موجک[22]

با توجه به کارهای گذشته ای که در این زمینه انجام شده است، در این تحقیق قصد داریم تا
الگوریتم های پنهان نگاری در تصاویر دیجیتالی با استفاده از تجزیه مقدار منفرد را توسعه دهیم. برای این منظور از روش های پنهان نگاری ترکیبی که شامل تجزیه مقدار منفرد و تبدیل موجک گسسته می باشد استفاده خواهیم کرد.

1-2– بیان مساله

متن، تصویر، صوت و ویدئو را می توان به صورت داده های دیجیتال بیان کرد. فراگیری فزاینده و رشد سریع استفاده از اینترنت انسان ها را به سوی جهان دیجیتال و ارتباط از طریق داده های دیجیتال سوق داده است. هر جا سخن از ارتباط به میان آید، مساله امنیت کانال ارتباطی نیز مطرح می گردد. در واقع، در یک کانال ارتباطی، استگانوگرافی یا همان پنهان نگاری روشی از ارسال اطلاعات محرمانه است به نحوی که وجود خود کانال در این ارتباط مخفی بماند. روش استگانوگرافی کامپیوتری، روشی از استگانوگرافی است که امنیت اطلاعات را در رسانه دیجیتال فراهم می سازد و هدف آن درج و ارسال پیام محرمانه از طریق رسانه دیجیتال است بگونه ای که هیچ ظنّی مبنی بر ارسال اطلاعات برانگیخته نشود. پیام محرمانه می تواند به صورت یک تصویر یا متن و یا سیگنال کنترل و خلاصه هر چیزی که بتوان بصورت یک رشته بیتی از صفر و یک بیان شود، باشد. قابل توجه است، امکان دارد، پیام محرمانه قبل از استگانوگرافی تحت مراحل فشرده سازی و یا رمزنگاری نیز قرار گیرد. استگانوگرافی دارای سه پارامتر ظرفیت اطلاعات وارد شونده، کیفیت ادراکی و مقاومت است. بدون شک پیشینه سازی تؤام
همه ی این پارامترها امکان پذیر نیست و تنها بسته به کاربرد می باید مصالحه ای بین این پارامترها ایجاد کرد. روش های استگانوگرافی کامپیوتری، اساساً باید به گونه ای باشد که به هیچ وجه تصویر استگانوگرافی قابل کشف از تصویر اصلی نباشد. این چنین روش هایی از استگانوگرافی می توانند برای اهداف مختلفی مورد استفاده قرار گیرند. برای مثال، کاربرد دیگر استگانوگرافی علاوه بر ارتباطات امنیتی، کمک در ایجاد بانک اطلاعاتی است. در این کاربری، وظیفه استگانوگرافی همراه کردن اطلاعات اضافی و مربوطه به تصویر با آن به منظور یکپارچه سازی اطلاعات و تسهیل در ذخیره سازی است. چنین کاربردهایی از استگانوگرافی، وجود اطلاعات در تصویر عموماً معلوم بوده و سیستم بسته فرض می شود و هیچگونه نگرانی از حمله به تصویر از خارج به منظور کشف اطلاعات وجود ندارد. در این موارد، روش های غیر مقاوم مناسب به نظر می رسند. از طرف دیگر در کاربردهای اطلاعاتی، تصویر دیجیتال به عنوان سیگنال حامل بوده و پیام محرمانه می تواند به صورت نامه های بسیار محرمانه نقشه های نظامی و تصاویر مخصوصی باشد در این کاربردها تاکید اصلی بر این است که ناظر سوم به هیچ وجه متوجه وجود اطلاعات در تصویر نشده و نتواند تداخلی در کانال ارتباطی ایجاد کند یا موفق به کشف پیام شود. در این کاربردها، می توان از شکل های مقاوم یا از روش های غیر مقاوم استفاده کرد.

1-3- ضرورت و اهمیت تحقیق

به دلیل رشد وسیع ارتباطات دیجیتال و سهولت در رد و بدل نمودن اطلاعات پرونده ها از طریق شبکه های کامپیوتری نظیر اینترنت و همچنین حجم بسیار زیاد اطلاعات رد و بدل شده، پنهان نگاری کاربرد مناسبی پیدا کرده است و استفاده از آن روز به روز بیشتر می شود. از طرفی برای جلوگیری اطلاع از ارتباطات باندهای تروریستی یا افراد بزهکار و یا خروج اطلاعات محرمانه از شرکت ها یا سازمان ها به منظور ارزیابی امنیتی سیستم های پنهان نگاری که توسط نیروهای نظامی یا امنیتی استفاده می شوند، به تحلیل پنهان نگاری نیاز است. هر چقدر پهنای باند اینترنت برای انتقال پرونده های بزرگ نظیر
پرونده های ویدئویی، بیشتر می شود، انتقال اطلاعات غیر عادی و مشکوک نیز ساده تر شده و غیر قابل آشکارتر می شود. در طی سالهای اخیر تلاش هایی برای طراحی الگوریتم های تحلیل انجام شده است. اکثر پژوهشگران با توجه به راه حل های پیشنهادی خود بر این باورند که سایر الگوریتم های
پنهان نگاری دارای ضعف هستند و اختلاف آرا در این زمینه وجود دارد. لذا مقایسه و بررسی
الگوریتم های پیشنهادی با سایر روش ها برای تحقیق در نظر گرفته شده است.

[1] . Multimedia

[2] . Copyright

[3] . Encryptography

[4] . Steganography

[5] .Application domain

[6] . Frequency domain

[7] . Spatial domain

[8] . Type of document

[9] . Human perception

[10] . Application

[11] . Security

[12] . Capacity

[13] . Embedding

[14] . Extraction

[15] . Least Significant Bit substitution

[16] . Threshold-Based Correlation

[17] . Comparison-Based Correlation

[18] . Spread-Spectrum Method

[19] . Discrete Cosine Transform

[20] . Comparison of Mid band DCT Coefficient

[21] . Comparison-based Correlation in the DCT Mid band

[22] . Spread-Spectrum in Wavelet Domain

ادامه مطلب...
پایان نامه ارائه‌ چارچوبی در راستای بهبود پیش‌بینی وضعیت ترافیک

دانلود متن کامل پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر

گرایش : هوش مصنوعی

عنوان : ارائه‌ چارچوبی در راستای بهبود پیش‌بینی وضعیت ترافیک

تعداد صفحه : 109

 

چکیده

امروزه موفقیت سیستم­های حمل­و­نقل هوشمند، نه تنها به اطلاعات وضعیت فعلی ترافیک، بلکه تا حد زیادی به آگاهی از وضعیت ترافیکی دقایق آینده وابسته است. از این­رو، تحقیقات زیادی در زمینه­ی پیش­بینی­ کوتاه­­مدت وضعیت ترافیکی انجام شده است. هرچند تاکید اکثریت آنها، تنها بر روی اعمال الگوریتم­های مختلف بمنظور یادگیری داده­های ترافیکی و ارائه­­ی مدل، بر اساس داده­های جمع­آوری شده از وضعیت فعلی و پیشین می­باشد. حال آنکه، در جهت رسیدن به الگوریتمی کارا، لازم است تا ماهیت نوساناتی و وابسته به زمان داده­ها نیز در روند یادگیری مدل لحاظ شود. در این راستا، این پایان­نامه با مطالعه­ی توزیع جریان­های ترافیکی، سعی در جداسازی رفتارهای مربوط به پریودهای اوج و غیر­اوج ترافیکی و همچنین استفاده از مفاهیم و دانش بدست­آمده برای آموزش مدل­های متمایز متناظر با رفتارهای مختلف ترافیکی دارد. شایان ذکر است که حتی در صورتی­که زمان مرتبط با داده‌ها صریحاً در اختیار نباشد، روش پیشنهادی با بررسی توزیع داده­، روند جریان‌های ترافیکی را تشخیص می­دهد. بدین ترتیب، رندوم فارست بعنوان مدل پیش­بینی­کننده، از زمینه­ی داده­ی مورد آموزش باخبر بوده و بر این اساس احتمال گیر­اُفتادن آن در بهینه­ی محلی کمتر می­شود. به منظور ارزیابی روش ارائه شده، آزمایشاتی بر روی داده­­ی بخش ترافیک مسابقه بین­المللی داده­کاوی سال 2010 انجام شد. نتایج حاصل، مؤید کارایی و مقیاس­پذیری روش پیشنهادی در مقایسه با دیگر نتایج بدست آمده توسط تیم­های برتر مسابقه، می­باشد.

ادامه مطلب...
 پایان نامه ارشد:ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG

دانلود متن کامل پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد رشته کامپیوتر

عنوان : ارائه یک شاخص نوین برای سنجش سطح خستگی مغزی در حین فعالیت ذهنی از روی سیگنال EEG

 

پایان‌نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی کامپیوتر (هوش مصنوعی)

تعداد صفحات 99

فصل اول

1- مقدمه

  • مقدمه

خستگی پدیده ای رایج در زندگی روزمره ماست. یک تعریف مشترک از خستگی این است که خستگی حالتی است که به دنبال یک بازه از فعالیت ذهنی یا بدنی ایجاد می‌شود که توسط کاهش در توانایی برای کار کردن مشخص می‌شود.

اولین بار مفهوم خستگی ذهنی توسط گرندجین[1] معرفی شد [1]، که به وضوح خستگی ذهنی را از خستگی فیزیکی متفاوت کرد. او خستگی بدنی را در اثر کاهش عملکرد سیستم عضلانی و خستگی ذهنی را با کاهش عملکرد ذهنی و احساس خستگی تعریف کرد.

خستگی دارای پیامدهای عمده ای در تلفات جاده و در حال حاضر یکی از مساﺋﻞ عمده در صنعت حمل و نقل است. با توجه به کار های اولیه در این مورد، خستگی راننده 35-45 درصد از تصادفات جاده را تشکیل می داده است [2]. علاوه بر این خستگی باعث کاهش کارایی ذهنی خصوصاً در افراد متخصصی که در حین کار فعالیت ذهنی بسیار بالایی دارند (برنامه نویسان حرفه‌ای کامپیوتر و طراحان سیستم‌های صنعتی که در قسمت‌های R&D شرکت‌ها کار می‌کنند) و همچنین باعث افزایش زمان پاسخ گویی در افراد می‌شود. در نتیجه علاوه بر اثراتی که خستگی ذهنی بر پایین آمدن کارایی افراد در موقعیت‌های شغلی مختلفی دارد، می‌تواند عامل مهمی در تصادفات جاده‌ها و سنجش کارایی افراد در کارخانجات باشد. در نتیجه، از آنجا که با خسته شدن، فرد در اجرای کار با قدرت عملکرد کافی دچار مشکل می‌شود و با توجه به رابطه‌ای که خستگی در افزایش احتمال تصادفات در جاده‌ها و کارخانجات دارد [3 و 4]، مشخص کردن میزان خستگی فرد، در کاهش چنین تصادفاتی و همچنین افزایش قدرت عملکرد افراد ضروری به نظر می‌رسد. در نتیجه ما در این تحقیق به بررسی خستگی ذهنی پرداخته‌ایم (در ادامه خستگی به معنی خستگی ذهنی استفاده شده است).

  • تعریف مسئله

از زمان تعریف خستگی تاکنون، در زمینه تشخیص میزان خستگی روش‌های متفاوتی مورد بررسی قرار گرفته است. در بین این روش‌ها، به نظر می‌رسد سیگنال ثبت شده از فعالیت الکتریکی مغز[2](EEG) مشخص کننده بهتری از میزان خستگی است و قدرت پیش‌بینی بیشتری در تشخیص خستگی مغزی دارد [5].

EEG در اصل به عنوان یک روش برای تحقیق در مورد فرایندهای مختلف ذهنی ارائه شد. اولین ثبت فعالیت الکتریکی مغز از مغز خرگوش و میمون توسط کاتون[3] در سال 1875 گزارش شد [6]، اما سال 1929 بود که هانس برگر[4] [7] اولین اندازه گیری از فعالیت‌های الکتریکی مغز را در انسان گزارش کرد. پس از آن، این سیگنال در تشخیص‌های کاربردی به ویژه بیماری‌های مختلف به کار برده شد. از آنجا که به طور گسترده‌ای پذیرفته شده است که تغییرات مشخصه در شکل موج EEG و باندهای قدرت آن را می‌توان برای مشخص کردن انتقال از هوشیاری به خواب و مراحل مختلف خواب مورد استفاده قرار داد [8]، EEG به عنوان یک استاندارد برای اندازه گیری سطح هوشیاری و خواب آلودگی مشاهده شده است. در نتیجه از سیگنال EEG به عنوان یک روش استاندارد برای مشخص کردن سطح خستگی استفاده می‌شود.

با این حال، تفاوت‌های قابل توجهی در میان الگوریتم‌های فعلی تشخیص خستگی بر اساس EEG وجود دارد. مطالعات قبلی نشان داده است که ارتباط بین تغییرات EEG و میزان خستگی به نوع کار و حالت شخص بستگی دارد. این مطالعات هم در ماهیت الگوریتم برای تشخیص خستگی و  هم مکان و تعداد الکترود‌ها برای ثبت سیگنال متفاوت هستند [9]. علاوه بر این تمام این الگوریتم‌ها با محدودیت‌های متفاوتی رو به رو هستند. به طور مثال  بسیاری از این روش‌ها نیاز به روش‌های برای کاهش بعد فضای ویژگی‌های استخراج شده دارند تا دقت روش‌های خود را افزایش دهند. در نتیجه هدف از انجام این پایان نامه تشخیص میزان خستگی به کمک روشی است که نیاز به کاهش بعد داده‌ها نداشته و همچنین اثر خستگی را بر فعالیت‌های مغزی مشاهده کند. در نتیجه ما از روش‌های مکان یابی منابع برای رسیدن به این هدف استفاده کرده‌ایم.

در زمینه مکان یابی کانون‌ها در مغز روش‌های متفاوتی وجود دارد که درسال‌های اخیر این رویکردها سعی در بالا بردن صحت و افزایش نسبت سیگنال به نویز نتایج مکان یابی کرده‌اند. از جمله این روش‌ها می‌توان به پرتوسازی[5] اشاره کرد [10] که در آن با کمک فیلتر کردن داده‌های به دست آمده از الکترودهای مختلف، سعی در پیدا کردن جهت و مکان کانون‌های تولید کننده این سیگنال‌ها داریم.

در این پایان نامه برای مشخص کردن میزان خستگی ابتدا به مکان یابی کانون‌ها خواهیم پرداخت، سپس با استخراج ویژگی‌های مختلف سعی در مشخص کردن میزان خستگی خواهیم کرد. برای تست روش پیشنهادی هم از سیگنال‌های ثبت شده از افراد مختلف استفاده می‌کنیم و هم از سیگنال EEG که با توجه به خصوصیات موجود دیده شده در سیگنال‌های ثبت شده در حین خستگی تولید شده استفاده می‌کنیم. در نتیجه اهداف این پایان‌نامه را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد.

  • دست یابی به الگوریتمی که بتواند به صورت پیوسته میزان خستگی را مشخص کند.

  • افزایش صحت و سرعت تشخیص میزان خستگی

علاوه بر این با توجه به رابطه‌ای که خستگی و خواب با هم دارند در صورت مشخص شدن این رابطه شاید بتوان از آن در درمان بیماری‌هایی مانند اختلال خواب و بیماری‌های مشابه دیگر استفاده کرد.

  • نگاهی به فصول پایان نامه

مطالب عنوان شده در این پایان‌نامه در قالب پنج فصل آورده شده‌اند. ادامه مطالب ذکر شده را می‌توان در موارد زیر خلاصه نمود.

فصل دوم. پیشینه تحقیقات

در این فصل مهمترین کارهای پیشین که تاکنون، برای بررسی خستگی ذهنی انجام شده به همراه خصوصیات آنها مورد مطالعه و بررسی قرار گرفته است.

فصل سوم. روش تحقیق

در این فصل ابتدا روش حدف نویز از داده‌های ثبت شده توضیح داده می‌شود. سپس یکی از روش‌های مکان یابی و مشکلات آن توضیح داده می‌شود. پس از آن روشی برای بهبود مکان یابی منابع پیشنهاد می‌شود. در نهایت به بررسی روش تعیین خستگی ذهنی می‌پردازیم.

فصل چهارم. آزمایش‌ها و نتایج

در این فصل در ابتدا سیگنال‌های مورد بررسی توضیح داده می‌شود. سپس مراحل مختلف توضیح داده شده در فصل قبل و روش‌های تشخیص خستگی رایج بر روی این سیگنال‌ها اعمال می‌شود. همچنین نتایج حاصل از اعمال این روش‌ها توضیح داده می‌شود.

فصل پنجم. نتیجه‌گیری  و پیشنهادات

در فصل آخر مطالب عنوان شده در این پایان‌نامه جمع‌بندی شده و در مورد آن‌ها بحث می‌شود. سپس پیشنهادات و مسیرهایی برای ادامه و گسترش این تحقیق در پژوهش‌های آینده، ارائه می‌گردد.

[1] Grandjean

[2] Electroencephologram

[3] Caton

[4] Hans Berger

[5] Beamforming

 

ادامه مطلب...